Cos'è esattamente il riconoscimento vocale?

Riconoscimento vocale

Quello che devi sapere sul riconoscimento vocale

Quando parliamo di riconoscimento vocale, di solito intendiamo un software che ha la capacità di riconoscere la parola parlata e di scriverla in un programma così alla fine hai tutto ciò che è stato detto in un formato scritto. Viene spesso definito anche "speech-to-text". All'inizio quel software aveva possibilità molto limitate, in modo da poter convertire solo un numero limitato di frasi. Con il tempo, la tecnologia alla base del software di riconoscimento vocale si è sviluppata molto ed è ora molto più sofisticata, in modo che possa riconoscere lingue diverse e persino accenti diversi. Ma ovviamente c'è ancora del lavoro da fare in questo campo.

È anche importante notare che il riconoscimento vocale non è la stessa cosa del riconoscimento vocale, anche se a volte le persone usano i due termini per la stessa cosa. Il riconoscimento vocale viene utilizzato per identificare la persona che sta parlando e non per annotare ciò che è stato detto.

Breve storia del riconoscimento vocale e della tecnologia correlata

In questo articolo, spiegheremo brevemente la storia e la tecnologia dietro l'ascesa del riconoscimento vocale.

Fin dagli albori dell'era digitale, le persone hanno sentito il bisogno di poter in qualche modo comunicare con le macchine. Dopo l'invenzione del primo tipo di computer digitale, numerosi scienziati e ingegneri hanno provato in vari modi a implementare in qualche modo il riconoscimento vocale in questo processo. Un anno cruciale di questo processo fu il 1962, quando IBM rivelò Shoebox, una macchina di riconoscimento vocale di base in grado di eseguire semplici calcoli matematici. Se l'utente di questo proto-computer parlava in un microfono, questa macchina era in grado di riconoscere fino a sei parole di controllo come "più" o "meno". Nel tempo, la tecnologia alla base di questo si è sviluppata e oggi è una caratteristica molto comune interagire con i computer a voce. Esistono molti famosi motori di riconoscimento vocale come Siri o Alexa. È importante notare che questi dispositivi a comando vocale dipendono dall'intelligenza artificiale (AI) e dall'apprendimento automatico.

Quando viene menzionata l'intelligenza artificiale (AI), potrebbe sembrare qualcosa di un film di fantascienza, ma la verità è che al giorno d'oggi l'IA gioca un ruolo importante nel nostro mondo. In effetti, l'IA è già molto presente nella nostra vita di tutti i giorni, poiché molti programmi e app la utilizzano già. Ma era fantascienza all'inizio del XX secolo, quando è emerso il termine. Alla fine del 1950 i concetti di AI divennero più importanti e furono al centro dell'interesse di molti scienziati e filosofi. A quel tempo, un matematico britannico molto ambizioso di nome Alan Turing avanzò la proposta secondo cui le macchine possono risolvere problemi e prendere decisioni da sole, sulla base dell'input delle informazioni disponibili. Il problema era che i computer non avevano ancora la possibilità di memorizzare quei dati, che è un passaggio cruciale per lo sviluppo dell'intelligenza artificiale. Tutto quello che potevano fare allora era eseguire semplici comandi.

Un altro nome importante nello sviluppo dell'IA è John McCarthy, che per primo ha coniato il termine stesso di "intelligenza artificiale". McCarthy ha affermato che l'IA è: "la scienza e l'ingegneria per creare macchine intelligenti". Questa definizione venne alla luce in una seminale conferenza al Dartmouth College nel 1956. Da allora in poi l'IA iniziò a svilupparsi a un ritmo frenetico.

Oggi l'intelligenza artificiale nelle sue varie forme è presente ovunque. È cresciuto fino all'adozione di massa, principalmente a causa dell'aumento del volume complessivo di dati che viene scambiato ogni giorno in tutto il mondo. Viene utilizzato in algoritmi avanzati e ha dato luogo a miglioramenti nella capacità di archiviazione e di calcolo. L'intelligenza artificiale viene utilizzata per molti scopi, ad esempio traduzione, trascrizione, parlato, riconoscimento di volti e oggetti, analisi di immagini mediche, elaborazione di linguaggi naturali, vari filtri di social network e così via. Ricordi quella partita di scacchi tra il grande maestro Gari Kasparov e Deep Blue chess AI?

L'apprendimento automatico è un'altra applicazione molto importante dell'intelligenza artificiale. In breve, si riferisce a tutti i sistemi che hanno la capacità di apprendere e migliorare dal database della propria esperienza. Funziona attraverso il riconoscimento dei modelli. Affinché il sistema possa farlo, deve essere in grado di essere addestrato. L'algoritmo del sistema riceve un input di grandi quantità di dati e ad un certo punto diventa in grado di identificare i modelli da quei dati. L'obiettivo finale di questo processo è consentire a questi sistemi informatici di apprendere in modo indipendente, senza la necessità di alcun intervento o assistenza umana.

Un'altra cosa che è molto importante menzionare insieme al machine learning è il deep learning. Uno degli strumenti più importanti nel processo di apprendimento profondo sono le cosiddette reti neurali artificiali. Sono algoritmi avanzati, simili alla struttura e alla funzione del cervello umano. Tuttavia, sono statici e simbolici, a differenza del cervello biologico che è plastico e più basato sull'analogo. In breve, questo deep learning è un modo molto specializzato di machine learning, basato principalmente su reti neurali artificiali. L'obiettivo del deep learning è replicare fedelmente i processi di apprendimento umano. La tecnologia di apprendimento profondo è molto utile e svolge un ruolo importante in vari dispositivi controllati dalla voce: tablet, TV, smartphone, frigoriferi ecc. Le reti neurali artificiali sono anche utilizzate come una sorta di sistema di filtraggio che mira a prevedere gli elementi che l'utente acquisterà in futuro. La tecnologia di deep learning è anche molto utilizzata in campo medico. È molto importante per i ricercatori sul cancro, perché aiuta a rilevare automaticamente le cellule tumorali.

Ora torneremo al riconoscimento vocale. Questa tecnologia, come abbiamo già accennato, mira a identificare varie parole e frasi della lingua parlata. Successivamente li converte in un formato che la macchina è in grado di leggere. I programmi di base identificano solo un piccolo numero di frasi chiave, ma alcuni software di riconoscimento vocale più avanzati sono in grado di decifrare tutti i tipi di discorso naturale. La tecnologia di riconoscimento vocale è utile nella maggior parte dei casi, ma a volte incontra problemi quando la qualità della registrazione non è abbastanza buona o quando ci sono rumori di sottofondo che rendono difficile capire correttamente l'altoparlante. Potrebbe anche riscontrare ancora alcuni problemi quando l'oratore ha un accento o un dialetto molto forte. Il riconoscimento vocale è in costante sviluppo, ma non è ancora del tutto perfetto. Non tutto riguarda le parole, le macchine non sono ancora capaci di molte cose che gli esseri umani possono fare, ad esempio non sono in grado di decifrare il linguaggio del corpo o il tono della voce di qualcuno. Tuttavia, poiché più dati vengono decifrati da questi algoritmi avanzati, alcune di queste sfide sembrano diminuire in difficoltà. Chissà cosa porterà il futuro? È difficile prevedere dove andrà a finire il riconoscimento vocale. Ad esempio, Google sta già avendo molto successo nell'implementazione del software di riconoscimento vocale nei motori di Google Translate e la macchina apprende e sviluppa costantemente. Forse un giorno sostituiranno completamente i traduttori umani. O forse no, le situazioni linguistiche quotidiane sono troppo complesse per qualsiasi tipo di macchina che non è in grado di leggere la profondità dell'animo umano.

Quando utilizzare il riconoscimento vocale?

Al giorno d'oggi quasi tutti hanno uno smartphone o un tablet. Il riconoscimento vocale è una caratteristica comune in questi dispositivi. Sono usati per convertire il discorso di una persona in azione. Se vuoi chiamare tua nonna, è sufficiente che tu comandi “chiama nonna” e il tuo smartphone sta già componendo il numero senza che tu debba digitare attraverso i tuoi elenchi di contatti. Questo è il riconoscimento vocale. Un altro buon esempio è Alexa o Siri. Hanno anche questa funzione cablata nel loro sistema. Google ti offre anche la possibilità di cercare qualsiasi cosa a voce, senza digitare nulla.

Forse ora sei curioso di sapere come funziona tutto questo. Ebbene, affinché funzioni, sensori come i microfoni devono essere integrati nel software in modo che le onde sonore delle parole pronunciate siano riconosciute, analizzate e convertite in un formato digitale. Le informazioni digitali devono quindi essere confrontate con altre informazioni memorizzate in una sorta di repository di parole ed espressioni. Quando c'è una corrispondenza, il software può riconoscere il comando e agire di conseguenza.

Un'altra cosa che deve essere menzionata a questo punto è il cosiddetto WER (word error rate). Questa è una formula in cui dividi il numero di errore per il totale delle parole. Quindi, per dirla in termini semplici, ha molto a che fare con la precisione. L'obiettivo è ovviamente quello di avere un WER basso, perché questo significa che la trascrizione della parola pronunciata è più accurata.

Il riconoscimento vocale è oggi più richiesto che mai. Se hai anche bisogno di convertire la parola parlata, diciamo, da un file audio registrato in testo, puoi rivolgerti a Gglot. Siamo un fornitore di servizi di trascrizione che offre trascrizioni accurate a un prezzo equo. Quindi, non esitate a contattarci tramite il nostro sito web intuitivo.