Tecnologia

Reconocimiento del habla
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El Reconocimiento Automático del Habla (RAH) o Reconocimiento Automático de Voz es una parte de la Inteligencia Artificial que tiene como objetivo permitir la comunicación hablada entre seres humanos y computadoras electrónicas. El problema que se plantea en un sistema de RAH es el de hacer cooperar unconjunto de informaciones que provienen de diversas fuentes de conocimiento (acústica, fonética, fonológica, léxica, sintáctica, semántica y pragmática), en presencia de ambigüedades, incertidumbres y errores inevitables para llegar a obtener una interpretación aceptable del mensaje acústico recibido.
Un sistema de reconocimiento de voz es una herramienta computacional capaz de procesar la señalde voz emitida por el ser humano y reconocer la información contenida en ésta, convirtiéndola en texto o emitiendo órdenes que actúan sobre un proceso. En su desarrollo intervienen diversas disciplinas, tales como: la fisiología, la acústica, el procesamiento de señales, la inteligencia artificial y la ciencia de la computación.
Contenido[ocultar] * 1 Diseño de un sistema de RAH * 1.1Aprendizaje * 1.2 Decodificador acústico-fonético * 1.3 Modelo del lenguaje * 2 Características de los sistemas existentes * 3 Clasificación * 4 Usos y aplicaciones * 5 Curiosidades * 6 Véase también * 7 Referencias * 8 Enlaces externos * 9 Soluciones comerciales y comparativas tecnologicas |
[editar] Diseño de un sistema de RAH
[editar] Aprendizaje
Un aspecto crucial enel diseño de un sistema de RAH es la elección del tipo de aprendizaje que se utilice para construir las diversas fuentes de conocimiento. Básicamente, existen dos tipos:
* Aprendizaje Deductivo: Las técnicas de Aprendizaje Deductivo se basan en la transferencia de los conocimientos que un experto humano posee a un sistema informático. Un ejemplo paradigmático de las metodologías que utilizantales técnicas lo constituyen los Sistemas Basados en el Conocimiento y, en particular, los Sistemas Expertos.
* Aprendizaje Inductivo: Las técnicas de Aprendizaje Inductivo se basan en que el sistema pueda, automáticamente, conseguir los conocimientos necesarios a partir de ejemplos reales sobre la tarea que se desea modelizar. En este segundo tipo, los ejemplos los constituyen aquellaspartes de los sistemas basados en los modelos ocultos de Markov o en las redes neuronales artificiales que son configuradas automáticamente a partir de muestras de aprendizaje.
En la práctica, no existen metodologías que estén basadas únicamente en el Aprendizaje Inductivo, de hecho, se asume un compromiso deductivo-inductivo en el que los aspectos generales se suministran deductivamente y lacaracterización de la variabilidad inductivamente.
[editar] Decodificador acústico-fonético
Las fuentes de información acústica, fonética, fonológica y posiblemente léxica, con los correspondientes procedimientos interpretativos, dan lugar a un módulo conocido como decodificador acústico-fonético (o en ocasiones a un decodificador léxico). La entrada al decodificador acústico-fonético es la señal vocalconvenientemente representada; para ello, es necesario que ésta sufra un preproceso de parametrización. En esta etapa previa es necesario asumir algún modelo físico, contándose con modelos auditivos y modelos articulatorios.
[editar] Modelo del lenguaje
Las fuentes de conocimiento sintáctico, semántico y pragmático dan lugar al modelo del lenguaje del sistema. Cuando la representación de laSintaxis y de la Semántica tiende a integrarse, se desarrollan sistemas de RAH de gramática restringida para tareas concretas.
Reconocimiento de una gramática restringida |
El reconocimiento de la gramática restringida trabaja reduciendo las típicas frases reconocidas a un tamaño más pequeño que la gramática formal. Este tipo de reconocimiento trabaja mejor cuando el hablante proporciona...