La reconnaissance vocale adaptée aux voix parkinsoniennes
ParisDes chercheurs de l'Université de l'Illinois à Urbana-Champaign ont fait des avancées dans la technologie de reconnaissance vocale pour les personnes atteintes de la maladie de Parkinson. Dans le cadre du Speech Accessibility Project, ils ont enregistré plus de 151 heures de parole provenant de personnes atteintes de Parkinson. Leur travail a permis de développer un modèle de reconnaissance vocale 30 % plus précis que ceux formés sur des modèles de parole typiques.
Cette recherche présente de nombreux atouts :
- Une précision accrue pour les commandes quotidiennes, rendant les assistants virtuels plus utiles.
- Des capacités de communication améliorées avec la famille et les professionnels de santé.
- Un regain de confiance pour les utilisateurs atteints de la maladie de Parkinson afin de participer aux conversations quotidiennes.
Cette technologie est cruciale car les personnes atteintes de la maladie de Parkinson ont souvent des difficultés à parler distinctement, un trouble connu sous le nom de dysarthrie. Cela complique l'utilisation des appareils contrôlés par la voix. En adaptant les modèles de reconnaissance automatique de la parole pour comprendre leur manière de s’exprimer, ces appareils peuvent mieux interagir avec eux.
Amélioration de la Reconnaissance Vocale pour Tous
Les systèmes traditionnels de reconnaissance vocale peinent à comprendre des discours qui s'écartent des schémas standard, ce qui peut être frustrant pour les utilisateurs. En collectant une grande quantité de données sur ces discours atypiques, les chercheurs peuvent considérablement améliorer la performance de ces systèmes. Cela facilite non seulement l'utilisation des technologies actuelles, mais ouvre aussi la voie à de nouvelles applications pour les personnes ayant des troubles de la parole.
Ce projet pourrait contribuer à élaborer des outils d'assistance plus adaptés. Avec l'avancée des appareils intelligents, les personnes ayant des difficultés d'élocution pourront utiliser la technologie plus aisément, leur offrant ainsi davantage d'autonomie.
Cette étude démontre que l'apprentissage automatique pourrait être très bénéfique en médecine. Une méthode de ce type peut aider à résoudre d'autres problèmes de langage et créer de nouveaux outils pour répondre aux besoins personnels. La mise à disposition ouverte du jeu de données favorise la collaboration entre chercheurs et entreprises technologiques, ce qui est essentiel pour réaliser ces progrès.
Collaborer sur des projets de recherche et utiliser les données de manière inclusive peut considérablement améliorer les technologies d'accessibilité. En poursuivant ces efforts, la reconnaissance vocale deviendra un outil accessible à tous, améliorant ainsi la vie des personnes qui en ont le plus besoin.
L'étude est publiée ici:
http://dx.doi.org/10.1044/2024_JSLHR-24-00122et sa citation officielle - y compris les auteurs et la revue - est
Mark Hasegawa-Johnson, Xiuwen Zheng, Heejin Kim, Clarion Mendes, Meg Dickinson, Erik Hege, Chris Zwilling, Marie Moore Channell, Laura Mattie, Heather Hodges, Lorraine Ramig, Mary Bellard, Mike Shebanek, Leda Sarι, Kaustubh Kalgaonkar, David Frerichs, Jeffrey P. Bigham, Leah Findlater, Colin Lea, Sarah Herrlinger, Peter Korn, Shadi Abou-Zahra, Rus Heywood, Katrin Tomanek, Bob MacDonald. Community-Supported Shared Infrastructure in Support of Speech Accessibility. Journal of Speech, Language, and Hearing Research, 2024; 1 DOI: 10.1044/2024_JSLHR-24-00122Partager cet article