O que exatamente é reconhecimento de fala?

Reconhecimento de fala

O que você precisa saber sobre reconhecimento de fala

Quando falamos de reconhecimento de voz, geralmente nos referimos a um software que tem a capacidade de reconhecer a palavra falada e de escrevê-la em um programa de forma que no final você tenha tudo o que foi falado em formato escrito. Também é frequentemente referido como “voz para texto”. No início, esse software tinha possibilidades muito limitadas, de modo que você só podia converter um número limitado de frases. Com o tempo, a tecnologia por trás do software de reconhecimento de voz evoluiu muito e agora está muito mais sofisticada, de modo que pode reconhecer diferentes idiomas e até mesmo diferentes sotaques. Mas é claro, ainda há trabalho a ser feito neste campo.

Também é importante notar que reconhecimento de fala não é o mesmo que reconhecimento de voz, embora às vezes as pessoas usem os dois termos para a mesma coisa. O reconhecimento de voz é usado para identificar a pessoa que está falando e não para notar o que está sendo dito.

Uma breve história de reconhecimento de voz e tecnologia relacionada

Neste artigo, explicaremos brevemente a história e a tecnologia por trás do surgimento do reconhecimento de voz.

Desde o início da era digital, as pessoas tinham uma necessidade de, de alguma forma, ser capazes de se comunicar com as máquinas. Depois que o primeiro tipo de computador digital foi inventado, vários cientistas e engenheiros tentaram de várias maneiras implementar o reconhecimento de voz neste processo. Um ano crucial desse processo foi 1962, quando a IBM revelou a Shoebox, uma máquina básica de reconhecimento de fala que era capaz de fazer cálculos matemáticos simples. Se o usuário deste protocomputador falasse em um microfone, esta máquina era capaz de reconhecer até seis palavras de controle como “mais” ou “menos”. Com o tempo, a tecnologia por trás disso se desenvolveu e hoje é muito comum interagir com computadores por voz. Existem muitos motores de reconhecimento de voz famosos, como Siri ou Alexa. É importante observar que esses dispositivos acionados por voz dependem da inteligência artificial (IA) e do aprendizado de máquina.

Quando a inteligência artificial (IA) é mencionada, pode soar como algo saído de um filme de ficção científica, mas a verdade é que nos dias de hoje a IA desempenha um grande papel em nosso mundo. Na verdade, a IA já está muito presente no nosso dia a dia, uma vez que muitos programas e aplicativos já a utilizam. Mas era ficção científica no início do século 20, quando o termo surgiu. No final de 1950, os conceitos de IA se tornaram mais proeminentes e foram o foco de interesse de muitos cientistas e filósofos. Naquela época, um matemático britânico muito ambicioso, chamado Alan Turing, propôs que as máquinas podem resolver problemas e tomar decisões por si mesmas, com base nas informações disponíveis. O problema era que os computadores ainda não tinham a possibilidade de memorizar esses dados, o que é uma etapa crucial para o desenvolvimento da inteligência artificial. Tudo o que eles podiam fazer naquela época era executar comandos simples.

Outro nome importante no desenvolvimento da IA é John McCarthy, que primeiro cunhou o próprio termo “inteligência artificial”. McCarthy afirmou que IA é: “a ciência e a engenharia de fazer máquinas inteligentes”. Essa definição veio à tona em uma conferência seminal no Dartmouth College em 1956. A partir de então, a IA começou a se desenvolver em um ritmo frenético.

Hoje, a inteligência artificial em suas várias formas está presente em todos os lugares. Ele cresceu para adoção em massa, principalmente devido ao aumento no volume geral de dados que estão sendo trocados em todo o mundo todos os dias. É usado em algoritmos avançados e deu origem a melhorias no armazenamento e na capacidade de computação. A IA é usada para muitos fins, por exemplo, tradução, transcrição, fala, reconhecimento de rosto e objeto, análise de imagens médicas, processamento de línguas naturais, vários filtros de rede social e assim por diante. Lembra daquela partida de xadrez entre o grande mestre Gari Kasparov e o Deep Blue chess AI?

O aprendizado de máquina é outra aplicação muito importante da inteligência artificial. Em suma, refere-se a quaisquer sistemas que tenham a capacidade de aprender e melhorar a partir do banco de dados de sua própria experiência. Isso funciona por meio do reconhecimento de padrões. Para que o sistema faça isso, ele precisa ser treinado. O algoritmo do sistema recebe uma entrada de grandes quantidades de dados e, em um ponto, torna-se capaz de identificar padrões a partir desses dados. O objetivo final deste processo é permitir que esses sistemas de computador aprendam de forma independente, sem a necessidade de qualquer intervenção ou assistência humana.

Outra coisa que é muito importante mencionar junto com o aprendizado de máquina é o aprendizado profundo. Uma das ferramentas mais importantes no processo de aprendizado profundo são as chamadas redes neurais artificiais. Eles são algoritmos avançados, semelhantes à estrutura e função do cérebro humano. No entanto, eles são estáticos e simbólicos, ao contrário do cérebro biológico, que é plástico e mais analógico. Resumindo, esse aprendizado profundo é uma maneira muito especializada de aprendizado de máquina, principalmente com base em redes neurais artificiais. O objetivo do aprendizado profundo é replicar de perto os processos de aprendizado humano. A tecnologia de aprendizado profundo é muito útil, e desempenha um papel importante em vários dispositivos que são controlados pela voz - tablets, TVs, smartphones, geladeiras etc. As redes neurais artificiais também são utilizadas como uma espécie de sistema de filtragem que visa prever os itens que o usuário compraria no futuro. A tecnologia de aprendizagem profunda também é amplamente utilizada na área médica. É muito importante para os pesquisadores do câncer, porque ajuda a detectar automaticamente as células cancerosas.

Agora vamos voltar ao reconhecimento de fala. Essa tecnologia, como já mencionamos, visa identificar várias palavras e frases da língua falada. Depois, ele os converte em um formato que a máquina é capaz de ler. Os programas básicos identificam apenas um pequeno número de frases-chave, mas alguns softwares de reconhecimento de fala mais avançados são capazes de decifrar todos os tipos de fala natural. A tecnologia de reconhecimento de voz é conveniente na maioria dos casos, mas às vezes encontra problemas quando a qualidade da gravação não é boa o suficiente ou quando há ruídos de fundo que dificultam a compreensão adequada do alto-falante. Também pode haver alguns problemas quando o falante tem um sotaque ou dialeto muito forte. O reconhecimento de voz está em constante desenvolvimento, mas ainda não é totalmente perfeito. Nem tudo é sobre palavras, as máquinas ainda não são capazes de muitas coisas que os humanos podem fazer, por exemplo, elas não são capazes de decifrar a linguagem corporal ou o tom da voz de alguém. No entanto, à medida que mais dados são decifrados por esses algoritmos avançados, alguns desses desafios parecem diminuir em dificuldade. Quem sabe o que o futuro trará? É difícil prever onde terminará o reconhecimento de voz. Por exemplo, o Google já está tendo muito sucesso na implementação de software de reconhecimento de voz nos motores do Google Translate, e a máquina está constantemente aprendendo e se desenvolvendo. Talvez um dia eles substituam completamente os tradutores humanos. Ou talvez não, as situações cotidianas da fala são muito complexas para qualquer tipo de máquina que não seja capaz de ler as profundezas da alma humana.

Quando usar o reconhecimento de fala?

Hoje em dia quase todo mundo possui um smartphone ou tablet. O reconhecimento de voz é um recurso comum nesses dispositivos. Eles são usados para converter a fala de uma pessoa em ação. Se quiser ligar para a sua avó, basta você comandar “ligar para a vovó” e seu smartphone já está discando o número sem que você precise digitar nas suas listas de contatos. Isso é reconhecimento de fala. Outro bom exemplo disso é Alexa ou Siri. Eles também têm esse recurso conectado fisicamente em seu sistema. O Google também oferece a opção de pesquisar qualquer coisa por voz, sem digitar nada.

Talvez você esteja curioso para saber como tudo isso funciona. Bem, para que funcione, sensores como microfones devem ser integrados ao software para que as ondas sonoras das palavras faladas sejam reconhecidas, analisadas e convertidas em formato digital. A informação digital então tem que ser comparada com outra informação que é armazenada em algum tipo de repositório de palavras e expressões. Quando há uma correspondência, o software pode reconhecer o comando e agir de acordo.

Mais uma coisa que precisa ser mencionada neste ponto é o chamado WER (taxa de erro de palavras). Esta é uma fórmula na qual você divide o número do erro pelo total de palavras. Então, para colocar em termos simples, tem muito a ver com precisão. Obviamente, o objetivo é ter um WER baixo, pois isso significa que a transcrição da palavra falada é mais precisa.

O reconhecimento de fala é agora mais procurado do que nunca. Se você também precisar converter a palavra falada, digamos, de um arquivo de áudio gravado em texto, você pode recorrer ao Gglot. Somos um provedor de serviços de transcrição que oferece transcrições precisas por um preço justo. Portanto, não hesite em entrar em contato através do nosso site amigável.