La synthèse vocale (text-to-speech) transforme un texte écrit en parole ; c'est le pendant de la reconnaissance vocale (speech-to-text). Les systèmes actuels utilisent des réseaux de neurones pour produire des voix naturelles à l'intonation adaptée. On la retrouve dans les annonces téléphoniques, les GPS, les fonctions de lecture à voix haute pour l'accessibilité web ou les assistants vocaux.
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Lancer la démoLa reconnaissance vocale, aussi appelée ASR (Automatic Speech Recognition), convertit automatiquement la parole en texte écrit. Les systèmes modernes reposent sur des réseaux de neurones entraînés sur de grandes quantités d'enregistrements audio et gèrent assez bien les accents et les bruits de fond. On l'utilise pour la dictée, les sous-titres, les assistants vocaux ou la transcription de réunions et d'appels clients. Les termes techniques, les noms propres et un son de mauvaise qualité restent des sources d'erreur fréquentes.
La transcription audio convertit la parole enregistrée en texte écrit. Les systèmes modernes de reconnaissance automatique de la parole ajoutent aussi la ponctuation, distinguent les locuteurs et fournissent parfois des horodatages. On l'utilise pour les comptes rendus de réunion, les interviews, les sous-titres ou la documentation d'appels clients. La qualité dépend fortement du son, de l'accent et du vocabulaire spécialisé ; pour des échanges contenant des données personnelles, consentement et protection des données sont à respecter.
La génération de langage naturel (Natural Language Generation, NLG) est la branche du traitement du langage qui produit des textes compréhensibles à partir de données, de notes ou d’autres entrées. Autrefois, les systèmes de NLG reposaient sur des modèles et des règles ; aujourd’hui, ils utilisent surtout de grands modèles de langage. Usages typiques : bulletins météo et boursiers, fiches produits, synthèses d’indicateurs ou réponses de chatbots. Les chiffres et faits fournis doivent être repris correctement et sans modification.
