¿Cómo hacer uso de voz a texto?

Vivimos en la era de la IA (Inteligencia Artificial) y se está convirtiendo en parte de nuestra vida diaria. Desde nuestros teléfonos inteligentes hasta los motores de los automóviles, se ha infiltrado en casi todos los aspectos de nuestra vida. Un ejemplo de ello es la tecnología de voz a texto. Las grabaciones automáticas de sus conversaciones son mucho más rápidas y fáciles de analizar cuando están en formato de audio.

Ahorra papel y lápiz en las listas de tareas pendientes y en los mandados de la oficina. También ayuda a los médicos a solicitar pruebas y acceder a las historias clínicas de los pacientes con una tasa de precisión de más del 99 %.

Con Speech Analytics ya no necesita un recopilador de encuestas para preguntar a las personas cómo se sienten. Simplemente lea sus conversaciones de mensajes de texto, incluso si está en un idioma desconocido.

Introducción: ¿Qué es la tecnología de voz a texto?

La voz a texto está cambiando la forma en que vivimos y trabajamos. Tiene grandes beneficios y en algunos casos puede resolver completamente un problema. Las aplicaciones de esta herramienta en salud, servicio al cliente, periodismo, investigación cualitativa, etc. continúan creciendo cada año.

Este artículo muestra las diferentes formas en que esta increíble pieza de tecnología participa en varias industrias en la actualidad. Desde profesionales de la salud hasta periodistas, el software de voz a texto es beneficioso. Satisface la demanda de informes rápidos y detallados. Los beneficios provienen de que ahorra tiempo, mejora el servicio al cliente y mejora la calidad de los servicios.

La tecnología no es perfecta para una conversación natural. Pero cuando se combina con humanos con grandes habilidades de comunicación, el asistente de IA puede completar tareas infinitamente mejor.

¿Cómo funciona el software de voz a texto?

El reconocimiento de voz y la traducción son un concepto antiguo que existe desde hace décadas. Siempre se basó en las capacidades de lenguaje natural de los humanos.

Por lo tanto, después de la transmisión y traducción a otro idioma, los humanos limpiarían posibles errores e inferirían el significado de los datos.

Hoy en día, la generación de reconocimiento de voz se basa en redes neuronales artificiales. Le da un gran impulso de rendimiento en la comprensión del habla humana escrita a través de señales de audio. Las computadoras también pueden influir en la elección de palabras según el significado previsto o el análisis de sentimientos. Como el análisis de sentimientos de las fuentes de Twitter para determinar si las personas están satisfechas o descontentas con una plataforma o producto.

A team that uses speech to text

Hay 4 pasos de conversión de voz a texto:

1. El software de reconocimiento de voz convierte las señales analógicas en lenguaje digital. Cuando las vibraciones pasan del altavoz al micrófono, el software traduce estas vibraciones en datos que representan señales digitales.

2. El convertidor de voz a texto filtra las ondas digitales para mantener los sonidos que son relevantes. Suena como si tu voz y las teclas de la máquina de escribir hicieran ruido de fondo para los sonidos que queremos distinguir; el viento y la lluvia por ejemplo. Pero con suficiente entrenamiento, el sistema se vuelve mejor para capturar estos acentos creados en la tierra una vez, como los océanos o los insectos. No deja nada más que el diseño de tu voz (u otras fuentes de sonido).

3. El software divide las grabaciones de audio más largas en segmentos muy cortos, por ejemplo, una milésima de segundo. Lo hace para compararlos con diferentes textos desconocidos y llegar a una traducción virtual.

El sistema STT se basa en el proceso de transcripción fonética. Divide cualquier evento del habla en importantes unidades de sonido o sílabas según sus cualidades fonéticas. En general, cada sílaba corresponde a una letra del alfabeto oa otro carácter. Es una unidad apropiada para codificar el habla oral.

4. Finalmente, el software genera un archivo de texto que contiene todo el material hablado en forma de texto.

Diferentes modelos de altavoces utilizados en voz a texto

Un sistema de reconocimiento de voz independiente del hablante detecta la voz del hablante y la compara con una base de datos predeterminada de voces. Entonces puede ser utilizado por cualquier persona. Un sistema dependiente del hablante, por otro lado, entrena la voz de un individuo con palabras específicas. Entonces el modelo aprende sus patrones de habla. Esto permite que el sistema brinde resultados más precisos cuando hablan al considerar variables como acento, dialecto, ruido u obstrucción.

En este momento, es difícil que estos sistemas sean mejores que los oyentes humanos en la detección de silbidos de lobo y ruido de fondo. Pero con el tiempo esperamos que puedan producir archivos de audio más limpios. Lo que permitirá nuevas oportunidades en telecomunicaciones.

Otros modelos de reconocimiento de voz

Los modelos de reconocimiento de voz pueden aliviar una tarea repetitiva que a la gente no le gusta o no puede hacer. Difieren en la cantidad de información que requieren para diferentes tareas en comparación con lo avanzados que son. Algunas personas usan un asistente de asistencia para ayudar con tareas más difíciles y de alto nivel.

A meeting that is being turned to text

Puede realizar tareas repetitivas de manera más eficiente mediante el uso de modelos de reconocimiento de voz. Estos asistentes generalmente requieren menos información que si tuviera que hacerlo usted mismo. Por lo tanto, son más convenientes para las tareas diarias, como responder mensajes de texto, configurar alarmas, reproducir música, etc. Existen diferentes niveles de reconocimiento de voz para diferentes propósitos. Algunos pueden incluir la precisión de los resultados y la facilidad de uso entre tareas más avanzadas sin siquiera necesitar ninguna entrada. Otras son opciones menos ambiguas, pero normalmente requieren algún tipo de supervisión o cuidado por parte del usuario.

La coincidencia de patrones

La IA de coincidencia de patrones es menos efectiva que la IA de aprendizaje profundo, pero ambas hacen el trabajo. Permite que el software automático registre y guarde números de teléfono o direcciones de correo electrónico a medida que escucha hablar a las personas. Esta tecnología se basa en la capacidad de la tecnología para reconocer una gama muy limitada de oraciones y palabras. Las computadoras pueden ser guiadas por humanos a través de indicaciones para manejar llamadas en centros de llamadas o comprender los dígitos en una dirección, pero en su mayor parte, se ejecutan por su cuenta.

Análisis Estadístico y Modelado

Las herramientas más avanzadas, el análisis estadístico y el modelado son importantes porque ayudan a los usuarios a identificar exactamente lo que quieren. También se aleja de la dirección de confundir a menudo los resultados por malentendidos.

El análisis y modelado estadístico es una herramienta matemática que puede identificar, describir y resumir patrones en conjuntos de datos. Esta poderosa herramienta permite procesar y analizar grandes cantidades de datos de manera simple y eficiente.

El análisis estadístico y el modelado no solo están reservados para los chatbots avanzados que se basan en la tecnología AI NLP. También se puede utilizar en el reconocimiento de voz. Y esta herramienta avanzada de reconocimiento de voz es capaz de reconocer acentos y comprender mejor los homónimos para aquellos que hablan con acento, pero rara vez se dirige a las personas que se expresan constantemente con diferentes perversidades homónimas.

Es una de las herramientas de reconocimiento de voz más avanzadas. El análisis estadístico lleva la complejidad a un nivel completamente nuevo, recopilando más datos que otros métodos. Se adapta a patrones de lenguaje anómalos, y a todo tipo de tartamudeos, uhs, oms, etc.

Se aplican muchas pruebas estadísticas para analizar las dificultades de inicio antes de ejecutar el algoritmo que tendrá en cuenta los filtros para obtener mejores resultados. Posteriormente, hay pruebas que comparan el rendimiento humano con la precisión de salida de la máquina. Y luego hay una prueba de ruido adicional que aplica filtros después de un cierto tiempo de pronunciación, lo que conduce a un reconocimiento muy alto de los homónimos.

A woman who uses speech to text

Reconocer ciertos dialectos y acentos

Como modelo basado en datos, el modelado estadístico puede brindar a los desarrolladores de software un mayor control en términos de extracción y reconocimiento automáticos de dialectos e idiomas de diferentes maneras. Los desarrolladores de software también necesitan adquirir más datos para identificar todos los idiomas y dialectos.

Además, los desarrollos en el modelado estadístico hacen posible identificar ciertos dialectos y acentos en los que habla la gente. Este sistema se basa en datos anteriores para crear modelos de lenguaje más precisos, lo que luego ayuda a los procesadores a identificar palabras como horse o gaga más fácilmente.

Comprender los homónimos

Una palabra puede tener la misma ortografía, pero diferentes significados según cómo se use en una oración. Se les conoce como homónimos. El software de voz a texto tiene una variedad de problemas al procesar estas palabras con sus reglas de inflexión, lo que puede resultar en una decodificación inexacta de la información.

No es fácil para los desarrolladores crear software que pueda diferenciar entre homónimos. Deben considerar el contexto para identificar correctamente la palabra que se está utilizando.

Hoy en día, están surgiendo empresas que creen que pueden abordar este problema mediante la implementación de nuevas tecnologías. Esperan diferenciar entre palabras solo con sus sonidos, dejando de lado las pistas de contexto que el software necesita usar para una interpretación precisa.

Comprensión y procesamiento del lenguaje natural: el cerebro de la transcripción de voz a texto

¿Dónde se utiliza la voz a texto?

A medida que las máquinas comprenden mejor el lenguaje humano, las usamos en lugares que habrían sido inimaginables hace solo unos años. Necesitamos conocer las limitaciones de la tecnología para que esto suceda.

La comprensión del lenguaje natural verifica el significado implícito en el lenguaje y lo correlaciona con el texto para encontrar patrones que ocurren en el habla coloquial.

Cuando se trata de la comprensión del lenguaje natural, el análisis de las redes sociales es uno de los casos de uso más populares. Necesita un programa para comprender temas, sentimientos o incluso diferentes tipos de opiniones políticas en una publicación de Facebook para que puedan ayudar a las empresas a analizar mejor a sus audiencias.

Estos programas aún no son tan competentes para sacar conclusiones sobre el contenido porque las personas son difíciles de generalizar, pero han demostrado ser exitosos en la detección de correo electrónico no deseado y en el análisis de los valores de las personas a partir de las huellas digitales.

Máquina traductora

En diferentes culturas, existen diferentes formas de comunicar los pensamientos y las intenciones de las personas. Una de ellas son las herramientas de conversión de voz a texto. La voz a texto es una característica cada vez más popular de las aplicaciones de protocolo de voz sobre Internet que permite que dos o más personas que hablan dos idiomas diferentes puedan comunicarse de manera efectiva entre sí en tiempo real.

A workspace

Esta herramienta de voz a texto traduce el mensaje de voz en palabras. Cuando se trata de esto, uno puede traducir fácilmente su mensaje de voz a otro idioma. Es una manera fácil de comunicarse con personas que no hablan su idioma siempre que tenga una cámara.

Esto es especialmente útil cuando se trata de periodistas que cubren temas que son específicos de otras culturas sin hablar con fluidez el idioma local o simplemente cualquiera que prefiera hablar en lugar de escribir.

Resumen de documentos

Las herramientas de resumen automático son muy prometedoras en esta era en la que se cargan muchos tipos diferentes de contenido cada segundo. No será intimidante volver a leer todo el artículo. Eso probablemente tomará mucho tiempo y esfuerzo. Si puede obtener la idea principal/información de resumen en solo una línea o dos, le ayudaría a ahorrar mucho tiempo y esfuerzo allí mismo.

El resumen de contenido académico, o resumen de documentos, es una capacidad importante para que las computadoras proporcionen resúmenes instantáneos a los estudiantes mientras leen la documentación en Internet. A medida que ocurren muchos cambios en estos días de manera constante en muchos aspectos, incluidas las tendencias en las actitudes de estudio y las formas productivas de estudiar.

Categorización de contenido

La categorización del contenido es la separación intencionada de contenido particular en diferentes categorías. Esto se puede lograr a través de técnicas de comprensión del lenguaje natural.

El contenido también se puede optimizar para la Búsqueda de Google mediante el uso de algoritmos de aprendizaje automático que procesarán las palabras que se encuentran en los textos y calcularán cuál es su relevancia, teniendo esa relevancia como un factor de clasificación. De esta manera es posible categorizar el contenido por relevancia de palabras clave, para que otras personas que deseen encontrar información sobre ciertos temas o temas puedan encontrarlo.

Análisis de los sentimientos

Con la aparición del software de análisis de contenido, los humanos ya no tienen que intervenir manualmente para dar sentido al texto opinado.

Las herramientas de comprensión del lenguaje natural nos dan una idea de las opiniones de los lectores que, de lo contrario, están aquí «debajo cognitivamente», lo que a veces solo da como resultado suposiciones sobre los datos. Con ellos, las máquinas pueden ofrecer un análisis sistemático de blogs, reseñas, tuits, etc., lo que facilita a los anunciantes y vendedores reconocer lo que el cliente quiere o necesita sin ser parte o verse afectado por esta subjetividad.

Detección de plagio

Las herramientas avanzadas de PNL no son como simples herramientas de plagio

Otras personas pueden hacer el proceso de detección de plagio. Pero las herramientas avanzadas de comprensión del lenguaje natural también detectan el plagio. Lo hace a través de algoritmos informáticos si hay plagio pero también paráfrasis. Estos algoritmos manejan oraciones con varios grados de complejidad de oraciones y usan la redacción del segundo párrafo dado como comparación para verificar la similitud.

Inconvenientes de las herramientas de voz a texto

En comparación con otros competidores de procesamiento de lenguaje natural, las herramientas de voz a texto tienen una tasa de éxito relativamente baja. Esto es especialmente cierto cuando la calidad de audio de una grabación es deficiente.

Las malas condiciones de grabación pueden arruinar una grabación profesional. También puede arruinar una sesión de voz en off para un video promocional de la empresa y convertir algo que suena interesante en un galimatías.

Tienes que ser específico acerca de que tus guiones vayan a la cabina de sonido y se lean palabra por palabra. Mientras que los actores podrían usar fácilmente efectos de sonido y otros ruidos de fondo para que suene mucho más animado durante sus sesiones.

A company that converts to text

Después de que el software transcribe una grabación, una persona o software debe verificar si la transcripción es precisa. Si hubo interrupciones, estaban hablando demasiado rápido o demasiado lento. Además, si se percibió que se dijo algo, pero en realidad no fue así, tienen que revisarlo todo y editarlo.

De lo contrario, la transcripción de voz a texto será inexacta y tendrán que empezar desde cero de nuevo.

Preguntas frecuentes:

¿Debe utilizar programas de voz a texto gratuitos o de pago?

Las aplicaciones pagas tienden a superar a las gratuitas en términos de precisión y velocidad, también deja en tus manos lo que queda de la edición del artículo. Pero las aplicaciones pagas le costarán dinero, por lo que para algunas personas la compensación no vale el dinero que cuesta.
A nadie le gusta lidiar con el pago y la administración de suscripciones, por lo que estos servicios deben ser más que gratuitos para que puedan resistir el paso del tiempo. No siempre ofrecen soporte técnico de calidad, son pobres en términos de velocidad y precisión, y te dejan mucho trabajo de edición.blank

¿Cómo elegir el programa correcto de conversión de voz a texto?

Con tantas herramientas de software de voz a texto en el mercado, es un desafío elegir una.
Una búsqueda general en Google de «voz a texto» mostrará una lista de software útil en el mercado. Sin embargo, uno tiene que leer detenidamente su contenido y elegir un paquete completo con soporte técnico confiable y un servicio al cliente útil, ¡no una política de todo incluido en la que llama a las oficinas centralizadas y nadie responde!
Algunos buenos ejemplos incluyen Transkriptor y Otterblank

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