TECHNOLOGIE AUDIO & VOCALE
CONCEPTION, DÉVELOPPEMENT ET SERVICE DE TECHNOLOGIES VOCALES ET AUDIO AVEC L’IA
TUITO a développé une expertise et des solutions pour construire des interfaces de traitement du signal audio, d’analyse de données et de reconnaissance de la voix adaptées aux besoins et contraintes de ses clients équipementiers, opérateurs et intégrateurs
Traitement du signal audio (ASP)
Remplacer les coûteux matériels ASP par un composant logiciel de rehaussement de la parole polyvalent, léger, facilement portable.
Séparation de Sources Sonores (SSS)
Filtrer, séparer et améliorer la voix des locuteurs simultanés ou filtrer les échos.
Détection de mots-clés/mots-d’éveils (KWS)
Filtrez et extrayez des mots-clés en temps réel à partir des flux audio, pour la détection de mots de réveil, de mots urgents ou de commandes simples.
Interrogation Vocale des Bases de Données (NL2Q)
Requêtes en langage naturel dans votre base de données privée et confidentielle.
Conversion de la Parole en Texte et Compréhension du Langage Naturel (NLU)
Pour la prise de notes ou l’ajout d’une interaction vocale aux applications en langage naturel et dans toutes les langues.
Détection d’Événements Sonores (SED)
Améliorer la perception de l’environnement en ajoutant la reconnaissance de signatures et de formes sonores en temps réel.
KITS DE DÉVELOPPEMENT DE LOGICIELS (SDKs)
Toutes nos solutions IA ont été conçues pour être facilement personnalisées et intégrées aux environnements spécifiques de nos clients
Contactez-nous pour en savoir plus ou pour essayer notre démonstrateur en ligne
Cas d’usage
Médical
La détection d’événements sonores (SED) est utilisée pour détecter et classer des sons tels que la toux, la respiration sifflante ou les battements cardiaques anormaux dans les établissements de soins de santé pour la surveillance à distance des patients et les systèmes d’alerte précoce. Le traitement des signaux audio (ASP) améliore la clarté des signaux audio provenant d’appareils médicaux tels que les stéthoscopes pendant les consultations de télémédecine, ce qui permet d’établir des diagnostics précis et de recommander des traitements. La compréhension du langage naturel (NLU) aide les professionnels de la santé à transcrire et à structurer les notes médicales orales dans les dossiers médicaux électroniques (EHR), améliorant ainsi l’efficacité et la précision. Le repérage de mots-clés (KWS) permet de détecter les situations urgentes et de renforcer la sécurité du personnel.
Industrie 4.0
La détection d’événements sonores (SED) est utilisée pour surveiller les machines industrielles afin de détecter les sons anormaux, ce qui permet de prévoir les défaillances de l’équipement et d’éviter les temps d’arrêt coûteux grâce à la maintenance prédictive. Le traitement des signaux audio (ASP) permet d’analyser les signaux audio produits au cours des processus de fabrication afin de détecter les irrégularités ou les défauts de qualité des produits, garantissant ainsi des normes de production cohérentes. La compréhension du langage naturel (NLU) permet aux travailleurs de communiquer avec des systèmes automatisés à l’aide de commandes vocales, ce qui simplifie les tâches et améliore l’efficacité dans l’atelier. La détection d’événements sonores (SED) permet de détecter des sons environnementaux tels que des fuites de gaz, des dysfonctionnements d’équipement ou des alarmes en milieu industriel, contribuant ainsi à la sécurité et au respect des réglementations environnementales.
Industrie automobile
La détection d’événements sonores (SED) est mise en œuvre dans les systèmes avancés d’aide à la conduite (ADAS) pour détecter des sons tels que les sirènes, les klaxons ou les crissements de pneus, afin d’améliorer la sécurité routière. Les technologies de traitement du signal audio (ASP) offrent des expériences audio de haute qualité pour les systèmes d’infodivertissement embarqués, améliorant ainsi l’expérience de conduite globale. La séparation des sources sonores (SSS) permet d’isoler et de filtrer la parole des interlocuteurs présents dans la voiture pour améliorer les interactions vocales interpersonnelles ou entre l’homme et la machine.
Maison connectée et IoT
La détection d’événements sonores (SED) est utilisée dans les systèmes de sécurité domestique intelligents pour détecter les sons liés aux effractions, aux bris de verre ou aux alarmes, améliorant ainsi la sécurité de la maison. Le traitement du signal audio (ASP) améliore les capacités de reconnaissance vocale des haut-parleurs intelligents et des dispositifs à commande vocale, ce qui améliore les interactions avec l’utilisateur.
Divertissement et jeux vidéo
La détection d’événements sonores (SED) peut être utilisée pour détecter les sons du jeu et y répondre, rendant ainsi le jeu plus immersif et dynamique.
Le traitement du signal audio (ASP) améliore les effets audio dans les jeux vidéo et les expériences de réalité virtuelle, créant ainsi des environnements plus réalistes et plus attrayants.
Service clientèle et Centres de contact
La détection des événements sonores (SED) permet d’identifier des sons ou des mots-clés spécifiques lors des appels au service clientèle, aidant ainsi les entreprises à contrôler et à améliorer la qualité du service. La compréhension du langage naturel (NLU) permet d’analyser les interactions avec les clients en temps réel et d’en tirer des informations précieuses pour améliorer l’assistance à la clientèle et la formation des agents.
Finance et Banque
La compréhension du langage naturel (NLU) est appliquée à l’analyse des commentaires des clients et du sentiment des médias sociaux concernant les produits et services financiers, aidant ainsi les institutions financières à prendre des décisions fondées sur des données. Natural Language to Query (NL2Q) fournit des méthodes d’interrogation conviviales pour interroger des bases de données professionnelles et confidentielles.
