¿Cómo funciona la tecnología de reconocimiento de voz?

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La tecnología de reconocimiento de voz, también conocida como reconocimiento de voz automático (ASR por sus siglas en inglés, Automatic Speech Recognition), es un campo de la inteligencia artificial que permite a las máquinas convertir el habla humana en texto escrito. Funciona mediante un conjunto de algoritmos y modelos matemáticos que procesan y analizan las señales de audio para identificar y transcribir lo que se dice. A continuación, se detalla cómo funciona esta tecnología:

Captura de audio:

El proceso comienza con la captura de una señal de audio que contiene el habla humana. Esto se puede realizar utilizando micrófonos integrados en dispositivos, como teléfonos móviles o asistentes virtuales, o micrófonos externos.

Preprocesamiento:

La señal de audio se somete a un preprocesamiento para mejorar la calidad del reconocimiento. Esto puede implicar la eliminación de ruido de fondo, la normalización del volumen y la eliminación de artefactos no deseados.
Filtrado y segmentación:

El habla humana se compone de diferentes fonemas y palabras que se expresan a través de cambios en la frecuencia y la intensidad del sonido. El reconocimiento de voz utiliza técnicas de filtrado y segmentación para dividir la señal de audio en pequeñas unidades fonéticas (tramos de sonido) que son más fáciles de analizar.

Características acústicas:

Se extraen características acústicas de los tramos de sonido, como el espectro de frecuencia y la duración de los fonemas. Estas características ayudan a describir cómo suena cada parte del habla.
Modelos de lenguaje y acústicos:

El sistema de reconocimiento de voz utiliza dos tipos principales de modelos:

- Modelos de lenguaje: Estos modelos representan la probabilidad de que ciertas secuencias de palabras ocurran juntas. Ayudan a determinar la probabilidad de que una secuencia de palabras sea una oración válida en un idioma específico.

- Modelos acústicos: Estos modelos se basan en las características acústicas extraídas de la señal de audio. Ayudan a determinar qué palabras o fonemas son más probables en función de las características observadas.
Decodificación:

El proceso de decodificación implica comparar las características acústicas extraídas de la señal de audio con los modelos de lenguaje y acústicos. El sistema busca la secuencia de palabras que mejor coincida con las características observadas.

Corrección de errores:

Dado que la reconocimiento de voz no es perfecto, se aplican técnicas de corrección de errores para mejorar la precisión. Esto puede incluir el uso de contextos más amplios, como las palabras circundantes, para corregir errores.
Salida de texto:

Una vez que el sistema ha determinado la secuencia de palabras más probable, produce el texto transcribiendo el habla en formato escrito. Este texto es la salida del proceso de reconocimiento de voz.

Aplicaciones:

Las transcripciones de voz a texto se utilizan en una variedad de aplicaciones, como asistentes virtuales, sistemas de reconocimiento de comandos de voz, servicios de transcripción de audio, sistemas de atención al cliente automatizados y más.

El reconocimiento de voz es un proceso que involucra la captura y procesamiento de señales de audio, la extracción de características acústicas y la comparación de estas características con modelos de lenguaje y acústicos para convertir el habla en texto escrito. Esta tecnología ha avanzado significativamente en los últimos años y se ha vuelto omnipresente en una variedad de dispositivos y aplicaciones.