Il riconoscimento vocale, o speech-to-text, è la capacità di una macchina o di un programma di identificare le parole pronunciate ad alta voce e convertirle in testo leggibile. Un software di riconoscimento vocale rudimentale ha un vocabolario limitato di parole e frasi, e può identificarle solo se sono pronunciate molto chiaramente. Un software più sofisticato ha la capacità di accettare il parlato naturale, diversi accenti e lingue.

Il riconoscimento vocale incorpora diversi campi di ricerca in informatica, linguistica e ingegneria informatica. Molti dispositivi moderni o programmi incentrati sul testo possono avere funzioni di riconoscimento vocale in essi per consentire un uso più facile o a mani libere di un dispositivo.

È importante notare che i termini riconoscimento vocale e riconoscimento vocale sono talvolta usati in modo intercambiabile. Tuttavia, i due termini significano cose diverse. Il riconoscimento vocale è usato per identificare le parole nel linguaggio parlato. Il riconoscimento vocale è una tecnologia biometrica usata per identificare la voce di un particolare individuo o per l’identificazione del parlante.

Come funziona

Il riconoscimento vocale funziona usando algoritmi attraverso la modellazione acustica e linguistica. La modellazione acustica rappresenta la relazione tra le unità linguistiche del discorso e i segnali audio; la modellazione linguistica abbina i suoni alle sequenze di parole per aiutare a distinguere tra le parole che suonano simili.

Spesso, vengono utilizzati anche modelli di Markov nascosti per riconoscere i modelli temporali nel discorso per migliorare la precisione all’interno del sistema. Questo metodo cambia in modo casuale i sistemi in cui si presume che gli stati futuri non dipendano dagli stati passati. Altri metodi usati nel riconoscimento del parlato possono includere l’elaborazione del linguaggio naturale (NLP) o gli N-grammi. NLP rende il processo di riconoscimento vocale più facile e richiede meno tempo. Gli N-Grams, d’altra parte, sono un approccio relativamente semplice ai modelli linguistici. Aiutano a creare una distribuzione di probabilità per una sequenza.

Un software di riconoscimento vocale più avanzato userà l’IA e l’apprendimento automatico. Questi sistemi useranno la grammatica, la struttura, la sintassi e la composizione dei segnali audio e vocali per elaborare il discorso. Il software che usa l’apprendimento automatico imparerà di più quanto più viene usato, quindi potrebbe essere più facile imparare concetti come gli accenti.

Applicazioni

Le applicazioni più frequenti del riconoscimento vocale all’interno dell’impresa includono l’uso del riconoscimento vocale nei dispositivi mobili. Per esempio, gli individui possono usare questa funzionalità negli smartphone per l’instradamento delle chiamate, l’elaborazione da discorso a testo, la composizione vocale e la ricerca vocale. Un utente di smartphone potrebbe usare la funzione di riconoscimento vocale per rispondere a un testo senza dover guardare il proprio telefono. Il riconoscimento vocale sugli iPhone, per esempio, è legato ad altre funzioni, come la tastiera e Siri. Se un utente aggiunge una lingua secondaria alla sua tastiera, può poi utilizzare la funzionalità di riconoscimento vocale nella lingua secondaria (a condizione che la lingua secondaria sia selezionata sulla tastiera quando si attiva il riconoscimento vocale. Per usare altre funzioni come Siri, l’utente dovrebbe cambiare le impostazioni della lingua.)

Il riconoscimento vocale può anche essere trovato in applicazioni di elaborazione testi come Microsoft Word, dove gli utenti possono dettare ciò che vogliono mostrare come testo.

Pro e contro

Sebbene sia conveniente, la tecnologia di riconoscimento vocale ha ancora alcuni problemi da risolvere, poiché è in continuo sviluppo. I pro del software di riconoscimento vocale sono che è facile da usare e facilmente disponibile. Il software di riconoscimento vocale è ora frequentemente installato nei computer e nei dispositivi mobili, permettendo un facile accesso.

I lati negativi del riconoscimento vocale includono la sua incapacità di catturare a volte le parole a causa delle variazioni di pronuncia, la sua mancanza di supporto per alcune lingue e la sua incapacità di distinguere il rumore di fondo. Questi fattori possono portare a delle imprecisioni. Alcuni software di riconoscimento vocale possono anche richiedere tempo e sentirsi relativamente lenti nell’elaborare il discorso.

Performance

La performance del riconoscimento vocale è misurata dalla precisione e dalla velocità. L’accuratezza si misura con il tasso di errore di parola. Il WER lavora a livello di parola e identifica le imprecisioni nella trascrizione, anche se non può identificare come si è verificato l’errore. La velocità si misura con il fattore di tempo reale. Una varietà di fattori può influenzare le prestazioni del riconoscimento vocale del computer, tra cui la pronuncia, l’accento, l’intonazione, il volume e il rumore di fondo.