¿Qué es el reconocimiento del habla? ¿Cuáles son sus usos?

El reconocimiento del habla, también conocido como del habla al texto, es la capacidad de una máquina o programa informático de identificar palabras del discurso y convertirlas en texto legible. Las variantes rudimentarias de los programas de reconocimiento del habla sólo identifican una gama limitada de vocabulario y frases, mientras que las versiones más avanzadas captan discursos complejos en una variedad de idiomas, acentos y dialectos. El reconocimiento del habla está en la intersección de la ingeniería informática, la lingüística y la ciencia de la computación. Muchos de los teléfonos inteligentes y ordenadores que se comercializan hoy en día incorporan algún tipo de tecnología de reconocimiento del habla en su software.

Es importante señalar que aunque muchas personas utilizan los términos “reconocimiento de voz” y “reconocimiento del habla” como la misma cosa, en realidad son dos procesos distintos. Mientras que el reconocimiento del habla se utiliza para identificar palabras en un discurso, el reconocimiento de voz busca identificar la voz del hablante utilizando tecnología biométrica. Además, el reconocimiento del habla permite el uso de la funcionalidad de manos libres de varios dispositivos y sirve de base a la traducción automática. Asimismo, el reconocimiento del habla se utiliza en populares asistentes personales de teléfonos inteligentes y otros dispositivos, como Siri de Apple o Alexa de Amazon.

¿Cómo funciona el reconocimiento del habla?

El reconocimiento del habla funciona mediante algoritmos de modelado lingüístico y acústico. El modelado acústico se utiliza para representar la relación entre las señales de audio y las unidades lingüísticas del habla. Por el contrario, el modelado lingüístico relaciona los sonidos con las secuencias de palabras para ayudar a distinguir entre palabras o frases que suenan de forma similar. Además, los Modelos Ocultos de Makarov (HMM) se utilizan a menudo para reconocer determinados patrones temporales del habla y, a su vez, mejorar la precisión dentro del sistema. Un HMM es un modelo estadístico que representa un sistema que cambia aleatoriamente y donde se asume que los cambios futuros no dependerán de los cambios pasados.

Otros métodos utilizados en el reconocimiento del habla son el Procesamiento del Lenguaje Natural y los N-gramas. El Procesamiento del Lenguaje Natural (PNL) facilita el proceso de reconocimiento del habla en general y tarda menos en establecerse. Por otro lado, los N-gramas proporcionan un enfoque relativamente sencillo de los modelos lingüísticos y funcionan creando una distribución de probabilidad para una secuencia concreta. Por último, los programas de reconocimiento del habla más avanzados hacen uso de la moderna tecnología de inteligencia artificial y aprendizaje automático.

¿Cuáles son las funcionalidades principales de un reconocimiento del habla eficaz?

Muchos programas de reconocimiento del habla de primera línea permiten a los usuarios adaptar y personalizar la tecnología a sus necesidades específicas. Tanto si se trata del reconocimiento de marcas como de los matices de un idioma extranjero, estos programas hacen uso de la gramática, la sintaxis, la estructura y la composición de las señales de voz y audio para comprender y procesar el habla humana. Algunos ejemplos de estas funcionalidades son:

• Ponderación lingüística: la ponderación lingüística mejora la precisión al resaltar palabras específicas que se utilizan con frecuencia (como la terminología de determinado sector o el nombre de un producto específico) por sobre los términos utilizados en el lenguaje cotidiano.
• Etiquetado de hablantes: el etiquetado de hablantes produce una transcripción que etiqueta o cita la contribución individual de un hablante a una conversación con múltiples participantes.
• Entrenamiento acústico: el entrenamiento acústico permite que el sistema se adapte a un entorno acústico, como por ejemplo al ruido ambiental de una oficina muy concurrida. Además, también capta los estilos del orador, como el ritmo, el volumen y el tono de voz.
• Filtro de obscenidades: el filtro de obscenidades puede utilizarse para identificar y censurar ciertas palabras en un intento de sanear el habla que se procesa.

¿Cuáles son las aplicaciones del reconocimiento del habla?

Hoy en día el reconocimiento del habla se utiliza con gran frecuencia en dispositivos móviles. Desde la marcación por voz hasta preguntar a Siri qué tiempo hará el próximo lunes, el reconocimiento del habla se ha convertido en una funcionalidad clave de muchos teléfonos inteligentes que se comercializan en el mercado actual. La marcación por voz, el procesamiento del habla a texto, el enrutamiento de llamadas y las funciones de búsqueda por voz también son posibles gracias a la tecnología de reconocimiento del habla. El reconocimiento del habla también puede encontrarse en programas de procesamiento de texto como Google Docs o Microsoft Word, donde los usuarios pueden cambiar y dictar lo que quieren que aparezca como texto.

En el contexto de los programas de redacción, el reconocimiento del habla se utiliza para transcribir automáticamente archivos de audio y video. Productos como CaseGuard Studio permiten a los usuarios transcribir automáticamente horas de archivos de video y audio en cuestión de minutos. Además, esto puede hacerse en docenas de idiomas diferentes con multitud de opciones estilísticas. Por ejemplo, es posible que desee cambiar el tipo de letra o el color de fondo del texto de una transcripción o unos subtítulos para que aparezcan en un video en línea.