El reconocimiento automático de voz (ASR) ha recorrido un largo camino. Aunque fue inventado hace mucho tiempo, casi nunca fue utilizado por nadie. Sin embargo, el tiempo y la tecnología ahora han cambiado significativamente. La transcripción de audio ha evolucionado sustancialmente.
Tecnologías como AI (inteligencia artificial) han potenciado el proceso de traducción de audio a texto para obtener resultados rápidos y precisos. Como resultado, sus aplicaciones en el mundo real también han aumentado, con algunas aplicaciones populares como Tik Tok, Spotify y Zoom que integran el proceso en sus aplicaciones móviles.
Entonces, exploremos ASR y descubramos por qué es una de las tecnologías más populares en 2022.
¿Qué es voz a texto?
La conversión de voz a texto (STT), también llamada reconocimiento automático de voz (ASR), convierte el audio hablado en texto escrito. Los sistemas modernos son servicios de software que analizan señales de audio y generan palabras con marcas de tiempo y puntuaciones de confianza.
Para los equipos que crean centros de contacto, atención médica y experiencia de usuario de voz, STT es la puerta de entrada a conversaciones que se pueden buscar y analizar, subtítulos de asistencia e inteligencia artificial posterior como resúmenes o control de calidad.
Nombres comunes de voz a texto
Esta tecnología avanzada de reconocimiento de voz también es popular y se la conoce con los nombres:
- Reconocimiento automático de voz (ASR)
- Reconocimiento de voz
- Reconocimiento de voz por computadora
- Transcripción de audio
- Lectura de pantalla
Aplicaciones de la tecnología de voz a texto
Centros de contacto
Las transcripciones en tiempo real potencian la asistencia del agente en vivo; las transcripciones por lotes impulsan el control de calidad, las auditorías de cumplimiento y los archivos de llamadas con capacidad de búsqueda.
Ejemplo:Utilice ASR en tiempo real para que aparezcan avisos en tiempo real durante una disputa de facturación, luego ejecute la transcripción por lotes después de la llamada para calificar el control de calidad y generar automáticamente el resumen.
Área de Salud
Los médicos dictan notas y obtienen resúmenes de las visitas; las transcripciones respaldan la codificación (CPT/ICD) y la documentación clínica, siempre con las protecciones de PHI.
Ejemplo:Un proveedor registra una consulta, ejecuta ASR para redactar la nota SOAP y resalta automáticamente los nombres de los medicamentos y los signos vitales para la revisión del codificador con la redacción de PHI aplicada.
Medios de comunicación y educación
Genere subtítulos para conferencias, seminarios web y transmisiones; agregue una edición humana ligera cuando necesite una precisión casi perfecta.
Ejemplo:Una universidad transcribe videos de conferencias por lotes, luego un revisor corrige los nombres y la jerga antes de publicar subtítulos accesibles.
Productos de voz e IVR
El reconocimiento de palabras de activación y comandos permite una experiencia de usuario manos libres en aplicaciones, quioscos, vehículos y dispositivos inteligentes; IVR utiliza transcripciones para enrutar y resolver.
Ejemplo:Un IVR bancario reconoce la función "congelar mi tarjeta", confirma los detalles y activa el flujo de trabajo, sin necesidad de navegar por el teclado.
Operaciones y conocimiento
Las reuniones y las llamadas de campo se convierten en texto que se puede buscar con marcas de tiempo, oradores y elementos de acción para entrenamiento y análisis.
EjemploLas llamadas de ventas se transcriben, se etiquetan por tema (precios, objeciones) y se resumen; los gerentes filtran por “riesgo de renovación” para planificar seguimientos.
¿Por qué debería utilizar la conversión de voz a texto?
- Haz que las conversaciones sean detectablesConvierta horas de audio en texto que se pueda buscar para auditorías, capacitación y conocimiento de clientes.
- Automatizar la transcripción manual. Reduzca el tiempo de respuesta y los costos en comparación con los flujos de trabajo realizados solo por humanos, al tiempo que mantiene un pase humano donde la calidad debe ser perfecta.
- Potencia la IA descendenteLas transcripciones alimentan el resumen, la extracción de intención/tema, las señales de cumplimiento y el entrenamiento.
- Mejorar la accesibilidadLos subtítulos y las transcripciones ayudan a los usuarios con pérdida auditiva y mejoran la experiencia de usuario en entornos ruidosos.
- Apoyar la toma de decisiones en tiempo realLa transmisión ASR permite orientación de guardia, formularios en tiempo real y monitoreo en vivo.
Beneficios de la tecnología de voz a texto
Flexibilidad de velocidad y modo
La transmisión en directo ofrece fragmentos de material en fracciones de segundo para su uso en directo, mientras que el procesamiento por lotes procesa material atrasado con un posprocesamiento más completo.
Ejemplo:Transmita transcripciones de transmisiones para asistencia del agente; vuelva a transcribir por lotes más tarde para obtener archivos de calidad de control de calidad.
Características de calidad incorporadas
Obtenga diarización, puntuación/mayúsculas y minúsculas, marcas de tiempo y sugerencias de frases/vocabulario personalizado para manejar la jerga.
Ejemplo:Etiquete los turnos de médico y paciente y mejore los nombres de los medicamentos para que se transcriban correctamente.
Elección de implementación
Utilice API en la nube para escalar/actualizar o contenedores locales/de borde para residencia de datos y baja latencia.
Ejemplo:Un hospital ejecuta ASR en su centro de datos para mantener la PHI en las instalaciones.
Personalización y multilingüe
Cierre las brechas de precisión con listas de frases y adaptación de dominio; admita múltiples idiomas y cambio de código.
Ejemplo:Una aplicación fintech potencia nombres de marcas y símbolos en inglés/hinglish y luego los optimiza para términos de nicho.
Comprender el funcionamiento del reconocimiento automático de voz
El funcionamiento del software de traducción de audio a texto es complejo e implica la implementación de múltiples pasos. Como sabemos, Speech-to-Text es un software exclusivo diseñado para convertir archivos de audio en un formato de texto editable; lo hace aprovechando el reconocimiento de voz.
Proceso
- Inicialmente, utilizando un convertidor de analógico a digital, un programa de computadora aplica algoritmos lingüísticos a los datos proporcionados para distinguir las vibraciones de las señales auditivas.
- A continuación, los sonidos relevantes se filtran midiendo las ondas sonoras.
- Además, los sonidos se distribuyen/segmentan en centésimas o milésimas de segundo y se comparan con fonemas (una unidad de sonido medible para diferenciar una palabra de otra).
- Los fonemas se ejecutan más a través de un modelo matemático para comparar los datos existentes con palabras, oraciones y frases conocidas.
- La salida es un archivo de texto o de audio basado en computadora.
[También lea: Una descripción completa del reconocimiento automático de voz]
¿Cuáles son los usos de voz a texto?
Hay múltiples usos de software de reconocimiento automático de voz, como
- Búsqueda de contenido: La mayoría de nosotros hemos pasado de escribir letras en nuestros teléfonos a presionar un botón para que el software reconozca nuestra voz y proporcione los resultados deseados.
- Servicio al Cliente: Los chatbots y los asistentes de IA que pueden guiar a los clientes a través de los pocos pasos iniciales del proceso se han vuelto comunes.
- Subtítulos en tiempo real: Con un mayor acceso global al contenido, los subtítulos en tiempo real se han convertido en un mercado destacado e importante, lo que impulsa el uso de ASR.
- Documentación electrónica: Varios departamentos de administración han comenzado a usar ASR para cumplir con los propósitos de documentación, atendiendo a una mayor velocidad y eficiencia.
¿Cuáles son los desafíos clave para el reconocimiento de voz?
Acentos y dialectosUna misma palabra puede sonar muy diferente en distintas regiones, lo que confunde a los modelos entrenados con habla estándar. La solución es sencilla: recopilar y probar con audio con acentos, y añadir sugerencias de frases y pronunciación para nombres de marcas, lugares y personas.
Contexto y homófonos. Elegir la palabra correcta ("to/too/two") requiere conocimiento del contexto y del dominio. Utilice modelos lingüísticos más sólidos, adáptelos a su propio texto de dominio y valide entidades críticas como nombres de medicamentos o SKU.
Ruido y canales de audio de mala calidadEl tráfico, la diafonía, los códecs de llamadas y los micrófonos de largo alcance ocultan sonidos importantes. Reduzca el ruido y normalice el audio, utilice la detección de actividad de voz, simule ruido/códecs reales durante el entrenamiento y, siempre que sea posible, utilice mejores micrófonos.
Cambio de código y habla multilingüeLas personas suelen mezclar idiomas o cambiar de idioma a mitad de una frase, lo que rompe los modelos monolingües. Elija modelos multilingües o que reconozcan el cambio de código, evalúe audio en varios idiomas y mantenga listas de frases específicas para cada región.
Múltiples hablantes y superposiciónCuando las voces se superponen, las transcripciones difuminan la información sobre quién dijo qué. Active la diarización del hablante para etiquetar los turnos y utilice la separación/formación de haces si dispone de audio multimicrófono.
Señales de vídeo en grabacionesEn video, los movimientos de los labios y el texto en pantalla aportan un significado que el audio por sí solo puede perder. Cuando la calidad importa, use modelos audiovisuales y combine ASR con OCR para capturar títulos, nombres y términos de diapositivas.
Calidad de anotación y etiquetadoLas transcripciones inconsistentes, las etiquetas incorrectas de orador o la puntuación descuidada perjudican tanto la capacitación como la evaluación. Establezca una guía de estilo clara, audite las muestras regularmente y mantenga un pequeño conjunto de referencia para medir la consistencia de los anotadores.
Privacidad y cumplimientoLas llamadas y grabaciones clínicas pueden contener información personal identificable (PII) o información médica protegida (PHI), por lo que el almacenamiento y el acceso deben estar estrictamente controlados. Oculte o desidentifique los resultados, restrinja el acceso y elija implementaciones en la nube o locales/en el borde para cumplir con su política.
Cómo elegir el mejor proveedor de voz a texto
Elige un proveedor probando tu audio (acentos, dispositivos, ruido) y comparando la precisión con la privacidad, la latencia y el costo. Empieza con poco, mide y luego escala.
Definir primero las necesidades
- Casos de uso: transmisión, lotes o ambos
- Idiomas/acentos (incluido el cambio de código)
- Canales de audio: teléfono (8 kHz), aplicación/escritorio, campo lejano
- Privacidad/residencia: PII/PHI, región, retención, auditoría
- Restricciones: objetivo de latencia, SLA, presupuesto, nube vs. local/edge
Evalúa tu audio
- Precisión: WER + precisión de la entidad (jerga, nombres, códigos)
- Multihablante: calidad de la diarización (quién habló y cuándo)
- Formato: puntuación, mayúsculas y minúsculas, números/fechas
- Transmisión: latencia TTFT/TTF + estabilidad
- Características: listas de frases, modelos personalizados, redacción, marcas de tiempo
Pregunte en la RFP
- Mostrar resultados brutos en nuestro conjunto de pruebas (por acento/ruido)
- Proporcionar una latencia de transmisión p50/p95 en nuestros clips
- Precisión de diarización para 2-3 hablantes con superposición
- Manejo de datos: procesamiento en la región, retención, registros de acceso
- Ruta desde listas de frases → modelo personalizado (datos, tiempo, costo)
Esté atento a las señales de alerta
- Gran demostración, resultados débiles en su audio.
- “Lo solucionaremos con ajustes” pero no hay plan ni datos
- Tarifas ocultas por diarización/redacción/almacenamiento
[También lea: Comprender el proceso de recopilación de datos de audio para el reconocimiento automático de voz]
El futuro de la tecnología de voz a texto
Modelos “fundamentales” multilingües más grandes. Espere modelos únicos que cubran más de 100 idiomas con mejor precisión en el uso de recursos, gracias a un entrenamiento previo masivo y un ajuste fino ligero.
Voz + traducción en una sola pila. Los modelos unificados gestionarán ASR, traducción de voz a texto e incluso de voz a voz, lo que reducirá la latencia y el código de unión.
Formato y agenda más inteligentes por defecto. La puntuación automática, el uso de mayúsculas y minúsculas, los números y el etiquetado confiable de “quién habló y cuándo” se integrarán cada vez más tanto en el procesamiento por lotes como en el streaming.
Reconocimiento audiovisual para entornos difíciles. Las señales labiales y el texto en pantalla (OCR) mejorarán las transcripciones cuando el audio sea ruidoso, lo que ya es un área de investigación en rápido movimiento y en los primeros prototipos de productos.
Capacitación que prioriza la privacidad y en el dispositivo/borde. El aprendizaje federado y las implementaciones en contenedores mantendrán los datos locales y al mismo tiempo mejorarán los modelos, lo cual es importante para los sectores regulados.
IA consciente de la regulación. Los plazos de la Ley de IA de la UE implican más transparencia, controles de riesgos y documentación incorporada a los productos y adquisiciones de STT.
Evaluación más rica más allá del WER. Los equipos estandarizarán la precisión de las entidades, la calidad de la diarización, la latencia (TTFT/TTF) y la imparcialidad entre acentos y dispositivos, no solo el WER del titular.
Cómo Shaip te ayuda a conseguirlo
A medida que estas tendencias se consolidan, el éxito aún depende de tu informaciónShaip proporciona conjuntos de datos multilingües con gran cantidad de acento, desidentificación segura de PHI y conjuntos de pruebas de oro (WER, entidad, diarización, latencia) para comparar proveedores de manera justa y ajustar modelos, para que pueda adoptar el futuro de STT con confianza. Hable con los expertos en datos ASR de Shaip planificar un piloto rápido.
