Alexa gère les commandes en langage naturel à travers un processus sophistiqué qui implique plusieurs technologies clés: traitement du signal, détection de mots de sillage, reconnaissance de la parole, compréhension du langage naturel (NLU) et texte-to-speech (TTS). Voici une ventilation détaillée de la façon dont Alexa traite ces commandes:
Traitement du signal et détection de mots de réveil
1. Traitement du signal: Lorsqu'un utilisateur parle à un appareil compatible Alexa, l'entrée audio est d'abord traitée pour supprimer le bruit d'arrière-plan, tels que les sons ambiants des téléviseurs ou d'autres conversations. Cette étape garantit qu'Alexa se concentre sur le signal cible, qui est la commande vocale de l'utilisateur [1] [5].2. Détection des mots de réveil: Alexa écoute des mots d'activation spécifiques, généralement "Alexa" ou "Hey Alexa", pour initier le traitement de la commande. Une fois le mot de réveil détecté, Alexa commence à enregistrer et à traiter l'entrée audio [1] [2].
Reconnaissance de la parole
3. Conversion de la parole en texte: l'audio enregistré est ensuite diffusé vers les serveurs cloud d'Amazon, où il est converti en texte en utilisant la technologie ASR de reconnaissance vocale (ASR) automatique. ASR analyse les ondes audio pour faire correspondre les modèles avec une vaste bibliothèque de sons dans divers langages, ce qui lui permet d'identifier ce que l'utilisateur a dit [2] [3].Natural Language Comprendre (NLU)
4. Identification de l'intention: Après avoir converti la parole en texte, Alexa utilise NLU pour comprendre l'intention derrière la commande de l'utilisateur. NLU consiste à analyser le texte pour déterminer l'action que l'utilisateur souhaite effectuer, comme la lecture de lecture ou la définition d'une alarme. Il extrait également les détails clés ou les "machines à sous" nécessaires pour répondre à la demande, comme des artistes spécifiques ou des titres de chansons [3] [4].5. Compréhension contextuelle: le NLU d'Alexa est conscient du contexte, ce qui signifie qu'il peut utiliser des interactions précédentes ou des questions de suivi pour affiner sa compréhension de l'intention de l'utilisateur. Par exemple, si un utilisateur demande à Alexa d'appeler quelqu'un, cela pourrait demander des éclaircissements s'il y a plusieurs contacts avec des noms similaires [10] [11].
Génération et livraison de réponse
6. Formulation de réponse: une fois qu'Alexa comprend l'intention de l'utilisateur, il formule une réponse en interrogeant des bases de données, des API ou d'autres services au besoin. Cette réponse est générée en utilisant la génération du langage naturel (NLG), qui construit des phrases grammaticalement correctes qui imitent la parole naturelle [3] [7].7. Conversion text-vocation: la réponse formulée est ensuite convertie en un clip audio à l'aide de la technologie TTS avancée. Cette technologie garantit que la voix d'Alexa semble naturelle et engageante, souvent modélisée après de vraies voix humaines [3] [8].
8. Playage audio: Enfin, le clip audio est diffusé sur l'appareil de l'utilisateur et lu à haute voix, terminant l'interaction [3].
Amélioration continue
Les capacités d'Alexa sont continuellement améliorées grâce à l'apprentissage automatique et à l'accumulation de données d'interaction utilisateur. Cela permet à Alexa d'affiner sa précision de reconnaissance vocale, d'améliorer sa compréhension des requêtes complexes et de s'adapter aux préférences des utilisateurs au fil du temps [5] [7].Citations:
[1] https://hackernoon.com/ai-for-noobs-how-amazon-alexa-works
[2] https://intuji.com/the-tech-behind-amazon-alexa/
[3] https://reolink.com/blog/how-does-alexawwork/
[4] https://intellect-partners.com/blog/Understanding-Hidden-Markov-Model-in-Natural-Language-Understanding-Decoding-amazon-alexas/
[5] https://www.cloudthat.com/resources/blog/the-advanced-voice-assistance-technology-amazons-alexa
[6] https://developer.amazon.com/en-us/docs/alexa/conversations/how-alexa-conversations-works.html
[7] https://bernardmarr.com/machine-learning-in-practice-how-does-amazons-alexa-really-work/
[8] https://www.amazon.science/blog/alexa-unveils-new-disech-recognition-text-to-speech-technologies
[9] https://www.youtube.com/watch?v=U1YT_4XCGLY
[10] https://www.amazon.science/latest-news/the-ingineering-behind-alexas-contextual-disech-recognnition
[11] https://developer.amazon.com/en-us/alexa/alexa-skills-kit/nlu