AI+ Audio - eLearning (examen inclus)

Chronologie du cours

1. Introduction à l’IA et au son

   Leçon 1

   • Comprendre l’IA
   • L’IA au quotidien : exemples audio
   • Principes fondamentaux des ondes sonores, de l’amplitude et de la fréquence
   • Notions de base de l’audio numérique

2. Application de l’IA à tous les domaines audio

   Leçon 2

   • IA pour l’amélioration et la restauration audio
   • IA pour l’accessibilité et les expériences audio personnalisées
   • L’IA dans les technologies de la parole et de la voix
   • Bibliothèques audio clés : Librosa, PyAudio
   • Cas d’usage : sous-titrage et traduction en temps réel par IA pour les événements en direct
   • Étude de cas : adaptation personnalisée d’appareils auditifs avec l’IA et des écouteurs intelligents
   • Pratique : Détecter les émotions vocales avec l’IA vocale de Deepgram

3. Apprentissage automatique et IA pour l’audio

   Leçon 3

   • Modèles de ML pour les applications audio
   • Apprentissage profond et techniques avancées d’IA
   • Architectures spécifiques à l’audio : CNN, RNN, Transformers
   • Apprentissage par transfert en IA audio
   • Cas d’utilisation : reconnaissance vocale pour les dossiers médicaux
   • Étude de cas : génération de musique par IA avec l’apprentissage profond
   • Pratique : créer un modèle de reconnaissance vocale avec TensorFlow

4. Reconnaissance vocale et synthèse vocale

   Leçon 4

   • Notions de base sur la reconnaissance vocale et la phonétique
   • Solutions de reconnaissance automatique de la parole (ASR) basées sur une API
   • Créer des modèles ASR personnalisés avec les Transformers
   • Introduction à la synthèse vocale et au clonage de voix
   • Cas d’usage : automatiser la transcription des réunions avec Google Speech-to-Text
   • Étude de cas : support client multilingue avec des modèles ASR Transformer personnalisés
   • Pratique : transcrire l’audio et générer de la parole à partir de texte

5. Amélioration audio et réduction du bruit

   Leçon 5

   • Défis audio courants
   • Filtrage et amélioration du bruit par IA
   • Cas d’usage : améliorer la qualité audio des appels en télétravail
   • Étude de cas : la suppression du bruit par l’IA de Krisp dans la production de podcasts
   • Pratique : Nettoyer un audio bruité avec Krisp ou Adobe Enhance Speech

6. Détection des émotions et du sentiment dans l’audio

   Leçon 6

   • Introduction à la détection des émotions
   • Modèles d’IA pour la détection des émotions : RNN, LSTM, CNN
   • Défis : biais, contextes multilingues et fiabilité
   • Cas d’utilisation : Améliorer le service client grâce à la détection des émotions
   • Étude de cas : IBM Watson Tone Analyzer pour la reconnaissance des émotions en temps réel
   • Pratique : analyser des échantillons de parole avec IBM Watson ou des API similaires

7. Éthique et confidentialité dans l’IA audio

   Leçon 7

   • Les risques des deepfakes et du clonage vocal
   • Considérations relatives à la confidentialité et à la sécurité des données
   • Biais et équité dans l’IA audio
   • Cas d’usage : collecte éthique de données vocales et gestion du consentement
   • Étude de cas : garantir la conformité au RGPD dans l’IA audio
   • Atelier pratique : détecter les faux contenus audio et créer une checklist d’IA éthique

8. Applications avancées et tendances futures

   Leçon 8

   • Détection et classification d’événements sonores
   • Recherche et indexation audio
   • Innovations : IA multimodale, edge computing, audio 3D
   • Les nouveaux métiers de l’IA audio