El reconocimiento del habla es una de las áreas más curiosas y prometedoras de la tecnología de inteligencia artificial. Gracias a los importantes avances en el aprendizaje automático y el procesamiento del lenguaje natural, los sistemas de reconocimiento de voz se han vuelto mucho más precisos, fiables y asequibles que hace unos años.
En este artículo, entenderemos qué es el reconocimiento de voz, cómo funciona y qué métodos y algoritmos de reconocimiento de voz existen.
Reconocimiento de voz: ¿qué es?
El reconocimiento de voz es una tecnología que permite a un ordenador u otros dispositivos entender e interpretar el habla humana. Por ejemplo, puedes decir «sube la música» y un dispositivo de reconocimiento de voz te entenderá y reproducirá música. O puedes dictar un texto y el ordenador lo presentará en formato de texto.
Conviene distinguir entre conceptos tan similares como «transcripción de voz» y «reconocimiento de voz». La principal diferencia entre ambos radica en sus objetivos y capacidades. La transcripción se centra en convertir con precisión todas las palabras y sonidos hablados en formato de texto, mientras que el reconocimiento de voz se centra en comprender el significado y las intenciones del hablante para ejecutar órdenes o introducir texto.
Historia de la aparición del reconocimiento de voz
La historia del desarrollo de los sistemas de reconocimiento de voz comienza en los años 50 del siglo pasado. En 1952 se creó el primer dispositivo capaz de reconocer dígitos pronunciados por humanos. Esto supuso un importante avance en el campo del reconocimiento automático de voz. Diez años más tarde, en una feria de Nueva York, IBM presentó el dispositivo Shoebox, que entendía 16 palabras en inglés. El Shoebox también podía ejecutar órdenes como encender y apagar luces.
En los años 70, la investigación sobre el reconocimiento de voz continuó gracias al interés y el patrocinio del Departamento de Defensa de Estados Unidos. Se crearon varios sistemas más avanzados, como el Harpy de la Universidad Carnegie Mellon, capaz de comprender más de 1.000 palabras. Fue también durante este periodo cuando se fundó la primera empresa comercial en este campo, Threshold Technology.
En los años 80 se produjo un gran salto en el desarrollo de la tecnología de reconocimiento de voz. El vocabulario de los sistemas pasó de cientos a miles de palabras, en parte gracias a nuevas técnicas estadísticas como los modelos ocultos de Márkov. Estos modelos permitieron analizar patrones probabilísticos en el habla y lograr un reconocimiento más preciso.
En las décadas de 1990 y 2000, la tecnología de reconocimiento de voz empezó a implantarse ampliamente en productos comerciales. Estos productos eran utilizados principalmente por personas con discapacidad. En 2001, el reconocimiento de voz había alcanzado una precisión del 80%, y el progreso de la tecnología se detuvo hasta que se introdujo la aplicación Google Voice Search.
¿Cómo funcionan los sistemas de reconocimiento de voz?
El principio básico de los sistemas de reconocimiento de voz es convertir las ondas sonoras creadas al pronunciar palabras en caracteres de texto digitales. Este proceso suele implicar varios pasos clave:
- El sistema utiliza un micrófono para captar las ondas sonoras, que luego se convierten en un formato digital disponible para su procesamiento por ordenador. Así se generan los datos de audio y se procesan posteriormente.
- En la segunda etapa, se eliminan los ruidos adicionales, ya que su presencia degrada considerablemente la calidad de la transcripción de audio.
- A continuación, la grabación de audio se divide en tramas (segmentos de no más de 25 ms) y de ellas se extraen las características deseadas mediante análisis de espectrogramas o cepstrum.
- A continuación, el descodificador clasifica las características extraídas y las coteja con modelos acústicos y sonoros y con un diccionario. El modelo lingüístico determina la secuencia de palabras más probable. El modelo de diccionario coteja las palabras del diccionario con la secuencia de fonemas.
- El último paso es la descodificación. El sistema combina los resultados del análisis acústico y la modelización del lenguaje para seleccionar el equivalente textual más probable de las palabras habladas.
Los sistemas modernos de reconocimiento de voz son una compleja simbiosis de hardware de alta tecnología y algoritmos avanzados de procesamiento digital, modelización estadística y análisis lingüístico. El desarrollo continuo de estos componentes técnicos permite mejorar constantemente la precisión y funcionalidad de las interfaces de voz.
Métodos y algoritmos de reconocimiento de voz
Los sistemas de reconocimiento de voz se basan en diversos métodos y algoritmos que se perfeccionan constantemente.
1. Modelos ocultos de Márkov. Representan el habla como una secuencia de estados ocultos que pueden identificarse a partir de las características acústicas observadas. A pesar de su relativa simplicidad, este enfoque ha dado buenos resultados en tareas de reconocimiento de palabras aisladas.
2. Redes neuronales. Pueden entrenarse automáticamente para extraer las características más útiles de las señales de voz. Las redes neuronales han demostrado ser especialmente eficaces en el reconocimiento de voz continua y su robustez frente al ruido de fondo.
3. Programación dinámica. Las técnicas de programación dinámica se utilizan para resolver problemas lingüísticos más complejos, como el reconocimiento gramatical y sintáctico. Permiten encontrar eficazmente secuencias óptimas de palabras correspondientes a una señal acústica.
4. Métodos de análisis discriminante basados en la probabilidad bayesiana. Estos métodos calculan las probabilidades de que la señal de voz pertenezca a distintas clases, lo que permite tomar decisiones de reconocimiento más informadas.
5. Técnicas de aprendizaje por refuerzo. Algunos sistemas utilizan técnicas de aprendizaje por refuerzo para que el sistema pueda adaptarse y mejorar a medida que adquiere experiencia.
6. Enfoques híbridos. Muchos sistemas modernos de reconocimiento de voz son una combinación de distintos métodos, lo que permite aprovechar los puntos fuertes de cada uno de ellos.
Combinando distintos algoritmos, los investigadores pretenden crear sistemas que entiendan el habla humana con la misma naturalidad que los humanos.
Usos del reconocimiento de voz
Los sistemas de reconocimiento de voz se han abierto paso en nuestra vida cotidiana, simplificando y agilizando enormemente muchos procesos familiares.
Dispositivos móviles y asistentes de voz. El reconocimiento de voz es la base de asistentes de voz como Siri, Alexa y Google Assistant, que permiten a los usuarios realizar una amplia gama de tareas con solo dar órdenes de voz. Los sistemas de reconocimiento de voz se están integrando en los ordenadores de a bordo de los automóviles, lo que permite a los conductores controlar con seguridad diversas funciones sin apartar la vista de la carretera.
El uso de la tecnología de voz en las casas inteligentes. Ahora es posible controlar la iluminación, los electrodomésticos, los sistemas de seguridad e incluso la infraestructura urbana mediante la voz. Estas soluciones ya se están implantando en muchos países, haciendo nuestras vidas más cómodas y seguras.
La ayuda a las personas con discapacidad. Los sistemas de reconocimiento de voz permiten a las personas con deficiencias motoras o del habla controlar diversos dispositivos y aplicaciones, aumentando así su independencia y calidad de vida.
Medicina. Los médicos utilizan activamente el reconocimiento de voz para mantener los historiales médicos electrónicos, lo que ahorra tiempo y mejora la precisión de la documentación. El personal médico puede utilizar consultas de voz para encontrar rápidamente la información que necesita en bases de datos, protocolos de tratamiento o libros de consulta.
Educación. Las tecnologías de reconocimiento de voz pueden convertir en tiempo real el discurso hablado de un profesor en texto, que luego se pone a disposición de los estudiantes en formato de texto escrito para su autoaprendizaje. Profesores y alumnos pueden utilizar comandos de voz para buscar, abrir y navegar por materiales didácticos, libros electrónicos y bases de datos.
Negocios. Las tecnologías de reconocimiento de voz ayudan a transcribir automáticamente grabaciones de audio y vídeo de reuniones, negociaciones y entrevistas, que luego pueden analizarse.
Centros de llamadas. El reconocimiento de voz ayuda a automatizar los procesos de interacción con el cliente, mejorando la velocidad y la calidad del servicio. El reconocimiento de voz se utiliza para gestionar llamadas, enrutarlas y extraer información importante de los diálogos.
Estos ejemplos ilustran la amplia gama de aplicaciones del reconocimiento de voz, que sigue ampliándose a medida que la tecnología continúa evolucionando.
Reconocimiento de voz de Lingvanex
Lingvanex utiliza conjuntos de datos de alta calidad para entrenar sus modelos, lo que permite transcribir con precisión en tiempo real vídeo, audio y voz de 91 idiomas. La tecnología es tan avanzada que coloca de forma independiente todos los signos de puntuación necesarios. Las transcripciones realizadas por el software de reconocimiento de voz local de Lingvanex pueden convertirse fácilmente en subtítulos para vídeo.
Nuestro software de reconocimiento de voz puede procesar un gran número de tipos de archivo de cualquier tamaño: WAV, WMA, MP3, OGG, M4A, FLV, AVI, MP4, MOV y MKV.
Otra ventaja de este servicio es la garantía de privacidad. El proceso de reconocimiento de voz no va más allá de los dispositivos de la empresa y no requiere conexión a Internet.
Conclusión
La tecnología de reconocimiento de voz se está desarrollando rápidamente, abriendo nuevas oportunidades para la interacción hombre-máquina. Los sistemas modernos son capaces de convertir con precisión el habla en texto y comprender el contexto y el significado de las palabras pronunciadas.
El reconocimiento de voz se utiliza en una amplia gama de aplicaciones, desde asistentes virtuales a sistemas de gestión del transporte. Esta tecnología mejora la usabilidad y accesibilidad de los dispositivos digitales y ayuda a las personas con discapacidad.
A medida que mejoren los algoritmos y aumente la potencia de cálculo, el reconocimiento de voz será más preciso y fiable. En un futuro próximo, podemos esperar ver aún más aplicaciones de esta tecnología en nuestra vida cotidiana.
