Reconnaissance vocale robuste utilisant l'apprentissage en profondeur pour interaction homme-drone

Abstract

La reconnaissance vocale se révèle de plus en plus performante grâce à l'intelligence artificielle et au Deep Learning. La révolution de la reconnaissance automatique de la parole est en marche. L'objectif de ce travail est de contrôler le mouvement du drone en utilisant un système de reconnaissance vocale multilingue dans un environnement bruité. Pour cela, un réseau neuronal profond (DNN) est entraîné à reconnaître la parole de l'utilisateur dans un environnement bruité, puis à générer la commande de contrôle souhaitée. Nous avons mené des expériences avec différent type de débruitage afin de comparer le niveau de reconnaissance. L'implémentation matérielle du système conçu prouve sa grande précision de reconnaissance et sa simplicité de contrôle.