El reconocimiento automático de voz ( ASR ) cambia la industria de la locución al convertir las palabras habladas en texto. Utiliza aprendizaje automático e inteligencia artificial para comprender y escribir lo que dice la gente. En los últimos diez años, ASR ha crecido mucho. Ahora se utiliza en muchas áreas, como llamadas telefónicas, vídeos, comprobaciones de medios y reuniones en línea.

La antigua forma de hacer ASR era utilizar modelos ocultos de Markov (HMM) y modelos de mezcla gaussiana (GMM). Este método se utilizó durante quince años. Pero necesitaba mucho trabajo y formación especial.

Los nuevos modelos de Deep Learning en ASR son mejores. Son más precisos y más fáciles de usar. No necesitan datos de entrenamiento especiales y pueden escribir bien el discurso sin ayuda adicional.

Gracias a las API de voz a texto, como las de AssemblyAI, ASR ahora es más fácil de usar. Los desarrolladores, las nuevas empresas y las grandes empresas pueden agregar ASR a sus productos fácilmente. Esta tecnología se utiliza en muchas áreas para mejorar las cosas, como en el seguimiento de llamadas, subtítulos de vídeos, comprobaciones de medios y reuniones en línea.

Pero ASR todavía tiene algunos problemas. Es difícil lograr que comprenda perfectamente el habla debido a las diferentes formas en que las personas hablan. A pesar de estos problemas, la demanda de ASR está creciendo. Se espera que tenga un valor de 24.900 millones de dólares en 2025.

ASR se utiliza en muchas áreas, no sólo en locuciones. En los automóviles, ayuda a que la conducción sea más segura con comandos de voz. En el sector sanitario, ayuda a los médicos a anotar la información del paciente. También ayuda a resolver los problemas de los clientes más rápido en ventas al transcribir llamadas y trabajar con chatbots de IA.

En resumen, ASR está cambiando la industria de la locución . Hace que la transcripción del habla sea rápida y precisa. A medida que mejore, la ASR ayudará a que las cosas sean más accesibles, eficientes y rentables en muchos campos.

Una breve historia de la ASR

La tecnología ASR comenzó en la década de 1950. El primer sistema, llamado "Audrey", fue fabricado por Bell Labs. Desde entonces, ha crecido mucho y ha utilizado el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo para mejorar.

Los antiguos sistemas ASR utilizaban una combinación de modelos como los modelos ocultos de Markov (HMM). Estos sistemas tenían modelos de lenguaje, diccionarios de pronunciación y HMM. Fueron capacitados en grandes conjuntos de datos para reconocer bien el habla. Este trabajo ayudó a crear los sistemas ASR actuales.

En 2014 se produjo un gran cambio con un artículo de Baidu. Habló sobre el uso del aprendizaje profundo para ASR. Este método asigna audio a palabras mediante redes neuronales profundas. Ha hecho que el ASR sea mucho más preciso.

Ahora utilizamos métodos ASR tanto antiguos como nuevos. La vieja manera es fuerte y flexible. La nueva forma es más sencilla y podría ser más precisa al aprender del audio sin procesar.

ASR ayuda a muchas industrias, como el mundo de la locución. Alimenta a Siri, Alexa y el Asistente de Google, lo que facilita hablar con los dispositivos. También ayuda con la conversión de voz a texto de forma rápida y precisa, lo que ayuda a muchas personas.

El futuro de ASR parece brillante. Nuevas tecnologías como Whisper de OpenAI podrían mejorar aún más la transcripción. La investigación sobre aprendizaje profundo e inteligencia artificial seguirá haciendo que el ASR sea más preciso. Agregar tecnología de PNL ayudará a que las máquinas comprendan más sobre el habla.

Aplicaciones clave y desafíos de la ASR

La tecnología ASR es muy importante en muchos campos, como la industria de locución . Ayuda con la transcripción automatizada, subtítulos en tiempo real para videos y subtítulos. También se utiliza en sistemas telefónicos, servicio al cliente, traducción de idiomas, atención médica y trabajo legal. Esta tecnología ha cambiado la forma en que funcionan las cosas, ha facilitado el acceso a ellas y ha reducido costos.

Pero ASR enfrenta grandes desafíos . Lograr que sea tan bueno como un humano es difícil. Tiene problemas con diferentes estilos de hablar y comprender palabras en contexto. Los investigadores están trabajando arduamente para mejorarlo con nuevos modelos de aprendizaje.

Obtener suficientes datos y capacitación es otro gran problema. Ahora necesitamos miles o incluso cientos de miles de horas de datos. Las empresas también luchan con el costo y el tiempo que implica configurar sistemas de inteligencia artificial de voz. Sin embargo, algunas industrias como la de servicios financieros y la de atención médica realmente están utilizando mucho la tecnología de voz y planean usarla aún más.

Una encuesta de Statista encontró que el 73% de las empresas no utilizan tecnología de voz porque no es lo suficientemente precisa. Diferentes industrias necesitan sus propios modelos de lenguaje para ASR y PNL. La PNL tiene sus propios problemas, como lidiar con la jerga y necesitar actualizaciones. Pero se espera que el mercado del reconocimiento de voz crezca mucho, alcanzando casi los 50 millones de dólares en 2029.

La investigación realizada por McKinsey muestra que ASR realmente puede mejorar el servicio al cliente en los centros de llamadas. Puede agilizar las cosas, ofrecer mejores opciones de autoayuda y mejorar la comunicación con los clientes. Dado que el 50% de los consumidores estadounidenses utilizan la búsqueda por voz todos los días, ASR podría cambiar mucho la forma en que hablamos con las empresas.

Preguntas frecuentes

¿Qué es el reconocimiento automático de voz (ASR) y cómo revoluciona la industria de la locución?

ASR convierte palabras habladas en texto mediante aprendizaje automático e inteligencia artificial. Cambia el mundo de la locución al crear texto en tiempo real a partir de voz. Ahora ayuda con los subtítulos en TikTok, Instagram y Spotify, lo que hace que las cosas sean más accesibles y eficientes.

¿Cuál es la historia de la ASR?

El primer sistema ASR, "Audrey", comenzó en la década de 1950 en los Laboratorios Bell. Con el tiempo, el aprendizaje automático mejoró mucho el ASR. Ahora bien, hay dos formas principales de hacerlo: la forma tradicional y la forma de aprendizaje profundo. Cada uno tiene sus propios puntos positivos y negativos.

¿Cuáles son las aplicaciones y desafíos clave de la ASR?

ASR se utiliza en muchas áreas. En locuciones, ayuda con la escritura automática, los subtítulos en vivo y los subtítulos. También se encuentra en sistemas telefónicos, servicio al cliente, traducción de idiomas, atención médica y trabajo legal. Pero todavía tiene problemas para igualar la precisión humana, especialmente con las variaciones del habla. Los investigadores están trabajando duro para mejorarlo.