Un contenu pertinent et utile pour vous tenir au courant de tous les changements survenus sur le marché et dans le secteur du speech to text.

Créer un podcast intéressant est une chose, mais le diffuser massivement en est une autre. Pourtant, un podcast diffusé à grande échelle peut ouvrir de nombreuses portes à votre entreprise, dont certaines peuvent être très bénéfiques à long terme. Nous verrons ici comment la transcription d’un épisode de podcast peut donner des ailes à la visibilité de votre entreprise et booster votre SEO.

En 2021, 79 % de la population adulte américaine connaissait le podcasting et environ 120 millions de personnes écoutaient régulièrement des podcasts. Les États-Unis sont en tête du classement mondial en matière d’écoute de podcasts, toutes catégories confondues.

La Suède se classe deuxième en termes de pénétration des podcasts, avec 34,6 % des internautes qui prévoient d’écouter des podcasts cette année. En Norvège, en Australie, au Canada et en Espagne, l’adoption du podcasting est massive. En raison de l’importance de leur population, la Chine et le Brésil se classeront aux deuxième et troisième rangs des auditeurs de podcasts (85,6 millions et 39,2 millions de personnes, respectivement).
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OpenAI a présenté un nouveau système de reconnaissance automatique de la parole (ASR) appelé Whisper sous la forme d’un kit logiciel open-source sur GitHub. L’IA de Whisper peut transcrire des conversations en plusieurs langues et les traduire en anglais, et les équipes de GPT-3 affirment que l’entraînement de Whisper permet de mieux distinguer les voix dans des environnements bruyants et de comprendre les accents lourds et le langage technique.

La reconnaissance automatique de la parole, souvent appelée ASR, transforme le langage parlé en texte. Il s’agit d’un logiciel de conversion de la parole en texte qui convertit automatiquement votre voix en langage écrit.

Cette technologie a de nombreuses applications, notamment les logiciels de dictée et de messagerie vocale visuelle. Lire la suite

L’intelligence artificielle apporte une précision proche de celle des humains aux applications de reconnaissance automatique de la parole.

Les récentes avancées dans la recherche en matière de deep learning ont amélioré la technologie de reconnaissance automatique de la parole (ASR) de manière si significative qui se rapproche aujourd’hui de la précision humaine. Cela ouvre la voie à de nombreuses autres possibilités et fonctionnalités passionnantes pour l’utilisation de cette technologie. Lire la suite