Las 10 mejores aplicaciones y ejemplos de reconocimiento de voz
Si has usado asistentes virtuales como Alexa, Cortana o Siri, probablemente estés familiarizado con el reconocimiento de voz y la IA conversacional. Esta tecnología permite a los usuarios interactuar con los dispositivos mediante comandos verbales, convirtiendo las consultas habladas en texto legible por máquina.
Descubre los 10 principales usos de la tecnología de reconocimiento de voz en búsquedas por voz, atención al cliente, atención médica y otras áreas.
1. Búsqueda por voz
La búsqueda por voz permite a los usuarios interactuar con los dispositivos hablando en lugar de escribiendo. Al pronunciar una orden, el sistema utiliza el reconocimiento de voz para convertirla en texto, aplica el procesamiento del lenguaje natural para comprender la intención del usuario y, a continuación, devuelve los resultados relevantes, que se muestran en pantalla o se le comunican verbalmente mediante un asistente digital.
Ejemplo de la vida real: Recuperación de voz (S2R)
Speech-to-Retrieval (S2R) es una técnica de búsqueda por voz desarrollada por Google Research que omite el paso tradicional de transcripción de voz a texto.
En lugar de convertir las consultas habladas en texto y luego realizar la búsqueda, S2R utiliza un modelo de doble codificador que asigna el audio sin procesar directamente a una representación vectorial semántica y la compara con las representaciones de documentos en el mismo espacio.
Este enfoque se centra en comprender qué información busca el usuario, en lugar de las palabras exactas que pronunció, lo que reduce los errores causados por un reconocimiento de voz imperfecto y mejora la relevancia y la fiabilidad de la búsqueda. 1
Mira el siguiente video para aprender el proceso de recuperación de voz:
Ejemplo de la vida real: OpenAI
OpenAI ha lanzado un nuevo conjunto de modelos de audio que mejoran significativamente la forma en que las máquinas entienden y generan la voz.
Estos modelos incluyen sistemas avanzados de conversión de voz a texto (como gpt-4o-transcribe y gpt-4o-mini-transcribe) que ofrecen una mayor precisión en distintos acentos, entornos ruidosos y patrones de habla variados, así como modelos de conversión de texto a voz que pueden producir respuestas de audio más expresivas y personalizables.
Los desarrolladores pueden crear aplicaciones y agentes con control por voz más naturales y fiables directamente a través de las herramientas de OpenAI. Esta versión también añade integraciones (por ejemplo, con el SDK de agentes) para facilitar la creación de experiencias de voz. 2
2. Conversión de voz a texto
El reconocimiento de voz permite el uso de la computadora sin necesidad de usar las manos en diversas aplicaciones, como escribir correos electrónicos, crear documentos en Docs, generar subtítulos automáticos (como en YouTube), proporcionar traducciones automáticas y enviar mensajes de texto.
Ejemplo de la vida real: Microsoft Azure
Microsoft La función de conversión de voz a texto en tiempo real de Azure aprovecha la asistencia de agentes de centros de llamadas, subtítulos, sistemas de respuesta interactiva habilitados por voz y transcripciones de reuniones en vivo.
Consulta la comparativa de conversión de voz a texto para saber qué producto elegir.
3. Comandos de voz para dispositivos domésticos inteligentes
Los dispositivos domésticos inteligentes utilizan tecnología de reconocimiento de voz para automatizar tareas del hogar, como encender las luces, hervir agua, ajustar el termostato y mucho más. Algunas aplicaciones de reconocimiento de voz también ofrecen funciones adicionales, como comandos de voz avanzados o compatibilidad con más idiomas, lo que mejora su funcionalidad y la experiencia del usuario.
Ejemplo de la vida real: Amazon Alexa+
Amazon ha presentado Alexa+, rediseñada con inteligencia artificial generativa para hacer que las interacciones sean más naturales, útiles y capaces.
Alexa+ aprovecha modelos de lenguaje avanzados y extensos para comprender mejor el habla conversacional y el contexto, lo que le permite entablar diálogos más ricos, recordar las preferencias del usuario y ayudar a realizar tareas en diferentes servicios y dispositivos, como administrar hogares inteligentes, hacer reservas, organizar horarios y responder preguntas complejas. 3
4. Biometría de voz para seguridad
De forma similar a como tu smartphone te permite desbloquearlo con tus huellas dactilares, la biometría vocal utiliza la voz de una persona para autenticarla. Es posible que se les pida a los usuarios que digan su nombre en voz alta al iniciar sesión, en lugar de escribir una contraseña.
Como alternativa, la biometría de voz puede utilizarse en el sector Fintech para autorizar transacciones y verificar que sean auténticas y estén autorizadas por el titular de la cuenta. Además, la biometría de voz puede restringir el acceso al personal autorizado en el sector sanitario, donde la confidencialidad del paciente es fundamental.
Ejemplo real: HSBC
HSBC utiliza sistemas de reconocimiento de voz para identificar a sus clientes por su voz, lo que permite un acceso seguro a sus cuentas sin necesidad de PIN ni contraseñas tradicionales. Esta tecnología analiza rasgos vocales distintivos, como el tono, la entonación y los patrones del habla, para generar una «huella vocal» única para cada persona. 4
5. Servicio al cliente
Gracias al reconocimiento automático del habla (ASR) y al procesamiento del lenguaje natural, la tecnología de reconocimiento de voz permite a los clientes realizar solicitudes como "consultar mi saldo" y ser redirigidos o asistidos automáticamente, a menudo sin necesidad de un agente humano.
Ejemplo de la vida real: Amazon Lex
Amazon Lex es un servicio de IA conversacional totalmente administrado de AWS (991259_1677__) que permite a los desarrolladores implementar chatbots y asistentes virtuales basados en voz y texto.
Admite la integración con AWS Lambda y otros servicios de AWS, la implementación multiplataforma (por ejemplo, centros de contacto, aplicaciones web/móviles, servicios de mensajería), la creación visual de conversaciones, análisis, contexto y gestión de diálogos de varias rondas.
Lex también proporciona mejoras de IA generativa a través de grandes modelos de lenguaje para mejorar la clasificación de intenciones, la resolución de ranuras y las respuestas automatizadas.
Una actualización reciente añade un modelo ASR neuronal para el inglés que ofrece una mayor precisión en el reconocimiento de voz en distintos acentos y estilos de conversación, lo que hace que los asistentes de voz sean más fiables y reduce la necesidad de que los usuarios se repitan. 5
6. Automotriz
Los sistemas de reconocimiento de voz integrados en el automóvil son ahora estándar en la mayoría de los vehículos modernos. La principal ventaja del reconocimiento de voz en el automóvil es que permite al conductor mantener la vista en la carretera y las manos en el volante. Entre sus aplicaciones se incluyen realizar llamadas telefónicas, seleccionar emisoras de radio, configurar indicaciones y reproducir música.
Ejemplo de la vida real: Tesla
Tesla desarrolló asistentes virtuales que permiten a los usuarios gestionar la climatización, el entretenimiento y la navegación mediante comandos de voz como "Ajustar la temperatura a 72 grados" o "Navegar a [destination]". 6
7. Educación y ámbito académico
El reconocimiento de voz puede crear una plataforma de aprendizaje equitativa para niños con discapacidad visual o con visión reducida.
Ejemplo de la vida real: Duolingo
Duolingo integra la práctica oral en todos sus cursos de idiomas para ayudar a los estudiantes a desarrollar una verdadera capacidad de conversación desde el principio.
Los usuarios se encuentran con ejercicios de expresión oral desde su primera lección, como repetir palabras, decir traducciones en voz alta y participar en diálogos cortos, y pueden pulsar el micrófono para hablar y responder en lugar de escribir sus respuestas.
Existen sesiones de práctica oral específicas para perfeccionar la pronunciación y aumentar la confianza, actividades especializadas para nuevos sistemas de escritura y, para los suscriptores de Duolingo Max, herramientas de conversación interactivas como videollamadas y juegos de rol con personajes para practicar la expresión oral en escenarios realistas y que brindan apoyo.
Figura 1: Un ejemplo de las lecciones de conversación de Duolingo. 7
8. Atención médica
Toma de notas del médico
Las notas de diagnóstico de los pacientes se transcriben utilizando un software de transcripción médica (MD) con reconocimiento de voz.
Se ha observado que tomar notas es una de las actividades que más tiempo consume a los médicos, lo que reduce su capacidad para atender a los pacientes. Con la tecnología de reconocimiento de voz, los médicos pueden reducir la duración promedio de las consultas y, a su vez, atender a más pacientes.
Ejemplo de la vida real: Abridge AI
Abridge AI es un transcriptor médico con inteligencia artificial que se utiliza en Johns Hopkins Medicine para automatizar la documentación clínica durante las consultas. La herramienta utiliza la escucha ambiental para capturar las conversaciones entre médicos y pacientes, aplica el procesamiento del lenguaje natural para transcribirlas y, posteriormente, utiliza inteligencia artificial generativa para producir borradores estructurados de notas clínicas.
Los profesionales sanitarios pueden registrar las consultas mediante dispositivos móviles o sistemas integrados; posteriormente, las notas generadas por IA se incorporan a la historia clínica electrónica. Es importante destacar que los médicos deben revisar y finalizar estas notas antes de que pasen a formar parte del historial clínico oficial del paciente.
Al filtrar las conversaciones irrelevantes y centrarse en los detalles médicamente importantes, Abridge reduce la carga de trabajo de documentación y permite a los médicos dedicar más tiempo a la atención del paciente. 8
Diagnóstico
La tecnología de reconocimiento de voz para la depresión analiza la voz del paciente para detectar la presencia o ausencia de matices depresivos a través de palabras como "triste", "abrumado", "aburrido", "con sensación de vacío", etc. 9
Ejemplo de la vida real: ElevenLabs
ElevenLabs proporciona agentes conversacionales con inteligencia artificial que permiten interacciones de voz y texto para gestionar tareas a lo largo de la experiencia del paciente y del proveedor.
Estos agentes pueden responder consultas, automatizar la admisión de pacientes, priorizar las necesidades de los pacientes, programar y gestionar citas, brindar apoyo en el seguimiento, gestionar la facturación y ayudar con las tareas relacionadas con recetas y flujos de trabajo.
La plataforma está diseñada para ofrecer seguridad y cumplimiento normativo de nivel empresarial (incluidas HIPAA, GDPR, SOC 2 y opciones de retención cero), con registros de auditoría completos y gobernanza, y admite análisis en tiempo real para supervisar el rendimiento.
Mediante la automatización de las comunicaciones rutinarias y los flujos de trabajo administrativos, estos agentes pretenden mejorar el acceso a la atención médica, reducir la carga administrativa y optimizar los resultados operativos y para los pacientes.
9. Tecnología jurídica
Los chatbots legales han ganado popularidad debido a su facilidad de uso y amplia aplicabilidad. La tecnología legal con reconocimiento de voz puede ampliar los casos de uso a:
- Transcripción judicial (Redacción de discursos en tiempo real)
- eDiscovery (Descubrimiento legal)
- Transcripciones automatizadas en declaraciones e interrogatorios
- Utilizar el procesamiento del lenguaje natural (PLN) para revisar documentos legales y determinar si cumplen con los criterios reglamentarios.
La tecnología de transcripción de audio se utiliza ampliamente en el ámbito jurídico para convertir declaraciones, interrogatorios y procedimientos judiciales grabados en registros escritos precisos.
Ejemplo de la vida real: Prevail
Mediante sistemas de transcripción asistida por IA, como los empleados por Prevail, se generan transcripciones preliminares de declaraciones y arbitrajes en tiempo real y con gran precisión, que posteriormente son perfeccionadas por transcriptores humanos. 10
10. Experiencias de voz multimodales
El reconocimiento de voz se integra cada vez más con la visión artificial y otras entradas sensoriales para mejorar las experiencias interactivas.
- Búsqueda por voz y visual : Los usuarios pueden dirigir la cámara hacia los objetos mientras describen su búsqueda. Las pantallas inteligentes responden simultáneamente a comandos verbales y gestos con las manos.
- Asistencia de voz contextual : Los dispositivos aprovechan el contexto visual para interpretar los comandos de voz de forma más eficaz (por ejemplo, reconociendo "apaga esa luz" cuando el usuario se centra en un elemento específico).
Ejemplo de la vida real: Omind
La plataforma de Omind incluye un centro de conocimiento centralizado que combina documentos, imágenes de productos, videotutoriales y registros de chat en un repositorio con función de búsqueda.
Su motor de entrega omnicanal permite transiciones entre IVR, aplicaciones móviles, chat web y quioscos en tienda, manteniendo el contexto y el historial de la sesión.
La plataforma también proporciona análisis visuales y de voz para medir el nivel de interacción y el rendimiento de la resolución de problemas, junto con componentes de interfaz de usuario prediseñados, como carruseles, superposiciones de imágenes y reproductores de vídeo, que se integran en los flujos de trabajo de voz con requisitos de codificación limitados. 11
Preguntas frecuentes
El reconocimiento de voz convierte las palabras habladas en texto, mientras que el software de reconocimiento de voz identifica al hablante basándose en patrones de habla y características vocales únicas. El software moderno de conversión de voz a texto combina ambas tecnologías para lograr una transcripción precisa, a la vez que distingue entre diferentes voces mediante la identificación de hablantes.
La tecnología actual de conversión de voz a texto alcanza una precisión de transcripción superior al 95 % en condiciones ideales; sin embargo, el ruido de fondo y la calidad del audio de entrada pueden afectar su rendimiento. El software de dictado profesional, similar al que se utiliza para llamadas telefónicas y transcripción de audio, puede transcribir con precisión a varios interlocutores y manejar diversos idiomas, lo que lo hace muy útil para aplicaciones empresariales y para tomar notas.
Sí, el software de reconocimiento moderno admite varios idiomas simultáneamente, y muchas plataformas ofrecen integración entre dispositivos móviles y sistemas de escritorio. La mayoría de las soluciones incluyen funciones de control por voz que responden a algunos comandos en diferentes idiomas, y muchos proveedores ofrecen créditos gratuitos o un plan gratuito para probar las capacidades multilingües.
La tecnología de reconocimiento de voz facilita las operaciones comerciales mediante sistemas interactivos de respuesta de voz, transcripción de audio de reuniones y software de dictado para la creación de documentos. Estas funciones ahorran tiempo al convertir la voz humana directamente en archivos de texto, eliminando la necesidad de teclear manualmente y permitiendo la productividad manos libres mediante acceso por voz y comandos de texto en diversos dispositivos, incluidos los sistemas Windows.
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Comentarios 1
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