Comment appliquer de puissants modèles audio IA à des applications du monde réel

Les modèles sont des modèles puissants qui gèrent l’entrée audio ou peuvent produire des sorties audio. Ces modèles sont importants en IA car l’audio sous forme de parole ou d’autres sons est largement disponible et nous aide à comprendre le monde dans lequel nous vivons. Pour vraiment comprendre l’importance de l’audio dans le monde, vous pouvez imaginer le monde sans son et à quel point il est différent d’un monde avec du son.

Dans cet article, je fournirai un aperçu de haut niveau des différents modèles d’apprentissage automatique audio, des différentes tâches que vous pouvez effectuer avec eux et de leurs domaines d’application. Les modèles audio ont connu des améliorations significatives au cours des dernières années, notamment après la percée du LLM avec ChatGPT.

Pourquoi nous avons besoin de modèles audio

Nous disposons déjà de LLM extrêmement puissants, capables de gérer de nombreuses interactions humaines. Il est donc important de souligner pourquoi les modèles audio sont nécessaires. Je soulignerai trois points principaux :

• L’audio est un ensemble de données important, tout comme la vision et le texte
• L’analyse directe de l’audio est plus expressive que l’analyse via le texte transcrit
• L’audio permet des interactions plus humaines

Pour mon premier point, je pense qu’il est important de commencer par dire que même si nous disposons à la fois d’énormes ensembles de données via le texte sur Internet et la vision via les vidéos, nous disposons également de grandes quantités de données où l’audio est disponible. La plupart des vidéos, par exemple, contiennent de l’audio qui ajoute du sens et du contexte à la vidéo. Ainsi, si nous voulons créer les modèles d’IA les plus puissants, nous devons créer des modèles capables de comprendre toutes les modalités. La modalité dans ce cas fait référence à un type de données, tel que

Mon deuxième point met également en avant un besoin important en matière de modèles audio. Si nous voulons convertir de l’audio en texte (afin de pouvoir appliquer des LLM, par exemple), nous devons d’abord utiliser un modèle de transcription, qui, bien sûr, est lui-même un modèle audio. De plus, il sera souvent préférable d’analyser l’audio directement, plutôt que d’analyser un morceau d’audio à travers un texte transcrit. La raison en est que l’audio captera plus de nuances. Par exemple, si nous avons l’audio d’une personne qui parle, l’audio capturera l’émotion de l’orateur, une information qui ne peut pas vraiment être exprimée par le texte.

Les modèles audio permettent également des expériences plus humaines, par exemple, avec le fait que vous pouvez avoir des conversations avec les modèles d’IA, au lieu de taper dans les deux sens.

Types de modèles audio

Dans cette section, je passerai en revue les principaux types de modèles audio que vous rencontrerez lorsque vous travaillerez avec des modèles audio.

Parole en texte

La synthèse vocale est l’un des cas d’utilisation les plus courants pour les modèles audio et est également appelée transcription. La synthèse vocale est la tâche dans laquelle vous saisissez la parole et produisez le texte fourni dans la parole. Ceci est extrêmement important pour résumer les notes de réunion ou lorsque vous parlez à un assistant virtuel comme Siri sur votre téléphone. La synthèse vocale est également utilisée pour créer des ensembles de données de formation plus volumineux pour les LLM.

Vous pouvez utiliser des modèles de synthèse vocale pour intégrer des clips audio à des fins d’analyse. Par exemple, supposons que vous ayez une interaction avec le service client. Dans ce cas, vous pouvez transcrire cette interaction et effectuer une analyse de texte dessus, comme analyser la durée de l’interaction, analyser rapidement les performances du représentant du service client ou voir si le client était satisfait de l’interaction, sans avoir à entendre toute l’interaction. L’analyse du texte est généralement beaucoup plus rapide que l’analyse de l’audio, car vous pouvez lire le texte plus rapidement que vous ne pouvez en écouter l’audio. Vous pouvez voir un exemple d’une telle interaction transcrite ci-dessous :

[Customer service representative]
Hi, thanks for calling, what do you need help with?

[Customer]
Hi, I need a refund for a recent purchase I made

[Customer service representative]
Okay, do you have the order ID for the purchase?

...

Cependant, il est important de noter que lorsque vous convertissez la parole en texte, vous perdez certaines informations, comme je l’ai décrit dans l’introduction de cet article. Vous perdrez l’émotion des personnes qui parlent dans l’audio et il sera donc difficile de déterminer les émotions du client à partir de l’interaction avec le service client, à moins que l’émotion ne soit clairement communiquée par le texte. Dans les deux cas, vous perdrez les nuances de l’audio, tout simplement parce que lire le texte d’une conversation ne peut jamais être aussi expressif que d’écouter la conversation elle-même.

Ainsi, si vous souhaitez effectuer une analyse plus approfondie de l’audio, vous pouvez effectuer une analyse audio directe de l’interaction, au lieu de transcrire d’abord l’interaction en texte. Par exemple, si vous souhaitez déterminer l’émotion du client lors de l’interaction, vous pouvez insérer directement l’audio, accompagné d’une invite comme celle ci-dessous. Vous pouvez ensuite effectuer une analyse audio directe, capturant davantage de nuances.

prompt = 
"""Analyse the emotional state of the customer in this interaction

{audio_clip}

"""

Synthèse vocale

La synthèse vocale est un autre cas d’utilisation important pour les modèles audio. Il s’agit de l’inverse de la tâche décrite précédemment, dans laquelle vous saisissez du texte et générez de l’audio pour ce texte. De la même manière que vous perdez des informations en transcrivant du texte, vous devez maintenant ajouter des informations pour créer l’audio.

Par conséquent, vous devrez souvent fournir l’émotion dans laquelle le discours généré doit être lors de la synthèse vocale (à moins que le fournisseur ne détermine automatiquement l’émotion lors de la génération de l’audio).

La synthèse vocale peut être utile dans de nombreux scénarios :

• Créer des publicités, où vous souhaitez faire une voix off, à partir d’une transcription. Cela peut facilement être fait en utilisant des services comme Elevenlabs
• Pour les interactions avec le service client, en ayant une voix, les clients peuvent parler. Vous pouvez, par exemple, demander au client d’appeler, de transcrire son texte (parole en texte), d’utiliser un LLM pour générer une réponse (texte en texte) et de générer de l’audio à partir de la réponse LLM (texte en parole).

L’approche décrite au dernier point fonctionne dans une perspective de qualité. Cependant, si vous faites cela, vous rencontrerez probablement des problèmes de latence, car il faut du temps pour transcrire le texte et répondre avec un LLM avant de diffuser la réponse audio. Vous souhaiterez donc probablement plutôt utiliser des modèles de synthèse vocale, dont je parlerai dans la section suivante.

Parole-à-parole

Les modèles de synthèse vocale sont des modèles puissants capables à la fois d’entrer et de sortir de la parole. Ceci est très utile dans les scénarios en direct, où vous devez créer des réponses rapides.

Vous pouvez, par exemple, créer des représentants directs du service client avec des modèles de synthèse vocale, répondant directement aux requêtes des utilisateurs dans un faible délai. Dans de telles interactions, le délai est extrêmement important, étant donné que vous souhaitez créer une interaction humaine pour le client. L’interaction devrait, en théorie, être la même, sinon meilleure, que celle d’un représentant humain du service client.

Idéalement, vous utiliserez un modèle de parole directe, tel que Qwen-3-Omni. Une alternative serait d’effectuer d’abord la synthèse parole-texte, la synthèse texte-texte (avec un LLM), puis la synthèse texte-parole. Cependant, il est important de préciser qu’il est presque toujours préférable d’utiliser un modèle de bout en bout (comme la synthèse vocale dans ce cas), plutôt que d’enchaîner différents modèles. En effet, les modèles de bout en bout retiendront mieux les informations, fournissant ainsi de meilleurs résultats.

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Un autre modèle de synthèse vocale que j’aimerais mentionner est le clonage vocal. Il s’agit de l’application dans laquelle vous fournissez un échantillon audio d’une voix particulière. Vous pouvez ensuite générer un nouvel audio avec la voix clonée en fournissant du texte pour une voix off. Les modèles voix-voix ont également connu de grandes améliorations au cours des dernières années et peuvent être utiles pour générer rapidement de nombreuses voix off.

Par exemple, imaginez que vous souhaitiez créer un livre audio à partir d’un manuel, avec une voix spécifique qui a réalisé des livres audio précédents. Normalement, il faudrait réserver une salle d’enregistrement et laisser la voix raconter l’intégralité du nouveau livre, ce qui prendrait des semaines. Au lieu de cela, si vous disposez déjà de nombreux échantillons de cette voix, vous pouvez désormais générer une voix off complète en quelques minutes à l’aide de modèles de clonage de voix. Naturellement, vous devez toujours obtenir des autorisations avant d’utiliser un modèle de clonage vocal.

Conclusion

Dans cet article, j’ai abordé différents modèles vocaux, avec synthèse vocale et synthèse vocale. et les modèles parole-parole, qui sont tous utiles dans leurs propres domaines d’application. Je pense que les modèles vocaux connaîtront un développement et des améliorations continus, compte tenu de leur importance. Les modèles audio sont importants car l’audio est une modalité importante pour comprendre le monde, tout comme le sont le texte et la vision. Je pense que l’audio est similaire aux images, où il est difficile de décrire uniquement avec des mots.

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