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

Présentation 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, découpage et segmentation de l'audio
• Génération de texte à partir d'audio : temps réel par lots

Pratique avec Whisper et d'autres API

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

Langue, accents et adaptation au domaine

• Travail avec plusieurs langues et accents
• Vocabulaires personnalisés et tolérance au bruit
• Traitement des termes juridiques, médicaux ou techniques

Formatage de la sortie et intégration

• Ajout de horodatage, de ponctuation et d'étiquettes d'orateurs
• Exportation au format texte, SRT ou JSON
• Intégration des transcriptions dans des applications ou des bases de données

Laboratoires d'implémentation de cas d'usage

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

Évaluation, limites et éthique

• Métriques de précision et benchmarks de modèles
• Biais et équité dans les modèles vocaux
• Considérations relatives à la confidentialité et à la conformité

Résumé et prochaines étapes