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?

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]