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Le britannique Xmos se renforce en technologies d’interfaces vocales avec le rachat de Setem

Publié le 10 juillet 2017 à 10:02 par Pierrick Arlot        Rachat Xmos

Xmos-Setem

Spécialiste des microcontrôleurs multicœurs à vocation temps réel utilisés notamment dans le domaine audio, le britannique Xmos vient de finaliser l’acquisition de l’américain Setem Technologies. Les deux sociétés collaboraient depuis un certain temps déjà sur des solutions d’interfaces utilisateur vocales qui facilitent le travail des développeurs de produits pour la maison intelligente, la voiture connectée et l’Internet des objets dotés de capacités de reconnaissance de la voix.

Avec sa plate-forme de prétraitement 3S, Setem a conçu des algorithmes qui permettent de séparer un signal sonore du bruit environnant, de l’isoler et de le « nettoyer » des réverbérations parasites, améliorant ainsi la qualité de la reconnaissance vocale à distance. « Nous travaillons avec Xmos depuis plus de dix-huit mois et nous avons conclu que l’architecture xCore constituait la meilleure plate-forme pour nos algorithmes brevetés », a indiqué Jochen Meissner, le CEO de Setem qui devient directeur général du bureau de Boston de Xmos et rejoint le conseil d’administration de la société britannique.

La technologie de Setem ajoute la précision de la localisation de la source du signal vocal au savoir-faire de Xmos, une caractéristique essentielle pour les applications de reconnaissance vocale à distance. Pour ce faire, elle s’appuie sur une combinaison jugée « révolutionnaire » de traitement du signal et de techniques d’apprentissage automatique liées à la biométrie vocale. En étant capables d’analyser et de reconstruire le champ sonore dans les espaces temporel, fréquentiel et spatial en temps réel, les microphones équipés de la technologie Setem peuvent ainsi extraire les voix individuelles du bruit ambiant et éliminer les effets de réverbération pour une meilleure précision que celle offerte par les procédés de séparation actuels. L’une des caractéristiques clés du processus de modélisation de Setem réside dans la capacité d’identifier toutes les sources sonores dans une pièce, d’identifier la voix et de se focaliser sur l’une (ou plusieurs) de ces sources.

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