1. Capturando el audio:
- Un micrófono recoge las ondas de sonido de tu voz.
2. Digitalización y preprocesamiento:
- La señal de audio analógica se transforma en una representación digital.
- Esto implica muestrear la señal a intervalos regulares y representarla como una serie de números.
- La reducción y el filtrado de ruido se aplican para eliminar los sonidos no deseados.
3. Extracción de características:
- La señal de audio digital se analiza para extraer características específicas que distinguen diferentes sonidos.
- Estas características podrían ser:
- Características acústicas: Características de frecuencia, niveles de energía y cambios en el tono.
- Características prosódicas: Ritmo, entonación y patrones de estrés.
4. Modelado acústico:
- Las características extraídas se comparan con un modelo estadístico que representa los sonidos del habla humana.
- Este modelo está entrenado en un conjunto de datos masivo de grabaciones de habla etiquetadas con su texto correspondiente.
- El software utiliza este modelo para predecir la secuencia más probable de fonemas (unidades básicas de sonido) que corresponden al audio de entrada.
5. Modelado de idiomas:
- Este componente utiliza modelos estadísticos para predecir la secuencia más probable de palabras basadas en los fonemas predichos y el contexto de la conversación.
- Considera gramática, vocabulario y frases comunes para refinar la salida.
6. Generación de salida:
- El software genera el texto o comandos finales basados en la secuencia de palabras mejor predicha.
- Esta salida se puede mostrar en la pantalla, utilizada para controlar dispositivos o integrarse en otras aplicaciones.
Tipos de software de reconocimiento de voz:
- dependiente del altavoz: Entrenado en la voz de un altavoz específico y se desempeña mejor con ese individuo.
- Independiente del altavoz: Capacitado en una amplia gama de voces y puede reconocer el discurso de diferentes individuos.
Desafíos en el reconocimiento de voz:
- Ruido de fondo: Perturbar la capacidad del sistema para capturar con precisión el discurso.
- Acentos y dialectos: Las diferentes pronunciaciones pueden afectar la precisión del reconocimiento.
- Variaciones del altavoz: Los cambios en el tono, el volumen y la tasa de habla pueden afectar el rendimiento.
Aplicaciones de reconocimiento de voz:
- Software de dictado: Convertir el discurso en texto para documentos, correos electrónicos, etc.
- Asistentes virtuales: Control de voz para dispositivos como teléfonos inteligentes, altavoces inteligentes y computadoras.
- Motores de búsqueda: Consultas de búsqueda basadas en la voz en Internet.
- Herramientas de accesibilidad: Permitiendo a las personas con discapacidades interactuar con las computadoras.
- Transcripción médica: Automatizar la transcripción de registros médicos.
La tecnología de reconocimiento de voz evoluciona constantemente, se vuelve más precisa y confiable, y amplía su alcance a varios aspectos de nuestra vida cotidiana.