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Études de cas
De l'audio au sens : optimiser les performances des assistants vocaux par l'annotation
Étude de cas
De l'audio au sens : optimiser les performances des assistants vocaux par l'annotation
Ecrit par
Aïcha
+18 %
de reconnaissance correcte des intentions utilisateur
÷2
réduction du taux d'erreurs dans les réponses générées
+10 k
segments audio annotés par mois
L’essor des assistants vocaux et des interfaces en langage naturel impose des bases de données audio parfaitement structurées pour entraîner les modèles de reconnaissance et compréhension orale.
La mission
Mettre en place un workflow d’annotation multimodale pour associer fichiers audio et transcriptions textuelles enrichies.
Pour répondre à cet objectif, Innovatiana a élaboré un processus complet comprenant :
- La segmentation fine des pistes audio en unités de sens (phrases, mots-clés) ;
- La correction manuelle des transcriptions et l’annotation d’éléments spécifiques (intentions, émotions, hésitations).
Les résultats
- Un corpus audio-text aligné, prêt pour l'entraînement de modèles de reconnaissance vocale (ASR) et de compréhension du langage (NLU) ;
- Une meilleure capacité des assistants vocaux à comprendre les nuances des conversations humaines ;
- Une réduction du taux d’erreurs dans les interactions utilisateur-IA.
👉 Pour en savoir plus : Découvrez comment l’annotation audio-textuelle affine l'intelligence des assistants vocaux.
Publié le
28/4/2025
Aïcha
