Reconocimiento automático de voz

Comprender el proceso de recopilación de datos de audio para el reconocimiento automático de voz

Los sistemas de reconocimiento automático de voz y los asistentes virtuales como Siri, Alexa y Cortana se han convertido en partes comunes de nuestras vidas. Nuestra dependencia de ellos aumenta significativamente a medida que se vuelven más inteligentes. Desde encender nuestras luces hasta hacer llamadas y cambiar los canales de televisión, aprovechamos estas tecnologías inteligentes para completar tareas mundanas.

Sin embargo, ¿alguna vez te has preguntado cómo funcionan estos sistemas de reconocimiento de voz?

Bueno, este blog lo educará sobre algunos de los fundamentos del reconocimiento automático de voz. Además, exploraremos su funcionamiento y cómo se construyen asistentes virtuales funcionales como Siri.

¿Qué es el reconocimiento automático de voz?

El reconocimiento automático de voz (ASR) es un software que permite que el sistema informático convierta el habla humana en texto, aprovechando múltiples algoritmos de inteligencia artificial y aprendizaje automático.

Después de convertir y analizar el comando dado, la computadora responde con una salida apropiada para el usuario. ASR se introdujo por primera vez en 1962 y, desde entonces, ha estado mejorando continuamente sus operaciones y obteniendo gran protagonismo gracias a aplicaciones populares como Alexa y Siri.

¿Sabía que el reconocimiento automático de voz también se conoce como lector de voz a texto? ¡Lee más sobre esto en este blog! 

¿Cuál es el proceso de recopilación de voz para el entrenamiento de modelos ASR?

Proceso de recopilación de voz

La recopilación de voz tiene como objetivo recopilar varias grabaciones de muestra de múltiples áreas utilizadas para alimentar y entrenar modelos ASR. El sistema ASR ofrece la mayor eficiencia cuando se recopilan y proporcionan grandes conjuntos de datos de voz y audio a su sistema.

Para que funcione sin problemas, los conjuntos de datos de voz recopilados deben contener todos los datos demográficos, idiomas, acentos y dialectos objetivo. El siguiente proceso muestra cómo entrenar el modelo de aprendizaje automático en varios pasos:

  • Comience por construir una matriz demográfica

    Ante todo, recopila los datos para diferentes datos demográficos, como la ubicación, el género, el idioma, las edades y los acentos. Además, asegúrese de capturar una variedad de ruidos ambientales como el ruido de la calle, el ruido de la sala de espera, el ruido de la oficina pública, etc.

  • Reúna y transcriba los datos de voz

    El siguiente paso es recolectar muestras de voz y audio humano basadas en diferentes ubicaciones geográficas para entrenar su modelo ASR. Es un paso importante y requiere que expertos humanos realicen expresiones largas y cortas de palabras para obtener la sensación genuina de la oración y repetir las mismas oraciones en diferentes acentos y dialectos.

  • Crear un conjunto de pruebas separado

    Una vez que haya recopilado el texto transcrito, el siguiente paso es emparejarlo con los datos de audio correspondientes. Luego, segmente aún más los datos e incluya una declaración de ellos. Ahora, a partir de los pares de datos segmentados, puede extraer datos aleatorios de un conjunto para realizar más pruebas.

  • Entrena tu modelo de lenguaje ASR

    Cuanta más información tengan sus conjuntos de datos, mejor funcionará su modelo entrenado por IA. Por lo tanto, genere múltiples variaciones de texto y discursos que grabó anteriormente. Parafrasear las mismas oraciones usando diferentes notaciones del habla.

  • Evaluar la salida y finalmente, iterar

    Finalmente, mide la salida de su modelo ASR para corregir su rendimiento. Pruebe el modelo contra un conjunto de prueba para determinar su eficiencia. Convenientemente, involucre su modelo ASR en un ciclo de retroalimentación para generar el resultado deseado y corregir cualquier brecha.

[También lea: Una descripción completa del reconocimiento automático de voz]

¿Cuáles son los diferentes casos de uso del reconocimiento de voz?

La tecnología de reconocimiento de voz es muy frecuente en muchas industrias hoy en día. Algunas industrias que utilizan esta tremenda tecnología son las siguientes:

  • Industria Alimentaria Industria de alimentos: Los gigantes de la alimentación como Wendy's y McDonald's están preparados para mejorar las experiencias de sus clientes utilizando ASR. En muchos de sus puntos de venta, han implementado modelos ASR completamente funcionales para tomar pedidos y luego pasarlos a la sección de cocina para preparar el pedido del cliente.

     

  • Telecomunicación Telecomunicación: Vodafone es uno de los mayores proveedores de telecomunicaciones del mundo. Ha diseñado sus servicios de atención al cliente y retransmisión telefónica aprovechando modelos ASR que lo guían para resolver diferentes consultas y redirigir sus llamadas a los departamentos correspondientes.

     

  • Viajes y Transporte Viajes y Transporte: Google Android Auto o Apple CarPlay se han vuelto comunes. La mayoría de la gente los usa para activar sistemas de navegación, enviar mensajes o cambiar listas de reproducción de música. Sin embargo, con los avances tecnológicos, estos sistemas se están volviendo más refinados.
    El asistente personal inteligente de BMW lanzado en su BMW Serie 3 es mucho más inteligente que los asistentes de voz normales. Puede permitir a los conductores encontrar información relacionada con el automóvil y operar el automóvil mediante comandos de voz.
  • Medios y entretenimientoMedios de comunicación y entretenimiento: La industria de los medios también utiliza ASR en muchos de sus proyectos. Youtube ha lanzado un asistente basado en IA que genera subtítulos automáticos en vivo. Mientras habla en la pantalla, el asistente proporcionará los subtítulos para que el video sea accesible para un grupo más grande de usuarios de Youtube.

 

[También lea: ¿Qué es la tecnología de voz a texto y cómo funciona?]

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Algunos de los servicios que brinda Shaip son:

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  • Servicios
  • Colección de habla espontánea
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  • Texto a voz (TTS)

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