¿Qué es exactamente el reconocimiento de voz?

Reconocimiento de voz

Lo que necesita saber sobre el reconocimiento de voz

Cuando hablamos de reconocimiento de voz, generalmente nos referimos a un software que tiene la capacidad de reconocer la palabra hablada y escribirla en un programa para que al final tengas todo lo que se ha dicho en formato escrito. También se le conoce como "voz a texto". Al principio, ese software tenía posibilidades muy limitadas, por lo que solo podía convertir un número limitado de frases. Con el tiempo, la tecnología detrás del software de reconocimiento de voz se ha desarrollado mucho y ahora es mucho más sofisticada, de modo que puede reconocer diferentes idiomas e incluso diferentes acentos. Pero, por supuesto, todavía queda trabajo por hacer en este campo.

También es importante notar que el reconocimiento de voz no es lo mismo que el reconocimiento de voz, aunque a veces las personas usan los dos términos para lo mismo. El reconocimiento de voz se usa para identificar a la persona que está hablando y no para notar lo que se dijo.

Una breve historia del reconocimiento de voz y tecnología relacionada

En este artículo, explicaremos brevemente la historia y la tecnología detrás del auge del reconocimiento de voz.

Desde los albores de la era digital, las personas tenían la necesidad de poder comunicarse de alguna manera con las máquinas. Después de que se inventó el primer tipo de computadora digital, numerosos científicos e ingenieros han intentado de diversas formas implementar el reconocimiento de voz en este proceso. Un año crucial de este proceso fue 1962, cuando IBM reveló Shoebox, una máquina básica de reconocimiento de voz que podía hacer cálculos matemáticos simples. Si el usuario de esta protocomputadora hablaba por un micrófono, esta máquina podía reconocer hasta seis palabras de control como "más" o "menos". Con el tiempo, la tecnología detrás de esto se desarrolló y hoy en día es una característica muy común interactuar con las computadoras por voz. Hay muchos motores de reconocimiento de voz famosos como Siri o Alexa. Es importante tener en cuenta que estos dispositivos controlados por voz dependen de la inteligencia artificial (IA) y el aprendizaje automático.

Cuando se menciona la inteligencia artificial (IA), puede sonar como algo sacado de una película de ciencia ficción, pero la verdad es que en la actualidad, la IA juega un papel muy importante en nuestro mundo. De hecho, la IA ya está muy presente en nuestro día a día, ya que muchos programas y aplicaciones ya la utilizan. Pero era ciencia ficción a principios del siglo XX, cuando surgió el término. A fines de la década de 1950, los conceptos de IA se hicieron más prominentes y fueron el foco de interés de muchos científicos y filósofos. En ese momento, un matemático británico muy ambicioso llamado Alan Turing propuso que las máquinas pueden resolver problemas y tomar decisiones por sí mismas, basándose en la información disponible. El problema era que las computadoras aún no tenían la posibilidad de memorizar esos datos, lo cual es un paso crucial para el desarrollo de la inteligencia artificial. Todo lo que podían hacer en ese entonces era ejecutar comandos simples.

Otro nombre importante en el desarrollo de la IA es John McCarthy, quien fue el primero en acuñar el mismo término "inteligencia artificial". McCarthy afirmó que la IA es: "la ciencia y la ingeniería para fabricar máquinas inteligentes". Esta definición salió a la luz en una conferencia fundamental en Dartmouth College en 1956. A partir de entonces, la IA comenzó a desarrollarse a un ritmo frenético.

Hoy, la inteligencia artificial en sus diversas formas está presente en todas partes. Ha crecido hasta una adopción masiva, principalmente debido al aumento en el volumen general de datos que se intercambian en todo el mundo todos los días. Se utiliza en algoritmos avanzados y dio lugar a mejoras en la capacidad de almacenamiento y computación. La IA se utiliza para muchos propósitos, por ejemplo, traducción, transcripción, reconocimiento de voz, rostro y objetos, análisis de imágenes médicas, procesamiento de lenguajes naturales, varios filtros de redes sociales, etc. ¿Recuerdas esa partida de ajedrez entre el gran maestro Gari Kasparov y Deep Blue Chess AI?

El aprendizaje automático es otra aplicación muy importante de la inteligencia artificial. En resumen, se refiere a cualquier sistema que tenga la capacidad de aprender y mejorar a partir de la base de datos de su propia experiencia. Esto funciona mediante el reconocimiento de patrones. Para que el sistema haga eso, debe ser capacitado. El algoritmo del sistema recibe una entrada de grandes cantidades de datos y, en un momento, puede identificar patrones a partir de esos datos. El objetivo final de este proceso es permitir que estos sistemas informáticos aprendan de forma independiente, sin necesidad de intervención o asistencia humana.

Otra cosa que es muy importante mencionar junto con el aprendizaje automático es el aprendizaje profundo. Una de las herramientas más importantes en el proceso de aprendizaje profundo son las llamadas redes neuronales artificiales. Son algoritmos avanzados, similares a la estructura y función del cerebro humano. Sin embargo, son estáticos y simbólicos, a diferencia del cerebro biológico, que es plástico y tiene una base más analógica. En resumen, este aprendizaje profundo es una forma muy especializada de aprendizaje automático, basada principalmente en redes neuronales artificiales. El objetivo del aprendizaje profundo es replicar estrechamente los procesos de aprendizaje humano. La tecnología de aprendizaje profundo es muy útil y juega un papel importante en varios dispositivos controlados por la voz: tabletas, televisores, teléfonos inteligentes, refrigeradores, etc. Las redes neuronales artificiales también se utilizan como una especie de sistema de filtrado que tiene como objetivo predecir los elementos. que el usuario compraría en el futuro. La tecnología de aprendizaje profundo también se utiliza mucho en el campo médico. Es muy importante para los investigadores del cáncer, porque ayuda a detectar automáticamente las células cancerosas.

Ahora volveremos al reconocimiento de voz. Esta tecnología, como ya mencionamos, tiene como objetivo identificar diversas palabras y frases del lenguaje hablado. Posteriormente, los convierte a un formato que la máquina puede leer. Los programas básicos solo identifican una pequeña cantidad de frases clave, pero algún software de reconocimiento de voz más avanzado es capaz de descifrar todo tipo de habla natural. La tecnología de reconocimiento de voz es conveniente en la mayoría de los casos, pero a veces encuentra problemas cuando la calidad de la grabación no es lo suficientemente buena o cuando hay ruidos de fondo que dificultan la comprensión adecuada del hablante. También puede encontrar algunos problemas cuando el hablante tiene un acento o un dialecto muy fuerte. El reconocimiento de voz se desarrolla constantemente, pero todavía no es del todo perfecto. No todo se trata de palabras, las máquinas aún no son capaces de muchas cosas que los humanos pueden hacer, por ejemplo no son capaces de descifrar el lenguaje corporal o el tono de voz de alguien. Sin embargo, a medida que estos algoritmos avanzados descifran más datos, algunos de estos desafíos parecen disminuir en dificultad. ¿Quién sabe qué traerá el futuro? Es difícil predecir dónde terminará el reconocimiento de voz. Por ejemplo, Google ya está teniendo mucho éxito en la implementación de software de reconocimiento de voz en los motores de Google Translate, y la máquina está en constante aprendizaje y desarrollo. Quizás algún día sustituyan por completo a los traductores humanos. O tal vez no, las situaciones cotidianas del habla son demasiado complejas para cualquier tipo de máquina que no sea capaz de leer la profundidad del alma humana.

¿Cuándo usar el reconocimiento de voz?

Hoy en día casi todo el mundo tiene un teléfono inteligente o una tableta. El reconocimiento de voz es una característica común en esos dispositivos. Se utilizan para convertir el discurso de una persona en acción. Si quieres llamar a tu abuela, basta con que le digas “llamar a la abuela” y tu smartphone ya está marcando el número sin que tengas que teclear a través de tus listas de contactos. Este es el reconocimiento de voz. Otro buen ejemplo de ello es Alexa o Siri. También tienen esta función cableada en su sistema. Google también te da la opción de buscar cualquier cosa por voz, sin escribir nada.

Quizás ahora sienta curiosidad por saber cómo funciona todo esto. Bueno, para que funcione, se deben incorporar sensores como micrófonos en el software para que las ondas sonoras de las palabras habladas se reconozcan, analicen y conviertan a un formato digital. Luego, la información digital debe compararse con otra información que se almacena en algún tipo de repositorio de palabras y expresiones. Cuando hay una coincidencia, el software puede reconocer el comando y actuar en consecuencia.

Una cosa más que debe mencionarse en este punto es la llamada WER (tasa de error de palabras). Esta es una fórmula en la que se divide el número de error con el total de palabras. Entonces, para decirlo en términos simples, tiene mucho que ver con la precisión. El objetivo es, por supuesto, tener un WER bajo, porque esto significa que la transcripción de la palabra hablada es más precisa.

El reconocimiento de voz tiene ahora más demanda que nunca. Si también necesita convertir la palabra hablada de, digamos, un archivo de audio grabado a texto, puede recurrir a Gglot. Somos un proveedor de servicios de transcripción que ofrece transcripciones precisas a un precio justo. Por lo tanto, no dude en ponerse en contacto a través de nuestro sitio web fácil de usar.