Venha conhecer um pouco mais sobre o reconhecimento de fala

Compreenda, de forma um pouco mais técnica, sobre como funciona um sistema de reconhecimento de fala

Redator: Heitor Augusto Colli Trebien

Caseli e Volpe (2024) explicam que um sistema de reconhecimento de fala consiste em transformar o sinal acústico de uma fala em um excerto textual correspondente.

Essa tarefa, como indicam os autores, é utilizada em diversos cenários. Dentre eles, destaca-se a construções e desempenho assistentes virtuais, como voicebots para comunicação automática.

Esses agentes são amplamente utilizados em celulares e computadores para auxiliar em tarefas cotidianas, como enviar mensagens, realizar ligações e agendar compromissos.

Para oferecer uma interação mais natural com o usuário, esses sistemas utilizam a fala como principal meio de comunicação, o que exige a capacidade de compreender o que é dito.

Nesse processo, uma etapa fundamental, a primeira delas, é o reconhecimento da fala, responsável por converter a linguagem falada em texto.

O reconhecimento de fala e a compreensão de fala (NLU)

Quando utilizamos o reconhecimento de fala, como Caseli e Volpe (2024) descrevem, precisamos associar a onda sonora da fala com o respectivo texto escrito, para que a máquina possa reproduzir, de maneira correta, os sons equivalentes às palavras utilizadas.

A compreensão da fala, desse modo, envolve o NLU (Natural Language Understanding – compreensão de linguagem natural), responsável por interpretar o significado dos enunciados e transformá-los em ações para o computador.

Em assistentes de voz, por exemplo, um comando como “Dispare um torpedo de voz” pode levar à abertura de um aplicativo ou à solicitação de informações adicionais, como destinatário e conteúdo da mensagem.

O reconhecimento de fala, assim, é uma tecnologia integrada, que facilita o processo de compreensão de linguagem natural, mesmo que sejam sistemas diferentes.

Como o reconhecimento de fala ajuda a coletar informações?

Outra tecnologia integrada aos bots é o modelo de aprendizado profundo, que amplia as possibilidades do reconhecimento de fala e da compreensão de linguagem natural.

Para Caseli e Volpe (2024) os modelos de aprendizado profundo têm apresentado excelentes resultados, pois conseguem aprender padrões a partir de grandes volumes de dados, os corpora.

A leitura de corpora, que consiste em um grande volume de exemplos de informação, é chamado de redes neurais, treinadas por áudios de fala humana e suas respectivas transcrições em texto.

Essa correspondência permite que o modelo aprenda a relacionar os sinais de áudio às palavras e enunciados, constituindo uma etapa fundamental para o desenvolvimento de sistemas eficientes de reconhecimento de fala.

Reconhecimento de fala na Velip

Para utilizarmos um sistema de comunicação automática, precisamos integrar diversas tecnologias para o bot funcionar.

Na Velip, oferecemos os serviços de torpedos de voz (ligação automática), nos quais os voicebots realizam ou recebem ligações via telefonia, WhatsApp ou mesmo Web.

Assim, desenvolvemos um sistema integrado, e implementamos a IA para ajudar na conversação. Produzir um sistema comunicativo automatizado exige um trabalho integrativo, para unir diferentes tecnologias com o intuito de entregar um resultado.

E o resultado, por sua vez, deve ser contextualizado para solucionar as dificuldades das pessoas. Essa tarefa exige constantes atualizações, para que o sistema possa entregar a melhor resposta.

Nos acompanhe em nosso blog para conhecer como as diferentes tecnologias de comunicação automática funcionam.

Velip: a inteligência artificial que te conecta com o futuro.

Referência

CASELI, H. M.; VOLPE, M. G. (org.). Processamento de Linguagem Natural: Conceitos, Técnicas e Aplicações em Português– 2a. Edição. São Carlos: BPLN, 2024. Disponível em: https://brasileiraspln.com/livro-pln/2a-edicao.