O papel da inteligência artificial e do aprendizado de máquina no reconhecimento de fala

Papel da Inteligência Artificial e Aprendizado de Máquina no Reconhecimento de Fala

Por muito tempo, as pessoas queriam falar com as máquinas. Desde que começaram a construir computadores, cientistas e engenheiros tentaram incorporar o reconhecimento de voz ao processo. No ano de 1962, a IBM lançou a Shoebox, uma máquina de reconhecimento de voz que podia fazer cálculos matemáticos simples. Este dispositivo inovador reconheceu e respondeu a 16 palavras faladas, incluindo os dez dígitos de “0” a “9”. Quando um número e palavras de comando como “mais”, “menos” e “total” eram falados, a Shoebox instruía uma máquina de somar a calcular e imprimir respostas para problemas aritméticos simples. A Shoebox era operada por meio de um microfone, que convertia sons de voz em impulsos elétricos. Um circuito de medição classificou esses impulsos de acordo com vários tipos de sons e ativou a máquina de somar anexada através de um sistema de relé.

Com o tempo, essa tecnologia se desenvolveu e hoje muitos de nós interagem rotineiramente com nossos computadores por voz. Os assistentes de voz mais populares hoje são Alexa da Amazon, Siri da Apple, Google Assistant e Cortana da Microsoft. Esses assistentes podem executar tarefas ou serviços para um indivíduo com base em comandos ou perguntas. Eles são capazes de interpretar a fala humana e responder por meio de vozes sintetizadas. Os usuários podem fazer perguntas a seus assistentes, controlar dispositivos de automação residencial e reprodução de mídia por voz e gerenciar outras tarefas básicas, como e-mail, listas de tarefas e calendários com comandos verbais. Quanto mais usamos esses dispositivos acionados por voz, mais nos tornamos dependente de inteligência artificial (IA) e aprendizado de máquina.

Inteligência Artificial (IA)

Quando você fala em inteligência artificial (IA), muitas pessoas podem pensar que você está falando sobre ficção científica, embora a IA esteja muito inserida em nossa vida cotidiana. Na verdade, há décadas. Mas a verdade é que ele era de fato ficção científica que, no início do século ²⁰ familiarizar o público com inteligência artificial humana-como robôs. Na década de 50 os conceitos de IA passaram a ser cada vez mais o foco de interesse de cientistas e filósofos. Naquela época, o jovem matemático britânico Alan Turing sugeriu que não havia uma razão pela qual as máquinas não pudessem (assim como os humanos) resolver problemas e tomar decisões com base nas informações disponíveis. Mas naquela época os computadores não tinham a possibilidade de memorizar o que é a chave da inteligência. Tudo o que fizeram foi executar comandos. Mesmo assim, foi Alan Turing quem estabeleceu o objetivo fundamental e a visão da inteligência artificial.

Amplamente reconhecido como o pai da IA é John McCarthy, que cunhou o termo inteligência artificial . Para ele, IA era: “a ciência e a engenharia de fazer máquinas inteligentes”. Essa definição foi apresentada em uma conferência no Dartmouth College em 1956 e indicou o início da pesquisa em IA. A partir de então, a IA floresceu.

No mundo moderno, a inteligência artificial é onipresente. Ele se tornou mais popular graças ao aumento do volume de dados, algoritmos avançados e melhorias no poder de computação e armazenamento. Principalmente a aplicação de IA está conectada a tarefas intelectuais. Usamos IA para tradução, reconhecimento de objetos, rosto e voz, detecção de tópicos, análise de imagens médicas, processamento de linguagem natural, filtragem de rede social, jogo de xadrez, etc.

Aprendizado de máquina

O aprendizado de máquina é uma aplicação de inteligência artificial e se refere a sistemas que têm a capacidade de melhorar a partir de sua própria experiência. O mais importante aqui é que o sistema precisa saber como reconhecer padrões. Para fazer isso, o sistema precisa ser treinado: o algoritmo alimenta grandes quantidades de dados para que em algum momento seja capaz de identificar padrões. O objetivo é permitir que os computadores aprendam automaticamente sem intervenção ou assistência humana.

Ao falar sobre aprendizado de máquina, é importante mencionar o aprendizado profundo. Vamos começar dizendo que uma das principais ferramentas usadas no aprendizado profundo são as redes neurais artificiais. Esses são algoritmos inspirados na estrutura e função do cérebro, embora tendam a ser estáticos e simbólicos, e não plásticos e analógicos como o cérebro biológico. Portanto, o aprendizado profundo é uma forma especializada de aprendizado de máquina baseada em rede neural artificial, cujo objetivo é replicar a maneira como os humanos aprendem e isso serve como uma ótima ferramenta para encontrar padrões que são numerosos demais para um programador ensinar a máquina. Nos últimos anos, tem-se falado muito sobre carros sem motorista e como eles podem mudar nossas vidas. A tecnologia de aprendizado profundo é a chave aqui, porque reduz os acidentes ao permitir que o carro diferencie um pedestre de um hidrante ou reconheça um sinal vermelho. A tecnologia de aprendizado profundo também desempenha o papel principal no controle de voz em dispositivos como tablets, telefones, geladeiras, TVs, etc. As empresas de comércio eletrônico costumam usar redes neurais artificiais como um sistema de filtragem que tenta prever e mostrar os itens que um usuário gostaria de Comprar. A tecnologia de aprendizagem profunda também é usada na área médica. Ajuda os pesquisadores do câncer a detectar automaticamente as células cancerosas e, portanto, representa um tremendo progresso no tratamento do câncer.

Reconhecimento de fala

A tecnologia de reconhecimento de voz serve para identificar palavras e frases da linguagem falada e convertê-las em um formato legível para a máquina. Embora alguns programas possam identificar apenas um número limitado de frases, alguns programas de reconhecimento de fala mais sofisticados podem decifrar a fala natural.

Existem obstáculos a superar?

Embora seja conveniente, a tecnologia de reconhecimento de voz nem sempre funciona bem e ainda tem alguns problemas para resolver, visto que é continuamente desenvolvida. Os problemas que podem surgir incluem, entre outros, os seguintes: a qualidade da gravação pode ser inadequada, pode haver ruídos de fundo que dificultam a compreensão do locutor, também o locutor pode ter um sotaque ou dialeto muito forte (você já ouviu o dialeto Geordie?), etc.

O reconhecimento de voz evoluiu bastante, mas ainda está longe de ser perfeito. Nem tudo se resume a palavras, a máquina ainda não pode fazer muitas coisas que os humanos podem: eles não conseguem ler a linguagem corporal ou reconhecer o tom sarcástico na voz de alguém. Muitas vezes as pessoas não pronunciam todas as palavras da maneira adequada e tendem a encurtar algumas palavras. Por exemplo, ao falar rápido e informalmente, os falantes nativos de inglês costumam pronunciar "going to" como "going". Tudo isso causa obstáculos para as máquinas que eles estão tentando superar, mas ainda há um longo caminho pela frente. É importante destacar que, à medida que mais e mais dados são alimentados para esses algoritmos específicos; os desafios parecem diminuir. O futuro do reconhecimento de fala automatizado parece brilhante.

As interfaces de usuário acionadas por voz estão se tornando cada vez mais disponíveis e populares nas residências. Pode até se tornar A próxima plataforma em tecnologia.

Gglot oferece reconhecimento automatizado de voz na forma de serviços de transcrição automatizados - nós convertemos discursos em texto. Nosso serviço é simples de usar, não vai custar muito e será feito rapidamente!