Il riconoscimento vocale è una delle aree più intriganti e in più rapida crescita della tecnologia dell'intelligenza artificiale. Grazie ai notevoli progressi nell'apprendimento automatico e nell'elaborazione del linguaggio naturale, i sistemi di riconoscimento vocale sono diventati molto più precisi, affidabili e convenienti rispetto a qualche anno fa.
In questo articolo capiremo cos'è il riconoscimento vocale, come funziona e quali metodi e algoritmi di riconoscimento vocale esistono.
Che cos'è il riconoscimento vocale?
Il riconoscimento vocale è una tecnologia che consente a un computer o a un altro dispositivo di comprendere e interpretare il parlato umano. Ad esempio, si può dire “riproduci musica” e un dispositivo di riconoscimento vocale lo capirà e riproduce la musica. Oppure si può dettare un testo e il computer lo presenterà in formato testo.
È opportuno distinguere tra concetti simili come “trascrizione vocale” e “riconoscimento vocale”. La differenza principale risiede nei loro scopi e nelle loro capacità. La trascrizione si concentra sulla conversione accurata di tutte le parole e i suoni pronunciati in formato testo, mentre il riconoscimento vocale si concentra sulla comprensione del significato e delle intenzioni dell'oratore al fine di eseguire comandi o inserire testo.
Per saperne di più sulla trascrizione vocale, consultare l'articolo “Che cos'è la trascrizione vocale?”.
Storia della nascita del riconoscimento vocale
La storia dello sviluppo dei sistemi di riconoscimento vocale inizia negli anni '50 del secolo scorso. Nel 1952 fu creato il primo dispositivo in grado di riconoscere le cifre pronunciate dall'uomo. Si trattò di una svolta significativa nel campo del riconoscimento automatico del parlato. Dieci anni dopo, in occasione di una fiera a New York, IBM presentò il dispositivo Shoebox, che comprendeva 16 parole in inglese. Lo Shoebox poteva anche eseguire comandi come l'accensione e lo spegnimento delle luci.
Negli anni '70 la ricerca sul riconoscimento vocale continuò grazie all'interesse e alla sponsorizzazione del Dipartimento della Difesa degli Stati Uniti. Furono creati diversi sistemi più avanzati, come Harpy della Carnegie Mellon University, in grado di comprendere oltre 1.000 parole. Sempre in questo periodo fu fondata la prima azienda commerciale del settore, la Threshold Technology.
Gli anni '80 videro un salto significativo nello sviluppo della tecnologia di riconoscimento vocale. Il vocabolario dei sistemi passò da centinaia a migliaia di parole, in parte grazie a nuove tecniche statistiche come i modelli di Markov nascosti. Questi modelli hanno permesso di analizzare i modelli probabilistici del parlato e di ottenere un riconoscimento più accurato.
Negli anni '90 e 2000, la tecnologia di riconoscimento vocale ha iniziato a essere ampiamente implementata nei prodotti commerciali. Questi prodotti erano utilizzati principalmente da persone con disabilità. Nel 2001, il riconoscimento vocale aveva raggiunto un'accuratezza dell'80% e il progresso della tecnologia si è arrestato fino all'introduzione dell'applicazione Google Voice Search.
Come funzionano i sistemi di riconoscimento vocale?
Il principio di base del funzionamento dei sistemi di riconoscimento vocale è la conversione delle onde sonore create quando si pronunciano le parole in caratteri di testo digitali. Questo processo comporta di solito diverse fasi chiave:
- Il sistema utilizza un microfono per catturare le onde sonore, che vengono poi convertite in un formato digitale disponibile per l'elaborazione al computer. In questo modo si formano i dati audio che verranno successivamente elaborati.
- Nella seconda fase, vengono eliminati gli eventuali rumori inutili, la cui presenza degrada notevolmente la qualità della trascrizione audio.
- Quindi la registrazione audio viene suddivisa in fotogrammi (segmenti di lunghezza non superiore a 25 ms) e da questi fotogrammi vengono estratte le caratteristiche desiderate utilizzando l'analisi dello spettrogramma o dei cepstra.
- Quindi il decodificatore classifica le caratteristiche estratte e le confronta con i modelli acustici e audio e con un dizionario. Il modello linguistico determina la sequenza più probabile di parole. Il modello del dizionario abbina le parole del dizionario alla sequenza di fonemi.
- Nell'ultima fase avviene direttamente la decodifica. Il sistema combina i risultati dell'analisi acustica e del modello linguistico per selezionare l'equivalente testuale più probabile delle parole pronunciate.
I moderni sistemi di riconoscimento vocale sono una complessa simbiosi di hardware ad alta tecnologia e algoritmi avanzati di elaborazione digitale, modellazione statistica e analisi linguistica. Il continuo sviluppo di questi componenti tecnici consente di migliorare costantemente l'accuratezza e la funzionalità delle interfacce vocali.
Metodi e algoritmi di riconoscimento vocale
I sistemi di riconoscimento vocale si basano su vari metodi e algoritmi che vengono costantemente migliorati.
1. Modelli di Markov nascosti. Rappresentano il parlato come una sequenza di stati nascosti che possono essere identificati dalle caratteristiche acustiche osservate. Nonostante la sua relativa semplicità, questo approccio ha mostrato buoni risultati in compiti di riconoscimento di parole isolate.
2. Reti neurali. Possono essere addestrate automaticamente per estrarre le caratteristiche più utili dai segnali vocali. Le reti neurali si sono dimostrate particolarmente efficaci nel riconoscimento del parlato continuo e robuste al rumore di fondo.
3. Programmazione dinamica. Le tecniche di programmazione dinamica sono utilizzate per risolvere problemi linguistici più complessi, come il riconoscimento della grammatica e della sintassi. Esse consentono di trovare in modo efficiente sequenze ottimali di parole corrispondenti al segnale acustico.
4. Metodi di analisi discriminante basati sulla probabilità bayesiana. Questi metodi calcolano le probabilità di appartenenza del segnale vocale a diverse classi, consentendo di prendere decisioni di riconoscimento più informate.
5. Tecniche di apprendimento con rinforzi. Alcuni sistemi applicano tecniche di apprendimento rinforzato, in modo che il sistema possa adattarsi e migliorare le proprie prestazioni man mano che acquisisce esperienza.
6. Approcci ibridi. Molti dei moderni sistemi di riconoscimento vocale sono una combinazione di tecniche diverse per sfruttare i punti di forza di ciascuna.
Combinando diversi algoritmi, i ricercatori mirano a creare sistemi in grado di comprendere il parlato umano con la stessa naturalezza degli esseri umani.
Applicazioni di riconoscimento vocale
I sistemi di riconoscimento vocale sono entrati nella nostra vita quotidiana, semplificando e velocizzando molti processi familiari.
Dispositivi mobili e assistenti vocali. Il riconoscimento vocale è alla base di assistenti vocali come Siri, Alexa e Google Assistant, che consentono agli utenti di eseguire un'ampia gamma di attività semplicemente impartendo comandi vocali. I sistemi di riconoscimento vocale vengono integrati nei computer di bordo delle automobili, consentendo ai conducenti di controllare in modo sicuro varie funzioni senza distogliere lo sguardo dalla strada.
Uso della tecnologia vocale nelle “smart home”. L'illuminazione, gli elettrodomestici, i sistemi di sicurezza e persino le infrastrutture cittadine possono essere controllati con la voce. Queste soluzioni sono già state implementate in molti Paesi, rendendo le nostre vite più confortevoli e sicure.
Aiutare le persone con disabilità. I sistemi di riconoscimento vocale consentono alle persone con problemi motori o di linguaggio di controllare vari dispositivi e applicazioni, aumentando così la loro indipendenza e la qualità della vita.
Medicina. Il riconoscimento vocale viene utilizzato attivamente dai medici per gestire le cartelle cliniche elettroniche, risparmiando tempo e migliorando l'accuratezza della documentazione. Il personale medico può utilizzare le query vocali per trovare rapidamente le informazioni di cui ha bisogno nei database, nei protocolli di trattamento o nei libri di riferimento.
Istruzione. Le tecnologie di riconoscimento vocale possono convertire in tempo reale il discorso parlato di un istruttore in testo, che viene poi reso disponibile agli studenti in formato cartaceo per l'autoapprendimento. Istruttori e studenti possono usare i comandi vocali per cercare, aprire e navigare tra tutorial, e-book e database.
Aziende. Le tecnologie di riconoscimento vocale aiutano a trascrivere automaticamente registrazioni audio e video di riunioni, trattative e interviste, che possono poi essere analizzate.
Call center. Il riconoscimento vocale aiuta ad automatizzare i processi di interazione con i clienti, aumentando la velocità e la qualità del servizio. Il riconoscimento vocale viene utilizzato per elaborare chiamate, chiamate dirette ed estrarre informazioni importanti dalle finestre di dialogo.
Questi esempi illustrano l'ampia gamma di applicazioni del riconoscimento vocale, che continua ad espandersi con l'evoluzione della tecnologia.
Riconoscimento vocale di Lingvanex
Lingvanex utilizza set di dati di alta qualità per addestrare i propri modelli e fornire una trascrizione accurata in tempo reale di video, audio e parlato da/verso 91 lingue. La tecnologia è così avanzata che inserisce autonomamente tutti i segni di punteggiatura necessari. Le trascrizioni effettuate dal software di riconoscimento vocale Lingvanex possono essere facilmente convertite in sottotitoli per i video.
Il nostro software di riconoscimento vocale può gestire un gran numero di tipi di file di qualsiasi dimensione: WAV, WMA, MP3, OGG, M4A, FLV, AVI, MP4, MOV e MKV.
Un altro vantaggio di questo servizio è la garanzia di privacy. Il processo di riconoscimento vocale non va oltre i dispositivi dell'azienda e non richiede una connessione a Internet.
Conclusione
La tecnologia di riconoscimento vocale si sta sviluppando rapidamente, aprendo nuove opportunità per l'interazione uomo-macchina. I sistemi moderni sono in grado di convertire accuratamente il parlato in testo, comprendendo il contesto e il significato delle parole pronunciate.
Il riconoscimento vocale viene utilizzato in un'ampia gamma di applicazioni: dagli assistenti virtuali ai sistemi di gestione dei trasporti. Questa tecnologia migliora l'usabilità e l'accessibilità dei dispositivi digitali e aiuta le persone con disabilità.
Con il miglioramento degli algoritmi e l'aumento della potenza di calcolo, il riconoscimento vocale diventerà sempre più preciso e affidabile. Nel prossimo futuro, possiamo aspettarci di vedere ancora più applicazioni di questa tecnologia nella nostra vita quotidiana.
