Ces dernières années, le marché de la reconnaissance vocale a connu un grand essor. D’après Mordor Intelligence, d’ici 2026, il pourrait atteindre jusqu’à 27.155 milliards de dollars et sur une période 2021 à 2026, le TCAC peut aller jusqu’à 16.8 %. Mais qu’est-ce que la reconnaissance vocale ? Quels sont les avantages de l’utilisation de la reconnaissance vocale dans les différents domaines ? Pour y répondre, nous avons rencontré et interviewé Dylan Fox, PDG et cofondateur d’Assembly.ai.
Qu’est-ce que la reconnaissance vocale basée sur l’intelligence artificielle ?
La reconnaissance vocale se présente comme une technologie consistant à capter et interpréter la voix humaine dans le but d’exécuter des commandes vocales. Autrement dit, elle simplifie l’interaction humaine avec les différentes applications ou les appareils. En effet, ce type de technologie est souvent utilisé pour accéder à des appareils mobiles ou des appareils électroniques disposant de stockages de données, d’améliorations du réseau et d’intégrations d’API ouvertes.
Comme l’utilisation de l’intelligence artificielle au sein des assistants virtuels à savoir Amazon Alexa, Apple Siri, Google Assistant ainsi que les nouvelles solutions audio et vocales comme Clubhouse et l’utilisation croissante des logiciels comme Zoom, Microsoft Teams ou Webex de Cisco, connaît un grand essor, l’utilisation des logiciels de reconnaissance vocale devient très importante. De plus, avec le développement de TikTok, un réseau social chinois axé sur la vidéo, de plus en plus d’utilisateurs diffusent des vidéos sur la toile. Ce qui augmente fortement la valeur des logiciels dédiés à la reconnaissance vocale basée sur l’intelligence artificielle.
Quelle est la différence entre la reconnaissance vocale et l’ASR ?
Nombreux sont les gens qui n’arrivent pas à différencier la reconnaissance vocale à l’ASR ou la reconnaissance automatique de la parole. Pourtant, il existe une grande différence entre les 2 points, particulièrement au niveau du traitement de l’audio et de la technique de réponse.
En effet, la reconnaissance vocale est celle utilisée avec les appareils technologiques à savoir Google Dot ou Amazon Alexa. En temps réel, l’appareil écoute la voix de la personne qui parle et y répond ensuite. Il faut préciser que la reconnaissance vocale présente des fonctionnalités limitées. Autrement dit, les tâches qu’elle peut réaliser sont restreintes.
Contrairement à la reconnaissance vocale, l’ASR ou la reconnaissance automatique de la parole, comme son nom l’indique, consiste à reconnaître la parole. Grâce au NLP, cette technologie est capable de réaliser une transcription audio et créer un sous-titrage en temps réel. Il est à préciser que le résultat n’est pas fiable à 100 %, toutefois, réalisée dans les bonnes conditions, on peut obtenir une transcription précise de 90 à 95 %.
En résumé, l’ASR ou la reconnaissance de la parole est un outil permettant de reconnaître ce que la personne a dit. Par ailleurs, la reconnaissance vocale est le fait de connaître ce qui a été dit.
Quels avantages obtient-on en adoptant les solutions de reconnaissance vocale ?
Pour découvrir les différents avantages des solutions de reconnaissance vocale, nous avons interviewé Dylan Fox, le PDG et cofondateur d’Assembly.ai, un logiciel dédié aux entreprises souhaitant créer des solutions de reconnaissance vocale.
Cas de l’API Speech-to-text d’Assembly.ai
Ce logiciel de reconnaissance vocale a pour objectif de transcrire de manière précise les fichiers vidéo et audio, et ce, avec un simple API. Il est également capable d’extraire des informations comme les sujets, les voix, etc. En effet, il peut étudier en profondeur la voix et les sentiments, puis les transcrire après. Ce type de technologie offre de multiples avantages. Pour les entreprises, il augmente la productivité. Par exemple, dans les centres de soins, ce logiciel est capable de détecter la dépression et d’analyser l’humeur des patients. Cette solution est aussi très pratique pour aider les personnes présentant des problèmes de vue ou d’élocution.
Cas de Call Rail
Call Rail, une plateforme spécialisée dans le suivi des appels, utilise également la technologie d’Assembly.ai. En effet, elle s’appuie sur le suivi des appels afin de fournir une suite complète d’outils intégrés facilitant le marketing et transformant les prospects en clients potentiels et fidèles. Cette technologie a la capacité d’enregistrer toutes les conversations effectuées pour ensuite fournir des rapports et des analyses fiables. Elle permet donc de décrire les comportements des acheteurs dans le but de développer les opportunités de vente et aussi de définir les nouvelles innovations de produits.
Cas de MilkVideo.com
Le site MilkVideo.com utilise également la technologie d’Assembly.ai. Cet outil permet de développer un logiciel de montage vidéo spécifique pour les équipes de marketing et de vente. Il permet d’augmenter la quantité, la qualité ainsi que la fréquence de production de contenu vidéo. On peut s’en servir pour créer une preuve sociale en vidéo afin de générer des conversions et surtout d’économiser de l’argent en évitant les agences vidéo.
Cas de Emotional Cloud
Emotional Cloud, conçu par Roger Love, fait également partie des outils pionniers dans le secteur de la reconnaissance vocale. Cette technologie consiste à réaliser une détection émotionnelle à partir de la voix. Pour ce faire, l’outil se base dans les domaines informatiques affectifs et non pas sur les méthodes de langage naturel.
Pour conclure, pour nous, les êtres humains, notre plus grand outil de communication demeure notre voix. Vu l’essor des vidéos, des podcasts et d’autres types d’enregistrement de fichiers vocaux et audio, et également des robots de discussion qui deviennent de plus en plus intelligents, nous avons besoin des solutions de reconnaissance vocale, comme celles proposées chez Assembly.ai afin de développer les services et les produits des entreprises.
Vous souhaitez vous former au Big Data ? Retrouvez les formations Data Full Stack et Data Analyst qui vous forment aux métiers de Data Analyst, Data Scientist, Data Engineer et AI Scientist.
Merci pour votre lecture ! Si vous souhaitez lire nos prochains articles autour de la Data et de l’IA, vous pouvez nous suivre sur Facebook, LinkedIn et Twitter pour être notifié lorsqu’un nouvel article est publié !
