El Asistente de Voz
El Asistente de Voz
¿Qué es un asistente de voz?
Un asistente de voz es un asistente digital que utiliza reconocimiento de voz, algoritmos de procesamiento del lenguaje y síntesis de voz para escuchar comandos de voz específicos y devolver información relevante o realizar funciones específicas según lo solicite el usuario.
A partir de comandos específicos, a veces llamados intenciones, pronunciados por el usuario, los asistentes de voz pueden devolver información relevante escuchando palabras clave específicas y filtrando el ruido ambiental.
Si bien los asistentes de voz pueden estar completamente basados en software y pueden integrarse en la mayoría de los dispositivos, algunos asistentes están diseñados específicamente para aplicaciones de un solo dispositivo, como Amazon Alexa.
Hoy en día, los asistentes de voz están integrados en muchos de los dispositivos que utilizamos a diario, como móviles, ordenadores y altavoces inteligentes. Debido a su amplia gama de integraciones, hay varios asistentes de voz que ofrecen un conjunto de funciones muy específicas, mientras que algunos optan por ser abiertos para ayudar con casi cualquier situación que se presente.
Tecnología detrás de los asistentes de voz
Los asistentes de voz utilizan la Inteligencia Artificial y el reconocimiento de voz para ofrecer de forma precisa y eficiente el resultado que el usuario busca. Si bien puede parecer sencillo pedirle a una computadora que configure un temporizador, la tecnología detrás de esto es fascinante.
Reconocimiento de voz
El reconocimiento de voz funciona tomando una señal analógica de la voz de un usuario y convirtiéndola en una señal digital. Después de hacer esto, la computadora toma la señal digital e intenta compararla con palabras y frases para reconocer la intención del usuario. Para hacer esto, la computadora requiere una base de datos de palabras y sílabas preexistentes en un idioma determinado para poder comparar estrechamente la señal digital. Verificar la señal de entrada con esta base de datos se conoce como reconocimiento de patrones y es la fuerza principal detrás del reconocimiento de voz.
Inteligencia artificial
La inteligencia artificial utiliza máquinas para simular y replicar la inteligencia humana.
En 1950, Alan Turing publicó su artículo “Computing Machinery and Intelligence” en el que por primera vez planteaba la pregunta: ¿pueden pensar las máquinas? Alan Turing luego desarrolló la Prueba de Turing, un método para evaluar una computadora para probar su capacidad de pensar como un humano. Posteriormente se desarrollaron cuatro enfoques que definieron la IA: pensar humanamente/racionalmente y actuar humanamente/racionalmente. Mientras que los dos primeros se ocupan del razonamiento, los dos segundos se ocupan del comportamiento real. La IA moderna suele verse como un sistema informático diseñado para realizar tareas que normalmente requieren interacción humana. Estos sistemas pueden mejorarse a sí mismos mediante un proceso conocido como aprendizaje automático.
Machine Learning
El "Machine Learning" se refiere al subconjunto de la Inteligencia Artificial donde los programas se crean sin el uso de codificadores humanos que crean manualmente el programa. En lugar de escribir el programa completo por su cuenta, los programadores le dan a la IA “patrones” para que los reconozca y aprenda, y luego le dan a la IA grandes cantidades de datos para examinar y estudiar. Entonces, en lugar de tener reglas específicas que cumplir, la IA busca patrones dentro de estos datos y los utiliza para mejorar sus funciones ya existentes. Una forma en que el aprendizaje automático puede ser útil para Voice AI es alimentando al algoritmo con horas de habla de varios acentos y dialectos.
Mientras que los programas tradicionales requieren una entrada y reglas para desarrollar una salida, las herramientas de aprendizaje automático reciben una entrada y una salida y las utilizan para crear el programa en sí. Hay dos enfoques para el aprendizaje automático, el aprendizaje supervisado y el aprendizaje no supervisado. En el aprendizaje supervisado, el modelo recibe datos que ya están parcialmente etiquetados, lo que significa que algunos de los datos proporcionados ya estarán etiquetados con la respuesta correcta. Esto ayuda a guiar el modelo para categorizar el resto de los datos y desarrollar un algoritmo correcto. En el aprendizaje no supervisado, ninguno de los datos está etiquetado, por lo que depende del modelo encontrar el patrón correctamente. Una de las razones por las que esto es muy útil es porque permite que el modelo encuentre patrones que los creadores quizás nunca hubieran encontrado por sí solos, pero los datos son mucho más impredecibles.
Fuente: https://alan.app/blog/voiceassistant-2/
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Autores: Manuel Flores, Rogie Lantano, Raúl Gomez , Pablo de Rufo, Marco Huerta, John Salcedo - Las Encinas
