Notre approche
Fluent.ai est un leader de la reconnaissance vocale et des solutions d'interface utilisateur vocale.
Comment le fait-on?
Basée sur plus d'une décennie de recherche en reconnaissance vocale et un solide portefeuille de brevets, la technologie de Fluent.ai est unique et inégalée.
Les solutions traditionnelles de compréhension de la parole fonctionnent en deux étapes distinctes:
1.
La parole est transcrite en texte dans le nuage.
2.
Le traitement du langage naturel est appliqué au texte pour déterminer l'intention de l'utilisateur.
La technologie propriétaire "speech-to-intent" de Fluent.aiʼ fait directement correspondre la parole de l'utilisateur à l'action souhaitée sans avoir besoin de transcription de la parole en texte et d'une connexion au cloud.
Notre approche indépendante du texte nous permet de développer des systèmes de reconnaissance vocale pour n'importe quelle langue et n'importe quel accent, qui fonctionnent complètement hors ligne et fonctionnent avec précision même dans des environnements bruyants.
L'Approche Fluent.ai
![ARM-graphics-2-e1630483295202](https://fluent.ai/wp-content/uploads/2021/09/ARM-graphics-2-e1630483295202.png)
L'Approche conventionelle
![ARM-graphics-1](https://fluent.ai/wp-content/uploads/2021/07/ARM-graphics-1-e1630483359104.png)
La technologie speech-to-intent de Fluent.ai utilise des algorithmes uniques de réseaux neuronaux profonds pour mettre directement en correspondance le discours entrant d'un utilisateur avec l'action qu'il a l'intention de faire, sans avoir à effectuer de transcription de la parole en texte.
La technologie de Fluent.ai apprend en associant directement les représentations sémantiques des actions prévues par un locuteur avec les énoncés parlés. D'une certaine manière, nos modèles sont basés sur le concept de vocabulaire et d'acquisition du langage chez les humains. Contrairement à la reconnaissance automatique de la parole (ASR) conventionnelle, la technologie Fluent.ai ne nécessite pas de transcription phonétique. Notre approche indépendante du texte permet le développement de modèles de compréhension de la parole qui peuvent apprendre à reconnaître une nouvelle langue à partir d'une petite quantité de données par rapport aux systèmes basés sur le cloud, et permet aux utilisateurs finaux d'interagir avec leurs appareils d'une manière plus naturelle et intuitive.
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