Reconocimiento de voz: 12 casos de uso y ejemplos
Las empresas generan grandes volúmenes de datos de voz a partir de llamadas, reuniones e interfaces de voz, pero procesar manualmente estos datos es lento y difícil de escalar.
El reconocimiento de voz (también llamado reconocimiento automático de voz o voz a texto) convierte el lenguaje hablado en texto, permitiendo a los sistemas analizar y automatizar flujos de trabajo basados en voz, como la transcripción de llamadas, los asistentes de voz y los resúmenes de reuniones.
Exploramos cómo funciona el reconocimiento de voz, los algoritmos involucrados, sus aplicaciones en diversas industrias y ejemplos de la vida real.
12 casos de uso del reconocimiento de voz
El reconocimiento de voz se utiliza en muchas industrias para convertir el lenguaje hablado en texto y permitir interacciones basadas en voz con los sistemas. Los siguientes ejemplos muestran casos de uso comunes del reconocimiento de voz en sectores como atención al cliente, ventas, automoción, salud y tecnología.
Servicio al cliente y soporte
- Sistemas de respuesta de voz interactiva (IVR): Los sistemas IVR enrutan automáticamente a los llamantes al departamento apropiado reconociendo consultas habladas. Reducen los volúmenes de llamadas y los tiempos de espera gestionando solicitudes simples mediante respuestas pregrabadas o sistemas de texto a voz. El reconocimiento automático de voz (ASR) permite a los sistemas IVR comprender y responder a las consultas de los clientes en tiempo real.
- Automatización del soporte al cliente y chatbots: El reconocimiento de voz permite a los chatbots y asistentes virtuales basados en voz gestionar solicitudes rutinarias de servicio al cliente, como responder preguntas frecuentes, guiar pasos de solución de problemas y asistir con consultas de cuentas.
- Análisis de sentimientos y monitoreo de llamadas: El análisis de sentimientos clasifica las conversaciones como positivas, negativas o neutrales, ayudando a las organizaciones a monitorear la calidad del servicio e identificar las preocupaciones de los clientes.
- Soporte multilingüe: Los modelos de reconocimiento de voz pueden entrenarse para reconocer múltiples idiomas. Al integrarse en chatbots o sistemas IVR, pueden detectar el idioma del usuario y cambiar al modelo apropiado, ayudando a las organizaciones a atender a clientes internacionales (ver Figura 1).
- Autenticación de clientes con biometría de voz: La biometría de voz utiliza tecnologías de reconocimiento de voz para analizar la voz de un hablante y extraer características como el acento y la velocidad para verificar su identidad.
Figura 1: Imagen que muestra cómo un chatbot multilingüe reconoce palabras en otro idioma.
Ventas y arketing
- Asistentes de ventas virtuales: Los asistentes de ventas impulsados por IA interactúan con los clientes mediante voz y ayudan a guiar las decisiones de compra. El reconocimiento de voz permite a estos sistemas entender las solicitudes habladas y responder según la intención del cliente.
- Servicios de transcripción: El reconocimiento de voz convierte las grabaciones de llamadas de ventas y reuniones en transcripciones escritas, facilitando la documentación y el análisis.
Automoción
- Controles activados por voz: Los controles activados por voz permiten a los usuarios interactuar con dispositivos y aplicaciones mediante comandos de voz. Los conductores pueden manejar funciones como el control del clima, llamadas telefónicas o sistemas de navegación.
- Navegación asistida por voz: La navegación asistida por voz proporciona indicaciones en tiempo real guiadas por voz utilizando la entrada de voz del conductor para el destino. Los conductores pueden solicitar actualizaciones de tráfico en tiempo real o buscar puntos de interés cercanos usando comandos de voz sin controles físicos.
Salud
- Transcripción médica: La transcripción médica, también conocida como MT, es el proceso de convertir informes médicos grabados en voz en un documento de texto escrito. Los siguientes son los pasos principales del proceso de transcripción médica:
- Grabar el dictado del médico.
- Transcribir el habla a texto utilizando sistemas de reconocimiento de voz (algunos sistemas también incluyen diarización de hablantes para distinguir entre interlocutores).
- Editar el texto transcrito para una mayor precisión y corregir errores según sea necesario.
- Formatear el documento de acuerdo con los requisitos legales y médicos.
- Asistentes médicos virtuales: Los asistentes médicos virtuales (VMA) utilizan reconocimiento de voz, procesamiento de lenguaje natural y algoritmos de aprendizaje automático para comunicarse con los pacientes a través de voz o texto. El software de reconocimiento de voz permite a los VMA responder a comandos de voz, recuperar información de registros médicos electrónicos (EHR) y automatizar el proceso de transcripción médica.
- Integración de registros médicos electrónicos (EHR): Los profesionales de la salud pueden usar comandos de voz para navegar por el sistema EHR, acceder a datos de pacientes e ingresar datos en campos específicos.
Ejemplos reales de reconocimiento de voz
Azure Speech
Azure Speech es un servicio de IA basado en la nube de Microsoft (parte de las herramientas Azure IA Foundry) que permite a las aplicaciones procesar y generar lenguaje hablado. Ofrece capacidades como:
Voz a texto (reconocimiento automático de voz): Convierte el audio hablado en texto escrito con soporte para múltiples modos de transcripción:
- Transcripción en tiempo real para audio en flujo continuo
- Transcripción rápida para archivos grabados
- Transcripción por lotes para grandes volúmenes de audio
Los desarrolladores también pueden crear modelos de voz personalizados para mejorar la precisión del reconocimiento en vocabularios de dominio específico o entornos ruidosos.
Texto a voz (síntesis de voz): Transforma el texto escrito en audio con sonido natural utilizando voces neuronales. Los desarrolladores pueden controlar características de la voz como el tono, la velocidad y la pronunciación mediante el Lenguaje de Marcado de Síntesis de Voz (SSML).
Azure Speech también admite voces neuronales personalizadas, lo que permite a las organizaciones crear una voz única para sus aplicaciones.
Traducción de voz: Proporciona traducción multilingüe de voz en tiempo real, permitiendo la traducción de voz a voz o de voz a texto en diferentes idiomas.
Modelos de voz personalizados: Los desarrolladores pueden entrenar modelos personalizados con sus propios datos para mejorar el reconocimiento en:
- Terminología específica de la industria
- Acentos y estilos de habla
- Condiciones de audio con ruido
Avatares de voz e IA conversacional: Azure Speech puede generar avatares parlantes sintéticos y permitir interacciones de voz en tiempo real, dando soporte a sistemas de IA conversacional y agentes de voz.
Figura 2: Un ejemplo de Azure Voice IA agent, Voice Live.1
Deepgram
Deepgram proporciona APIs para integrar capacidades de voz, como transcripción de voz a texto, síntesis de texto a voz e inteligencia de voz.2
- Transcripción de voz a texto: Convierte el audio en texto tanto para transmisión en tiempo real como para audio pregrabado.
- Texto a voz: Genera habla con sonido natural a partir de texto para interfaces de voz y asistentes.
- Diarización de hablantes: Identifica y separa a diferentes hablantes en una grabación de audio.
- Detección de palabras clave e inteligencia de audio: Detecta palabras o frases específicas y extrae información de los datos de audio.
- Modelos de voz personalizados: Permite a las organizaciones mejorar la precisión del reconocimiento utilizando datos específicos del dominio.
Los casos de uso de Deepgram incluyen:
- Servicio al cliente: Transcribir y analizar conversaciones de centros de llamadas para monitorear la calidad del servicio y extraer información.
- Medios y radiodifusión: Generar subtítulos y transcripciones para podcasts, entrevistas y transmisiones en vivo.
- Salud y legal: Convertir dictados hablados y conversaciones en documentación escrita.
- Analítica empresarial: Extraer palabras clave, sentimientos e información de grandes volúmenes de datos de audio.
AssemblyAI
AssemblyAI se utiliza en analítica de centros de llamadas, donde se transcriben y analizan las llamadas de soporte al cliente para el monitoreo de calidad y la obtención de información; en transcripción de reuniones, que genera transcripciones y resúmenes de reuniones virtuales; y en transcripción multimedia, que permite subtítulos, transcripciones y contenido de audio o video buscable.
También se utiliza para la moderación de contenido para detectar habla inapropiada o restringida en flujos de audio y para el análisis de datos de voz, extrayendo información como temas, entidades y sentimientos de grandes volúmenes de conversaciones grabadas.3
- Transcripción de voz a texto: Convierte flujos o archivos de audio en texto con marcas de tiempo, puntuaciones de confianza y otros metadatos.
- Transcripción en tiempo real por streaming: Procesa audio en vivo con baja latencia para agentes de voz y aplicaciones en tiempo real.
- Inteligencia de audio: Extrae información del habla, incluyendo diarización de hablantes, análisis de sentimientos, detección de temas y reconocimiento de entidades.
- Resumen y comprensión del habla: Genera resúmenes y salidas estructuradas a partir de transcripciones para apoyar flujos de trabajo posteriores.
- Moderación de contenido y redacción de PII: Identifica o elimina contenido sensible o inapropiado del audio.
- Capacidades multilingües y de detección de idioma: Admite transcripción en múltiples idiomas y acentos.
Google Cloud Speech-to-Text
Google Cloud Speech-to-Text permite a los desarrolladores integrar la API para transcribir archivos de audio, procesar flujos de voz en vivo y crear funciones habilitadas por voz como comandos o búsqueda.4
- Transcripción en tiempo real y por lotes: Transcribe tanto audio en streaming como archivos pregrabados.
- Soporte multilingüe: Reconoce el habla en más de 100 idiomas y variantes.
- Modelos avanzados de IA de voz: Utiliza los modelos de voz de Google (por ejemplo, Chirp 3) entrenados con grandes conjuntos de datos de audio para una mayor precisión.
- Chirp 3 es el modelo de IA de voz más reciente de Google para el reconocimiento automático de voz (ASR). Es un modelo generativo multilingüe diseñado para convertir el audio hablado en texto con mayor precisión y velocidad. El modelo mejora la calidad de la transcripción y admite funciones como la diarización de hablantes (identificar a diferentes hablantes), detección automática de idioma y reconocimiento de voz multilingüe.
- Puntuación automática y características de hablante: Añade puntuación a las transcripciones y puede distinguir entre hablantes en las grabaciones.
¿Qué es el reconocimiento de voz?
El reconocimiento de voz, también conocido como reconocimiento automático de voz (ASR), voz a texto (STT) y reconocimiento de voz por computadora, es una tecnología que permite a una computadora reconocer y convertir el lenguaje hablado en texto.
La tecnología de reconocimiento de voz utiliza IA y modelos de aprendizaje automático para identificar y transcribir con precisión diferentes acentos, dialectos y patrones de habla.
Reconocimiento de voz vs reconocimiento del hablante
El reconocimiento de voz se confunde a menudo con el reconocimiento del hablante, sin embargo, se refieren a conceptos distintos. El reconocimiento de voz convierte las palabras habladas en texto escrito, centrándose en identificar las palabras y frases pronunciadas por un usuario, independientemente de la identidad del hablante.
Por otro lado, el reconocimiento del hablante se ocupa de reconocer o verificar la voz de un hablante, con el objetivo de determinar la identidad de un hablante desconocido en lugar de centrarse en comprender el contenido del habla.
¿Cuáles son las características de los sistemas de reconocimiento de voz?
Los sistemas de reconocimiento de voz tienen varios componentes que trabajan juntos para entender y procesar el habla humana. Las características clave de un reconocimiento de voz efectivo son:
Preprocesamiento de audio
Una vez obtenida la señal de audio sin procesar de un dispositivo de entrada, es necesario preprocesarla para mejorar la calidad de la entrada de voz. El objetivo principal del preprocesamiento de audio es capturar los datos de voz relevantes eliminando cualquier artefacto no deseado y reduciendo el ruido.
Extracción de características
Esta etapa convierte la señal de audio preprocesada en una representación más informativa. Esto hace que los datos de audio sin procesar sean más manejables para los modelos de aprendizaje automático en los sistemas de reconocimiento de voz.
Ponderación de modelos de lenguaje
La ponderación de lenguaje otorga más peso a ciertas palabras y frases, como referencias de productos, en las señales de audio y voz. Esto hace que sea más probable que esas palabras clave sean reconocidas en un habla posterior por los sistemas de reconocimiento de voz.
Modelado acústico
Permite a los reconocedores de voz capturar y distinguir unidades fonéticas dentro de una señal de habla. Los modelos acústicos se entrenan con grandes conjuntos de datos que contienen muestras de habla de un conjunto diverso de hablantes con diferentes acentos, estilos de habla y antecedentes.
Etiquetado de hablantes
Permite a las aplicaciones de reconocimiento de voz determinar las identidades de varios hablantes en una grabación de audio. Asigna etiquetas únicas a cada hablante en una grabación de audio, lo que permite identificar qué hablante estaba hablando en cada momento.
Filtrado de lenguaje obsceno
Es el proceso de eliminar palabras o frases ofensivas, inapropiadas o explícitas de los datos de audio.
¿Qué diferentes algoritmos de reconocimiento de voz existen?
El reconocimiento de voz utiliza varios algoritmos y técnicas computacionales para convertir el lenguaje hablado en lenguaje escrito. A continuación se presentan algunos de los métodos de reconocimiento de voz más utilizados:
Modelos ocultos de Markov (HMM)
El modelo oculto de Markov es un modelo estadístico de Markov comúnmente utilizado en los sistemas tradicionales de reconocimiento de voz. Los HMM capturan la relación entre las características acústicas y modelan la dinámica temporal de las señales de habla.
Procesamiento de lenguaje natural (PLN)
El PLN es un subcampo de la inteligencia artificial que se centra en la interacción entre humanos y máquinas a través del lenguaje natural. Algunas de las funciones clave del PLN en los sistemas de reconocimiento de voz:
- Estimar la probabilidad de secuencias de palabras en el texto reconocido
- Convertir expresiones coloquiales y abreviaturas de un idioma hablado a una forma escrita estándar
- Mapear unidades fonéticas obtenidas de modelos acústicos a sus palabras correspondientes en el idioma de destino.
Diarización de hablantes (SD)
La diarización de hablantes, o etiquetado de hablantes, es el proceso de identificar y atribuir segmentos de habla a sus respectivos hablantes (Figura 1). Permite el reconocimiento de voz específico del hablante y la identificación de individuos en una conversación.
Figura 3: Un diagrama de flujo que ilustra el proceso de diarización de hablantes
Distorsión dinámica de tiempo (DTW)
Los algoritmos de reconocimiento de voz utilizan el algoritmo de Distorsión Dinámica de Tiempo (DTW) para encontrar una alineación óptima entre dos secuencias (Figura 4).
Figura 4: Un reconocedor de voz que utiliza la distorsión dinámica de tiempo para determinar la distancia óptima entre elementos.5
Redes neuronales profundas
Las redes neuronales procesan y transforman los datos de entrada simulando la percepción de frecuencia no lineal del sistema auditivo humano.
Clasificación temporal conexionista (CTC)
Es un objetivo de entrenamiento introducido por Alex Graves en 2006. La CTC es especialmente útil para tareas de etiquetado de secuencias y sistemas de reconocimiento de voz de extremo a extremo. Permite a la red neuronal descubrir la relación entre los cuadros de entrada y alinear los cuadros de entrada con las etiquetas de salida.
Añadir como fuente preferida¿Cuáles son los desafíos del reconocimiento de voz?
Aunque la tecnología de reconocimiento de voz ofrece muchos beneficios, aún enfrenta una serie de desafíos que deben abordarse. Algunas de las principales limitaciones del reconocimiento de voz incluyen:
Desafíos acústicos
Acentos y dialectos
Los acentos y dialectos difieren en pronunciación, vocabulario y gramática, lo que dificulta que las aplicaciones de reconocimiento de voz reconozcan el habla con precisión.
Supongamos que un modelo de reconocimiento de voz ha sido entrenado principalmente con acentos del inglés estadounidense. Si un hablante con un fuerte acento escocés utiliza el sistema, puede encontrar dificultades debido a las diferencias de pronunciación. Por ejemplo, la palabra “water” se pronuncia de manera diferente en ambos acentos. Si el sistema no está familiarizado con esta pronunciación, puede tener dificultades para reconocer la palabra “water”.
Solución: Abordar estos desafíos es crucial para mejorar la precisión de las aplicaciones de reconocimiento de voz. Para superar las variaciones de pronunciación, es esencial ampliar los datos de entrenamiento para incluir muestras de hablantes con diversos acentos. Este enfoque ayuda al sistema a reconocer y comprender una gama más amplia de patrones de habla.
Ruido de fondo
El ruido de fondo (por ejemplo, tráfico, conversación cruzada) dificulta que las aplicaciones de reconocimiento de voz distingan el habla del ruido de fondo (ver Figura 5).
Solución: Se pueden utilizar técnicas de preprocesamiento para reducir el ruido de fondo en el reconocimiento de voz, lo que puede ayudar a mejorar el rendimiento de los modelos de reconocimiento de voz en entornos ruidosos.
Por ejemplo, se pueden usar técnicas de aumento de datos para reducir el impacto del ruido en los datos de audio. El aumento de datos ayuda a entrenar modelos de reconocimiento de voz con datos ruidosos para mejorar la precisión del modelo en entornos del mundo real.
Figura 5: Ejemplos de una frase objetivo (“El payaso tenía una cara divertida”) en el ruido de fondo de murmullo, coche y lluvia.6
Desafíos lingüísticos
Palabras fuera de vocabulario
Dado que el modelo reconocedor de voz no ha sido entrenado con palabras OOV, puede reconocerlas incorrectamente como diferentes o no transcribirlas cuando las encuentra.
Figura 6: Un ejemplo de detección de una palabra OOV.
Solución: La tasa de error de palabras (WER) es una métrica común que se utiliza para medir la precisión de un sistema de reconocimiento de voz o traducción automática. La tasa de error de palabras se puede calcular como:
Figura 7: Demostrando cómo calcular la tasa de error de palabras (WER).7
Homófonos
Los homófonos son palabras que se pronuncian de manera idéntica pero tienen significados diferentes, como “to”, “too” y “two” en inglés.
Solución: El análisis semántico permite a los programas de reconocimiento de voz seleccionar el homófono apropiado según su significado previsto en un contexto dado. Abordar los homófonos mejora la capacidad del proceso de reconocimiento de voz para entender y transcribir palabras habladas con precisión.
Desafíos técnicos/de sistema
Privacidad y seguridad de datos
Los sistemas de reconocimiento de voz implican el procesamiento y almacenamiento de información sensible y personal, como información financiera. Una parte no autorizada podría utilizar la información capturada, lo que llevaría a violaciones de privacidad.
Solución: Se puede cifrar la información de audio sensible y personal transmitida entre el dispositivo del usuario y el software de reconocimiento de voz. Otra técnica para abordar la privacidad y seguridad de datos en los sistemas de reconocimiento de voz es el enmascaramiento de datos. Los algoritmos de enmascaramiento de datos ocultan y reemplazan datos de voz sensibles con datos estructuralmente idénticos pero acústicamente diferentes.
Figura 8: Un ejemplo de cómo funciona el enmascaramiento de datos.
Datos de entrenamiento limitados
Los datos de entrenamiento limitados impactan directamente el rendimiento del software de reconocimiento de voz. Con datos de entrenamiento insuficientes, el modelo de reconocimiento de voz puede tener dificultades para generalizar diferentes acentos o reconocer palabras menos comunes.
Solución: Para mejorar la calidad y cantidad de los datos de entrenamiento, se puede ampliar el conjunto de datos existente utilizando tecnologías de aumento de datos y generación de datos sintéticos.
Cita esta investigación
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