Feito por Pedro Marcelo Bogas Oliveira, PG54144, Universidade do Minho
Nos últimos anos, o reconhecimento de voz surgiu como uma tecnologia revolucionária, transformando a nossa interação com dispositivos eletrónicos. Desde sistemas iniciais até os algoritmos sofisticados de hoje, testemunhamos uma evolução notável nesse campo. Essa tecnologia capacita dispositivos a compreender e interpretar a linguagem falada, inaugurando a era de interação homem-máquina.
Paralelamente, os assistentes virtuais, como Siri, Alexa, Google Assistant e Cortana, alimentados por algoritmos de reconhecimento de voz e inteligência artificial, tornaram-se parte essencial das nossas vidas diárias. Desde responder a perguntas simples até controlar dispositivos domésticos inteligentes, esses assistentes simplificam tarefas, fornecem informações instantâneas e nos ajudam a manter a organização. Com a evolução contínua da tecnologia de reconhecimento de voz, aguardamos com expectativa o impacto cada vez maior que os assistentes virtuais terão nas nossas vidas.
O reconhecimento de voz é um campo que combina técnicas de processamento de sinal, aprendizado máquina e linguística computacional para transformar a linguagem falada em texto ou comandos compreensíveis pelos computadores.
O processo de reconhecimento de voz começa com a captura de áudio, onde um dispositivo, como um microfone, grava a entrada de som do ambiente. Este sinal de áudio é então digitalizado e convertido numa representação numérica que pode ser processada pelo computador.
Após a captura do áudio, o próximo passo é o processamento de sinal. Nesta etapa, técnicas como filtragem, normalização e extração de características são aplicadas ao sinal de áudio para melhorar a qualidade e extrair informações relevantes. Isso pode incluir a remoção de ruído de fundo, amplificação de frequências relevantes e identificação de padrões acústicos.
Uma vez que o sinal de áudio tenha sido processado, o reconhecimento de padrões entra em ação.
Esta é a fase em que o sistema tenta identificar os padrões de fala no sinal de áudio e atribuir significado a eles. Tradicionalmente, esta tarefa era realizada por meio modelos estatísticos, como modelos ocultos de Markov (HMMs) e modelos de mistura gaussiana (GMMs). No entanto, com o avanço da tecnologia, técnicas baseadas em aprendizado profundo, especialmente redes neurais profundas (DNNs) e redes neurais convolucionais (CNNs), têm se destacado por sua capacidade de capturar características complexas e realizar o reconhecimento de voz com maior precisão e eficiência.
As redes neurais profundas (DNNs) tornaram-se na parte essencial de muitos sistemas modernos de reconhecimento de voz devido à sua capacidade de aprender representações hierárquicas complexas dos dados. Estas redes são treinadas em grandes conjuntos de dados de áudio etiquetados, ajustando os seus pesos e parâmetros para minimizar o erro de predição. Além das DNNs, outras técnicas, como redes neurais recorrentes (RNNs) e redes neurais convolucionais (CNNs), também são frequentemente empregadas no reconhecimento de voz para lidar com sequências de áudio e extrair características espaciais.