1.Assistant intelligent

Des dispositifs comme Amazon Alexa et Google Assistant offrent une variété de services tels que la lecture de musique, la prévision météo et le contrôle des appareils de maison intelligente en réponse aux commandes vocales des utilisateurs. Cela rend la vie des utilisateurs beaucoup plus pratique.

2.Transcription automatique

La technologie qui convertit les données audio de réunions ou d'interviews en texte en temps réel améliore considérablement l'efficacité des opérations. En particulier, dans les domaines où la précision des enregistrements est requise, l'adoption de la technologie de reconnaissance vocale progresse.

3.Conduite autonome

Les caméras montées sur les véhicules reconnaissent en temps réel les conditions de la route et les obstacles, permettant d'effectuer des manœuvres de conduite appropriées. Cela ouvre la voie à la réalisation de véhicules autonomes plus sûrs.

4.Sécurité et surveillance

L'analyse en temps réel des images de caméras de surveillance permet de détecter les intrus et de repérer rapidement les comportements anormaux. Cela contribue à la prévention du crime et à la gestion des catastrophes.

5.Diagnostic médical

L'analyse des images médicales pour la détection précoce des maladies et le soutien au diagnostic allège la charge des professionnels de la santé et améliore la précision des diagnostics. Par exemple, la détection précoce du cancer et l'évaluation des risques de maladies cardiaques sont des applications attendues.

・Impact du bruit

La technologie de reconnaissance vocale est sensible aux bruits ambiants, aux accents des locuteurs et aux différences de prononciation, ce qui peut entraîner une baisse de la précision de la reconnaissance. En particulier, il est difficile de faire face à des environnements bruyants ou à des dialectes différents. Les mesures suivantes peuvent être envisagées pour ce défi.

Renforcement du prétraitement des données ：Utiliser des filtres de suppression de bruit et des techniques d'amélioration vocale pour améliorer la qualité de l'audio d'entrée.

Utilisation de jeux de données diversifiés： Collecter des données provenant de divers environnements et locuteurs pour diversifier le jeu de données d'apprentissage, ce qui améliore la robustesse du modèle.

Développement de modèles d'adaptation aux accents：Développer des modèles spécifiquement adaptés aux accents de certaines régions ou langues pour améliorer la performance globale de reconnaissance.

・Dépendance aux données

La performance des technologies de reconnaissance d'image AI dépend fortement de la qualité et de la quantité des données utilisées. Des données de mauvaise qualité ou un étiquetage inapproprié peuvent entraîner une baisse de la précision de la reconnaissance ou des détections erronées. De plus, le manque de diversité et le biais des données posent également problème. Les mesures suivantes peuvent être envisagées pour ce défi.

Élaboration de jeux de données de haute qualité： Nous assurons un contrôle de qualité rigoureux lors de la collecte des données et recueillons des données dans divers environnements et conditions.

Contrôle de qualité de l'étiquetage：Il est essentiel d'effectuer un étiquetage précis par des experts humains et de maintenir la cohérence des étiquettes.

Utilisation des techniques d'augmentation des données：Nous utilisons des techniques d'augmentation des données pour générer des données synthétiques à partir de données existantes, augmentant ainsi la diversité de l'ensemble de données.

・Coût et évolutivité

Le développement et l'exploitation des technologies AI impliquent des coûts élevés. En particulier, la collecte de grands ensembles de données et l'entraînement des modèles nécessitent d'énormes ressources.
De plus, des problèmes d'évolutivité existent, et l'évolutivité du système est requise.
Les mesures suivantes peuvent être envisagées pour relever ce défi.

Utilisation des services cloud：En utilisant des services AI basés sur le cloud, nous pouvons réduire les coûts initiaux et étendre les ressources de manière flexible selon les besoins.

Développement d'algorithmes efficaces：Nous développons des algorithmes efficaces et des modèles légers pour économiser des ressources de calcul.

Utilisation d'outils open source：Nous exploitons des outils et bibliothèques open source partagés par la communauté pour réduire les coûts de développement.

Les technologies de reconnaissance vocale et d'image AI rencontrent de nombreux défis, mais en prenant des mesures d'amélioration appropriées, la fiabilité et l'applicabilité de la technologie peuvent être considérablement améliorées.

    Synthèse vocale

La technologie de synthèse vocale, qui convertit le texte en voix naturelle en collaboration avec la technologie de reconnaissance vocale, est utilisée dans les systèmes de guidage vocal et les logiciels de lecture.

    Assistant vocal

Les assistants vocaux utilisant la technologie de reconnaissance vocale AI exécutent des tâches selon les instructions de l'utilisateur. Par exemple, ils peuvent jouer de la musique, fournir des prévisions météorologiques et gérer des plannings.

    Transcription automatique

La fonction de transcription automatique, qui convertit la voix en texte, est utilisée pour la création de procès-verbaux de réunions et la transcription d'interviews, améliorant ainsi l'efficacité des affaires.

    Reconnaissance des émotions

Nous analysons les émotions des utilisateurs à partir de la voix et des images, permettant d'identifier des états émotionnels tels que la joie, la colère, la tristesse, etc. Cela permet de répondre de manière appropriée aux émotions des utilisateurs.

    Suivi d'objets

Fonction permettant de suivre des objets spécifiques dans une vidéo. Elle est utilisée dans la surveillance de sécurité, l'analyse sportive, la gestion logistique, etc.

    OCR (Reconnaissance optique de caractères)

Fonction qui analyse les caractères dans une image et les convertit en données textuelles. Elle est largement appliquée à la numérisation de documents et à la saisie automatique de données.

    Analyse d'images médicales

Dans le domaine médical, nous utilisons la technologie de reconnaissance d'images pour analyser des images radiographiques et des IRM, aidant à la détection et au diagnostic des lésions. Cela améliore la précision des diagnostics des médecins et permet une détection précoce.

    Reconnaissance des mouvements

Technologie qui analyse les mouvements humains à partir de données vidéo et reconnaît des actions spécifiques. Elle est utilisée dans l'analyse de performance sportive et la détection d'anomalies dans les systèmes de surveillance.

    Réponse automatique

La technologie de reconnaissance vocale génère automatiquement des réponses basées sur les entrées vocales des utilisateurs. Cela améliore considérablement l'efficacité du service client et des bureaux d'assistance.