{"id":22361,"date":"2021-04-26T09:29:58","date_gmt":"2021-04-26T15:29:58","guid":{"rendered":"https:\/\/otech.uaeh.edu.mx\/noti\/?p=22361"},"modified":"2021-04-26T09:29:58","modified_gmt":"2021-04-26T15:29:58","slug":"asi-se-entrenan-los-asistentes-de-voz-para-entender-problemas-de-habla","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/otech.uaeh.edu.mx\/noti\/ia\/asi-se-entrenan-los-asistentes-de-voz-para-entender-problemas-de-habla\/","title":{"rendered":"As\u00ed se entrenan los asistentes de voz para entender problemas de habla"},"content":{"rendered":"<p style=\"text-align: justify;\"><span style=\"color: #000000;\">Los\u00a0<strong>asistentes de voz<\/strong>\u00a0ejemplifican a la perfecci\u00f3n el hecho de que las nuevas tecnolog\u00edas no son neutras. Estos sesgos pueden advertirse en muchos campos. Por ejemplo, es conocida la pol\u00e9mica de los algoritmos de reconocimiento de imagen que confund\u00edan a personas de raza negra con primates. Tambi\u00e9n podemos remontarnos m\u00e1s atr\u00e1s en el tiempo y ver que el cintur\u00f3n de seguridad de los coches se dise\u00f1\u00f3 con la anatom\u00eda masculina en mente. <!--more-->En el caso de los asistentes de voz, se utiliza el aprendizaje de m\u00e1quinas para comprender a los usuarios y las bases de datos suelen basarse en la dicci\u00f3n est\u00e1ndar. Eso significa que un gran porcentaje de la poblaci\u00f3n con dolencias como la par\u00e1lisis cerebral o problemas de tartamudez queda marginada cuando, en muchas ocasiones, son quienes m\u00e1s los necesitan. Por suerte, tal como ya existen sistemas para\u00a0<a style=\"color: #000000;\" href=\"https:\/\/www.imnovation-hub.com\/es\/sociedad\/guante-dar-voz-quienes-mas-necesitan\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">reconocer el lenguaje de los sordomudos<\/a>, las grandes empresas tecnol\u00f3gicas est\u00e1n trabajando en mejorar el reconocimiento de voz. Una de las \u00faltimas ha sido Apple, que ha publicado un art\u00edculo sobre su trabajo con una base de datos que cuenta con 32 000 registros a partir de podcasts.<\/span><\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\"><span style=\"color: #000000;\">El objetivo de la empresa fundada por Steve Jobs es que su asistente de voz Siri pueda interpretar pausas, prolongaciones, repeticiones y palabras incompletas. Los resultados preliminares, basados en la base de datos Stuttering Events in Podcasts (Casos de tartamudez en podcasts) y FluencyBank, apuntan a una mejora en la precisi\u00f3n del 28 % y el 24 % respectivamente. Hasta ahora, uno de los principales problemas de Siri es que interpretaba las pausas propias de la tartamudez como el fin de la frase, lo que ofrec\u00eda resultados de baja calidad. Los investigadores, que han publicado el art\u00edculo en\u00a0<a style=\"color: #000000;\" href=\"https:\/\/arxiv.org\/abs\/2102.12394\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">arXiv<\/a>, un archivo abierto para investigaciones cient\u00edficas, afirman que la tecnolog\u00eda tambi\u00e9n puede ampliarse a personas afectadas por la disartria, esto es, las dificultades para articular fonemas debido a lesiones del sistema nervioso. \u00a0<\/span><\/p>\n<h2 style=\"text-align: justify;\"><span style=\"color: #000000;\">Un esfuerzo conjunto de las grandes tecnol\u00f3gicas<\/span><\/h2>\n<p style=\"text-align: justify;\"><span style=\"color: #000000;\">Apple no es la \u00fanica compa\u00f1\u00eda que est\u00e1 orientando sus esfuerzos a sistemas de reconocimiento de voz m\u00e1s inclusivos. Por un lado, Google est\u00e1 recopilando muestras de habla con mayor diversidad para atender las necesidades de este sector de la poblaci\u00f3n. Adem\u00e1s, en el marco del proyecto Euphonia, ya est\u00e1 probando un prototipo de app mediante el cual las personas con dicci\u00f3n at\u00edpica podr\u00e1n entrenar sus dispositivos para que tomen en consideraci\u00f3n su manera espec\u00edfica de hablar.<\/span><\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\"><span style=\"color: #000000;\">Por otro lado, Amazon anunci\u00f3 en diciembre de 2020 la integraci\u00f3n de la tecnolog\u00eda de una startup israel\u00ed en su asistente Alexa. La tecnolog\u00eda, de manera similar al proyecto de Google, permitir\u00e1 a cada usuario entrenar el algoritmo con sus propias particularidades. Se espera que la opci\u00f3n est\u00e9 operativa a lo largo de 2021. \u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0<\/span><\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\"><span style=\"color: #000000;\">Hasta ahora, los asistentes de voz se basaban en patrones de voz y tonalidades comunes que trascend\u00edan los acentos concretos. Sin embargo, se considera que el reto de ampliar el reconocimiento de voz a personas con tartamudez y disartria es mucho m\u00e1s complejo. En primer lugar, porque las bases de datos son m\u00e1s reducidas y, en segundo lugar, porque la variabilidad de los hablantes es infinitamente mayor. Por suerte, los avances en inteligencia artificial y aprendizaje de m\u00e1quinas est\u00e1n abriendo la puerta a una nueva era de accesibilidad para todos en el campo de los\u00a0<strong>asistentes de voz<\/strong>. Si te interesa saber m\u00e1s acerca de este tipo de aplicaciones, te recomendamos este art\u00edculo sobre\u00a0<a style=\"color: #000000;\" href=\"https:\/\/www.imnovation-hub.com\/es\/sociedad\/app-relojes-inteligentes-avisara-problemas-auditivos\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">uso de wearables y m\u00f3viles para mejorar la accesibilidad<\/a>.<\/span><\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\"><span style=\"color: #000000;\"><strong>F<\/strong><strong>uente:<\/strong><a style=\"color: #000000;\" href=\"https:\/\/www.wsj.com\/articles\/tech-firms-train-voice-assistants-to-understand-atypical-speech-11614186019\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">\u00a0Wall Street Journal<\/a><\/span><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Los\u00a0asistentes de voz\u00a0ejemplifican a la perfecci\u00f3n el hecho de que las nuevas tecnolog\u00edas no son neutras. Estos sesgos pueden advertirse en muchos campos. 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