En 2016, un enseignant spécialisé dans les technologies linguistiques a publié un rapport intitulé “Pour quels accents la reconnaissance vocale automatique est-elle la plus efficace ?”
Cette étude a conclu que la reconnaissance vocale automatique (RVA) donne de meilleurs résultats pour certains dialectes anglais.
Le chercheur a analysé un échantillon restreint de vidéos sur YouTube et a constaté que, de manière générale, le système de RVA était le plus performant pour les locuteurs de Californie—là où Google a son siège—et moins efficace pour les locuteurs de l’anglais écossais. Les accents déviant de la variété américaine standard avaient encore moins de chances d’être bien reconnus.
Bien que l’intelligence artificielle (IA) ait fait des progrès dans la reconnaissance des accents depuis, la diversité de la parole humaine, notamment en termes d’accents et de dialectes, demeure un défi complexe pour l’IA.
Des études montrent que les systèmes de RVA affichent des taux d’erreur plus élevés chez certains anglophones à cause de leur incapacité à reconnaître différentes prononciations phonétiques et accents.
Cependant, les jours où l’IA ne parvenait pas à saisir les subtilités de la conversation humaine pourraient toucher à leur fin, car de nombreux modèles d’IA sont désormais entraînés sur des ensembles de données incluant diverses phonétiques américaines.
Récemment, l’Université Howard a annoncé une collaboration avec Google Research pour mettre au point des données visant à améliorer l’expérience de la reconnaissance vocale automatique pour les personnes noires.
Cette initiative, baptisée Projet Élever les Voix Noires, implique des chercheurs parcourant les États-Unis pour documenter les dialectes et les modes de parole couramment utilisés dans les communautés noires.
Gloria Washington, Ph.D., chercheuse à l’Université Howard et co-investigatrice du projet, a souligné que la technologie des assistants vocaux devrait pouvoir reconnaître différents dialectes afin de servir efficacement ceux qui les parlent.
En tout, les chercheurs ont recueilli 600 heures de données représentant des dialectes provenant de 32 États.
Courtney Heldreth, Ph.D., co-investigatrice chez Google Research, a affirmé que leur mission est de rendre la technologie utile et accessible à tous.
L’Université Howard conservera la propriété de l’ensemble de données et supervisera son utilisation responsable, garantissant ainsi qu’il en profite aux communautés noires.
Google pourra également utiliser ce jeu de données pour améliorer ses produits, s’assurant que ses outils soient efficaces pour un public plus large.
De plus, les chercheurs de l’Université Howard travaillent activement à l’expansion des ensembles de données d’entraînement pour englober une gamme plus large d’accents et de dialectes.
Points à retenir
- Le rapport de 2016 a mis en lumière les limitations des systèmes de reconnaissance vocale face à la diversité des accents anglais.
- Google et l’Université Howard collaborent pour améliorer la reconnaissance vocale pour les locuteurs afro-américains.
- La recherche continue d’élargir les ensembles de données pour mieux inclure les variations de la langue parlée.
Dans un monde en constante évolution, il est essentiel de se demander comment la technologie peut continuer à s’adapter aux besoins d’une société plurielle. La reconnaissance vocale automatique n’est qu’un exemple de la manière dont l’innovation peut faire un pas en avant pour réduire les inégalités linguistiques. Cela pose également la question de l’avenir des interactions entre l’homme et la machine : jusqu’où pouvons-nous aller pour créer des systèmes qui comprennent véritablement les nuances de notre communication ?
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