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Reconocimiento del habla

Reconocimiento del habla

¿Qué es el reconocimiento del habla?

El reconocimiento del habla, o conversión del habla a texto, es la capacidad de una máquina o programa para identificar palabras pronunciadas en voz alta y convertirlas en texto legible. Los programas rudimentarios de reconocimiento del habla tienen un vocabulario limitado y sólo pueden identificar palabras y frases cuando se hablan con claridad. Los programas más sofisticados pueden manejar el habla natural, diferentes acentos y varios idiomas.

El reconocimiento del habla utiliza una amplia gama de investigaciones en informática, lingüística e ingeniería informática. Muchos dispositivos modernos y programas centrados en el texto incorporan funciones de reconocimiento del habla para permitir un uso más fácil o con manos-libres de un dispositivo.

El reconocimiento del habla y el reconocimiento de la voz son dos tecnologías diferentes y no deben confundirse:

  • El reconocimiento del habla se utiliza para identificar palabras en el lenguaje hablado.
  • El reconocimiento de voz es una tecnología biométrica para identificar la voz de una persona.

¿Cómo funciona el reconocimiento del habla?

Los sistemas de reconocimiento del habla utilizan algoritmos informáticos para procesar e interpretar las palabras habladas y convertirlas en texto. Un programa de software convierte el sonido que graba un micrófono en lenguaje escrito que los ordenadores y los humanos pueden entender, siguiendo estos cuatro pasos:

  • analizar el audio;
  • dividirlo en partes;
  • digitalizarlo en un formato legible por computadora; y
  • utilizar un algoritmo para adaptarlo a la representación textual más adecuada.

Los programas informáticos de reconocimiento del habla deben adaptarse a la naturaleza altamente variable y específica del contexto del habla humana. Los algoritmos de software que procesan y organizan el audio para convertirlo en texto se entrenan con distintos patrones de habla, estilos de habla, idiomas, dialectos, acentos y frases hechas. El software también separa el audio hablado del ruido de fondo que suele acompañar a la señal.

Para cumplir estos requisitos, los sistemas de reconocimiento del habla utilizan dos tipos de modelos:

  • Modelos acústicos. Representan la relación entre las unidades lingüísticas del habla y las señales de audio.
  • Modelos lingüísticos. Aquí, los sonidos se emparejan con secuencias de palabras para distinguir entre palabras que suenan parecido.

¿Para qué aplicaciones se utiliza el reconocimiento del habla?

Los sistemas de reconocimiento del habla tienen bastantes aplicaciones. He aquí una muestra de ellas.

Dispositivos móviles. Los smartphones utilizan comandos de voz para el enrutamiento de llamadas, el procesamiento del habla a texto, la marcación por voz y la búsqueda por voz. Los usuarios pueden responder a un texto sin mirar sus dispositivos. En los iPhones de Apple, el reconocimiento del habla hace funcionar el teclado y Siri, el asistente virtual. También está disponible en otros idiomas. El reconocimiento del habla también puede encontrarse en aplicaciones de procesamiento de textos como Microsoft Word, donde los usuarios pueden dictar palabras para convertirlas en texto.

que hace un asistente virtual
Los asistentes virtuales utilizan el reconocimiento del habla para comunicarse con los usuarios y realizar diversas tareas activadas por comandos de voz.

Educación. El software de reconocimiento del habla se utiliza en la enseñanza de idiomas. El software escucha el habla del usuario y le ofrece ayuda con la pronunciación.

Atención al cliente. Los asistentes de voz automatizados escuchan las consultas de los clientes y les ofrecen recursos útiles.

Aplicaciones sanitarias. Los médicos pueden utilizar software de reconocimiento del habla para transcribir notas en tiempo real en los historiales médicos.

Asistencia a discapacitados. Los programas de reconocimiento del habla pueden traducir palabras habladas a texto mediante subtítulos para que las personas con pérdida auditiva entiendan lo que dicen los demás. El reconocimiento del habla también permite a las personas con limitaciones en el uso de las manos trabajar con computadoras, utilizando comandos de voz en lugar de teclear.

Informes judiciales. Los programas informáticos pueden utilizarse para transcribir los procedimientos judiciales, evitando así la necesidad de transcriptores humanos.

Reconocimiento de emociones. Esta tecnología puede analizar ciertas características vocales para determinar qué emoción siente el interlocutor. En combinación con el análisis de sentimientos, puede revelar lo que una persona siente por un producto o servicio.

Comunicación manos-libres. Los conductores utilizan el control por voz para comunicarse con las manos-libres y controlar, por ejemplo, teléfonos, radios y sistemas de posicionamiento global.

¿Qué características tienen los sistemas de reconocimiento del habla?

Los buenos programas de reconocimiento del habla permiten a los usuarios adaptarlos a sus necesidades. Entre las características que permiten esto se incluyen:

  • Ponderación lingüística. Esta función indica al algoritmo que preste especial atención a determinadas palabras, como las que se pronuncian con frecuencia o las que son exclusivas de la conversación o el tema. Por ejemplo, el software puede entrenarse para escuchar referencias concretas a productos.
  • Entrenamiento acústico. El software elimina el ruido ambiente que contamina el audio hablado. Los programas de software con entrenamiento acústico pueden distinguir el estilo, ritmo y volumen de la conversación en medio del barullo de muchas personas hablando en una oficina.
  • Etiquetado de oradores. Esta capacidad permite a un programa etiquetar a participantes individuales e identificar sus contribuciones específicas a una conversación.
  • Filtrado de obscenidades. El programa filtra las palabras y el lenguaje no deseados.

¿Cuáles son los diferentes algoritmos de reconocimiento del habla?

Las funciones de reconocimiento del habla se basan en un conjunto de algoritmos y tecnologías. Entre ellos se incluyen los siguientes:

  • Modelo oculto de Markov. Los HMM se utilizan en sistemas autónomos en los que un estado es parcialmente observable o cuando toda la información necesaria para tomar una decisión no está inmediatamente disponible para el sensor (en el caso del reconocimiento del habla, un micrófono). Un ejemplo de ello es el modelado acústico, en el que un programa debe emparejar unidades lingüísticas con señales de audio mediante probabilidad estadística.
  • Procesamiento del lenguaje natural. El PLN facilita y acelera el proceso de reconocimiento del habla.
  • N-gramas. Este sencillo enfoque de los modelos lingüísticos crea una distribución de probabilidad para una secuencia. Un ejemplo sería un algoritmo que observa las últimas palabras pronunciadas, aproxima la historia de la muestra de habla y la utiliza para determinar la probabilidad de la siguiente palabra o frase que se pronunciará.
  • Inteligencia artificial. La IA y los métodos de aprendizaje automático como el aprendizaje profundo y las redes neuronales son comunes en el software avanzado de reconocimiento del habla. Estos sistemas utilizan la gramática, la estructura, la sintaxis y la composición de las señales de audio y voz para procesar el habla. Los sistemas de aprendizaje automático adquieren conocimientos con cada uso, lo que los hace muy adecuados para matices como los acentos.

¿Cuáles son las ventajas del reconocimiento del habla?

El uso de programas de reconocimiento del habla tiene varias ventajas, entre ellas las siguientes:

  • Comunicación máquina-humano. Esta tecnología permite a los dispositivos electrónicos comunicarse con los humanos en lenguaje natural o conversacional.
  • Fácilmente accesible. Este software se instala con frecuencia en ordenadores y dispositivos móviles, lo que lo hace accesible.
  • Facilidad de uso. Los programas bien diseñados son fáciles de manejar y suelen ejecutarse en segundo plano.
  • Mejora continua y automática. Los sistemas de reconocimiento del habla que incorporan IA son más eficaces y fáciles de usar con el tiempo. A medida que los sistemas completan las tareas de reconocimiento del habla, generan más datos sobre el habla humana y mejoran en su trabajo.

¿Cuáles son los inconvenientes del reconocimiento del habla?

Si bien es conveniente, la tecnología de reconocimiento del habla aún tiene algunos problemas que resolver. Entre sus limitaciones están:

  • Rendimiento incoherente. Los sistemas pueden ser incapaces de captar palabras con precisión debido a variaciones en la pronunciación, falta de compatibilidad con algunos idiomas e incapacidad para sortear el ruido de fondo. El ruido ambiente puede ser especialmente difícil. El entrenamiento acústico puede ayudar a filtrarlo, pero estos programas no son perfectos. A veces es imposible aislar la voz humana.
  • Rapidez. Algunos programas de reconocimiento del habla tardan tiempo en implantarse y dominarse. El procesamiento del habla puede parecer relativamente lento.
  • Problemas con los archivos de origen. El éxito del reconocimiento del habla depende del equipo de grabación utilizado, no sólo del software.

Lo que debe saber

El reconocimiento del habla es una tecnología en evolución. Es una de las muchas formas que tiene la gente de comunicarse con las computadoras sin apenas teclear. Diversas aplicaciones empresariales basadas en la comunicación aprovechan la comodidad y rapidez de la comunicación hablada que permite esta tecnología.

Los programas de reconocimiento del habla han avanzado mucho a lo largo de 60 años de desarrollo. Y siguen mejorando, sobre todo gracias a la inteligencia artificial.

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