Formation Reconnaissance et transcription vocales à l'aide de l'IA

Aperçu des technologies de reconnaissance vocale

• Histoire et évolution de la reconnaissance vocale
• Modèles acoustiques, modèles linguistiques et décodage
• Architectures modernes : RNN, transformers et Whisper

Prétraitement audio et bases de la transcription

• Gestion des formats audio et des taux d'échantillonnage
• Nettoyage, rognage et segmentation audio
• Génération de texte à partir de l'audio : temps réel vs lot

Manipulation pratique avec Whisper et autres API

• Installation et utilisation d'OpenAI Whisper
• Appel d'API cloud (Google, Azure) pour la transcription
• Comparaison des performances, de la latence et du coût

Langue, accents et adaptation au domaine

• Travail avec plusieurs langues et accents
• Vocabulaires personnalisés et tolérance au bruit
• Gestion du langage juridique, médical ou technique

Formatage de la sortie et intégration

• Ajout de codes horaires, de ponctuation et d'étiquettes de locuteur
• Export vers des formats texte, SRT ou JSON
• Intégration des transcriptions dans des applications ou des bases de données

Laboratoires de mise en œuvre de cas d'usage

• Transcription de réunions, d'entrevues ou de podcasts
• Systèmes de commandes vocales
• Sous-titres en temps réel pour les flux vidéo/audio

Évaluation, limites et éthique

• Métriques de précision et banc d'essai des modèles
• Biais et équité dans les modèles vocaux
• Considérations relatives à la confidentialité et à la conformité

Résumé et prochaines étapes