Hace unas décadas, si le hubiésemos dicho a alguien que podíamos hacer un pedido de un producto o servicio simplemente hablando con una máquina, la gente nos habría catalogado de raros. Pero hoy, ese sueño descabellado se ha hecho realidad.
El surgimiento y la evolución de la tecnología de reconocimiento de voz han sido tan fascinantes como el auge de la inteligencia artificial (IA) o el aprendizaje automático (ML). El hecho de que podamos dar órdenes a dispositivos sin interfaces visibles es una revolución de ingeniería que genera diversos casos de uso que cambian las reglas del juego.
Para poner las cosas en perspectiva, más de 4.2 millones de asistentes de voz Hoy en día, hay 2024 millones de búsquedas activas por voz y, según los informes, para finales de 8.4, esta cifra se duplicará y alcanzará los 1 millones. Además, cada mes se realizan más de 50 millones de búsquedas por voz, lo que está cambiando la forma en que accedemos a la información, ya que más del XNUMX % de las personas acceden a la búsqueda por voz a diario.
La fluidez y la comodidad que ofrece la tecnología han permitido a los expertos en tecnología diseñar estrategias para múltiples aplicaciones, entre ellas:
- Transcripción de notas de reuniones, documentos legales, videos, podcasts y más
- Automatización de la atención al cliente mediante IVRs – Respuesta de Voz Interactiva
- Democratizar el aprendizaje vernáculo en la educación
- Navegación asistida por voz y asistentes de ejecución de comandos en el automóvil
- Aplicaciones activadas por voz en el comercio minorista para comercio de voz y más
A medida que esta tecnología gana mayor prominencia y dependencia, tenemos que mitigar diversos Desafíos del reconocimiento de voz También es necesario eliminar varios desafíos y preocupaciones para allanar el camino hacia un ecosistema integrado habilitado por voz, desde el sesgo innato a la hora de reconocer y comprender diferentes acentos hasta las preocupaciones por la privacidad.
En última instancia, la eficacia de esta tecnología apunta al entrenamiento de la IA y, en última instancia, Desafíos de la recopilación de datos de vozExploremos entonces algunas de las preocupaciones más urgentes en este sector.
[También lea: La guía completa de IA conversacional]
Desafíos del reconocimiento de voz en 2024
Diversidad de idiomas y acentos
En la actualidad, prácticamente todos los dispositivos son asistentes de voz. Desde televisores inteligentes y asistentes personales hasta teléfonos inteligentes e incluso refrigeradores, todos los aparatos tienen un micrófono incorporado y se conectan a Internet, lo que los hace compatibles con el reconocimiento de voz.
Si bien este es un excelente ejemplo de globalización, también debe abordarse en el contexto de la localización. La belleza de los idiomas es que existen innumerables acentos, dialectos, pronunciaciones, velocidades, tonos y otros matices.
El problema del reconocimiento de voz es que no puede comprender la diversidad del habla de la población mundial; por eso algunos dispositivos tienen dificultades para recuperar la información correcta que buscan los usuarios o extraen información irrelevante basándose en su comprensión de la voz.
Altos costos de recolección de datos
La recopilación de datos de personas del mundo real implica grandes inversiones. El término recopilación de datos es, en principio, muy amplio y, a menudo, se entiende de forma imprecisa. Cuando hablamos de recopilación de datos y de los gastos que conlleva, también nos referimos a los esfuerzos en términos de:
- Los requisitos de volumen de datos de voz dependen dinámicamente de los costos de grabación y masterización. Además, los gastos pueden variar según el dominio de aplicación, donde los datos de voz de atención médica pueden ser más caros que los datos de voz minoristas principalmente debido a la escasez de datos.
- Gastos de transcripción y anotación involucrados en la conversión de datos de voz sin procesar en datos entrenables por modelos
- Gastos de limpieza de datos y control de calidad para eliminar ruidos, sonidos de fondo, silencios prolongados, errores en los discursos y más.
- Gastos que suponen las indemnizaciones a los cotizantes
- Problemas de escalabilidad donde los costos aumentan con el tiempo y más
El tiempo como gasto en la recopilación de datos
Existen dos tipos distintos de gastos: el dinero y el valor del dinero. Si bien los costos indican dinero, los esfuerzos y el tiempo invertidos en la recopilación de datos de voz contribuyen al valor del dinero. Independientemente de la escala de un proyecto, la recopilación de datos de voz implica Plazos prolongados para la recopilación de datos.
A diferencia de la recopilación de datos de imágenes, el tiempo necesario para implementar controles de calidad es mayor. Además, hay varios factores que afectan a cada archivo de voz que se ha probado correctamente. Esto puede ser el tiempo que se necesita para:
- Estandarizar formatos de archivos como mp3, ogg, flac y más
- Marcar archivos de audio ruidosos y distorsionados
- Clasificación y rechazo de emociones y tonos en datos de voz y más
Desafíos en torno a la privacidad y la confidencialidad de los datos
Si lo piensas bien, la voz de una persona forma parte de su biometría. De manera similar a cómo el reconocimiento facial y de retina sirven como puertas de acceso para acceder a un punto de entrada restringido, la voz de una persona también es una característica distintiva.
Cuando se trata de algo tan personal, automáticamente se traduce en privacidad de la persona. Entonces, ¿cómo se puede establecer la confidencialidad de los datos y, al mismo tiempo, cumplir con los requisitos de volumen a gran escala?
En lo que respecta al uso de los datos de los clientes, es una zona gris. Los usuarios no querrían contribuir pasivamente a los procesos de optimización del rendimiento de su modelo de voz sin incentivos. Incluso con incentivos, las técnicas intrusivas también pueden generar reacciones negativas.
Si bien la transparencia es clave, aún no resuelve los requisitos de volumen exigidos por los proyectos.
[También lea: Reconocimiento automático de voz (ASR): todo lo que un principiante necesita saber]
Solución para fijar gastos de dinero y cronograma en datos de voz
Asociarse con un proveedor de datos de voz
La subcontratación es la respuesta más breve a este desafío. Tener un equipo interno para recopilar, procesar, auditar y entrenar datos de voz parece factible, pero es absolutamente tedioso. Requiere innumerables horas de trabajo para su ejecución, lo que también significa que sus equipos terminarán dedicando más tiempo a realizar tareas redundantes que a innovar y perfeccionar los resultados. Teniendo en cuenta la ética y la responsabilidad, la solución ideal es recurrir a un proveedor de servicios de datos de voz de confianza como nosotros: Shaip.
Solución para corregir la variabilidad del acento y el dialecto
La solución innegable para este problema es incorporar una rica diversidad de datos de voz que se utilicen para entrenar modelos de IA basados en la voz. Cuanto más amplia sea la gama de etnias y dialectos, más capacitado estará un modelo para comprender las diferencias en dialectos, acentos y pronunciaciones.
El camino a seguir
A medida que avanzamos en el camino hacia la consecución de realidades alternativas impulsadas por la tecnología, los modelos y soluciones de voz serán cada vez más integrales. La forma ideal es tomar la ruta de la subcontratación para garantizar la calidad, la ética y las escalas masivas de Datos de voz listos para entrenar Se entregan post-garantías de calidad y auditorías.
Esto es exactamente en lo que también nos destacamos en Shaip. Nuestra amplia gama de datos de voz garantiza que las demandas de su proyecto se cumplan sin problemas y se implementen a la perfección.
Le recomendamos que se ponga en contacto con nosotros para conocer sus necesidades.
