El reconocimiento del habla, o del habla al texto, es la capacidad de una máquina o un programa para identificar las palabras pronunciadas en voz alta y convertirlas en texto legible. El software de reconocimiento de voz rudimentario tiene un vocabulario limitado de palabras y frases, y sólo puede identificarlas si se hablan con mucha claridad. Un software más sofisticado tiene la capacidad de aceptar el habla natural, diferentes acentos e idiomas.

El reconocimiento del habla incorpora diferentes campos de investigación en informática, lingüística e ingeniería informática. Muchos dispositivos modernos o programas centrados en el texto pueden tener funciones de reconocimiento del habla para permitir un uso más fácil o de manos libres de un dispositivo.

Es importante tener en cuenta que los términos reconocimiento del habla y reconocimiento de la voz se utilizan a veces indistintamente. Sin embargo, los dos términos significan cosas diferentes. El reconocimiento de voz se utiliza para identificar palabras en el lenguaje hablado. El reconocimiento de voz es una tecnología biométrica que se utiliza para identificar la voz de un individuo en particular o para la identificación del hablante.

Cómo funciona

El reconocimiento de voz funciona mediante algoritmos a través del modelado acústico y del lenguaje. El modelado acústico representa la relación entre las unidades lingüísticas del habla y las señales de audio; el modelado del lenguaje empareja los sonidos con las secuencias de palabras para ayudar a distinguir entre las palabras que suenan de forma similar.

A menudo, los modelos ocultos de Markov se utilizan también para reconocer patrones temporales en el habla para mejorar la precisión dentro del sistema. Este método cambiará aleatoriamente los sistemas donde se asume que los estados futuros no dependen de los estados pasados. Otros métodos utilizados en el reconocimiento del habla pueden ser el procesamiento del lenguaje natural (NLP) o los N-gramas. El PNL facilita el proceso de reconocimiento del habla y lleva menos tiempo. Los N-Gramas, por su parte, son un enfoque relativamente sencillo de los modelos lingüísticos. Ayudan a crear una distribución de probabilidad para una secuencia.

Un software de reconocimiento del habla más avanzado utilizará la IA y el aprendizaje automático. Estos sistemas utilizarán la gramática, la estructura y la sintaxis, así como la composición de las señales de audio y voz para procesar el habla. El software que utiliza el aprendizaje automático aprenderá más cuanto más se utilice, por lo que puede ser más fácil aprender conceptos como los acentos.

Aplicaciones

Las aplicaciones más frecuentes del reconocimiento del habla dentro de la empresa incluyen el uso del reconocimiento del habla en los dispositivos móviles. Por ejemplo, las personas pueden utilizar esta funcionalidad en los teléfonos inteligentes para el enrutamiento de llamadas, el procesamiento de voz a texto, la marcación por voz y la búsqueda por voz. Un usuario de un smartphone podría utilizar la función de reconocimiento de voz para responder a un texto sin tener que bajar la vista del teléfono. El reconocimiento de voz en los iPhones, por ejemplo, está vinculado a otras funciones, como el teclado y Siri. Si un usuario añade un idioma secundario a su teclado, puede utilizar la función de reconocimiento de voz en el idioma secundario (siempre que el idioma secundario esté seleccionado en el teclado al activar el reconocimiento de voz. Para utilizar otras funciones como Siri, el usuario tendría que cambiar la configuración del idioma).

El reconocimiento de voz también puede encontrarse en aplicaciones de procesamiento de textos como Microsoft Word, donde los usuarios pueden dictar lo que quieren que aparezca como texto.

Pros y contras

Aunque es conveniente, la tecnología de reconocimiento de voz todavía tiene algunos problemas que resolver, ya que está en continuo desarrollo. Los pros del software de reconocimiento de voz son que es fácil de usar y está disponible. El software de reconocimiento de voz se instala ahora con frecuencia en ordenadores y dispositivos móviles, lo que permite un fácil acceso.

Los inconvenientes del reconocimiento de voz son su incapacidad para captar a veces las palabras debido a las variaciones de pronunciación, su falta de compatibilidad con algunos idiomas y su incapacidad para sortear el ruido de fondo. Estos factores pueden provocar imprecisiones. Algunos programas de reconocimiento de voz también pueden tardar y sentirse relativamente lentos al procesar el habla.

Rendimiento

El rendimiento del reconocimiento de voz se mide por la precisión y la velocidad. La precisión se mide con la tasa de error de palabras. El WER funciona a nivel de palabra e identifica las imprecisiones en la transcripción, aunque no puede identificar cómo se ha producido el error. La velocidad se mide con el factor de tiempo real. Hay una serie de factores que pueden afectar al rendimiento del reconocimiento del habla por ordenador, como la pronunciación, el acento, el tono, el volumen y el ruido de fondo.