Texto a voz con IA: Importancia en la actualidad y retos

Convertir texto a voz, ¿en qué consiste?

La tecnología de Texto a Voz (Text-to-speech - TTS) transforma el texto escrito en una voz que se asemeja a la humana. Esta tecnología se basa en el procesamiento de lenguaje natural y algoritmos de aprendizaje automático y se puede utilizar en una amplia variedad de dispositivos digitales, desde smartphones y tablets hasta computadoras. Además, permite la lectura de libros, documentos en formato Word o Pages y páginas web.

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La gran importancia del texto a voz en la actualidad

La capacidad del texto a voz de facilitar la comunicación en distintos ámbitos lo convierte en una herramienta importante. En el sector de la salud, por ejemplo, ha ayudado a los médicos a documentar la interacción con los pacientes de manera más eficiente, permitiendo así que se centren en el cuidado del paciente. Además, esta tecnología hace que la comunicación sea más accesible para personas con discapacidades del habla, como aquellos con discapacidades visuales, dislexia u otras dificultades relacionadas con la  lectura, al convertir el texto en formato de audio.

Otro ámbito en el que el texto a voz puede ser de ayuda es la educación, ya que puede ayudar a mejorar la pronunciación de palabras en la lectura de niños mediante la utilización de audiolibros.

Gracias a los avances en la tecnología de texto a voz, se ha logrado una mejora significativa en la accesibilidad de la información escrita mediante el habla. A medida que la tecnología siga avanzando, se espera que los sistemas TTS sean aún más sofisticados y tengan una voz aún más natural en el futuro.

Entre los principales usos y aplicaciones del modelado del lenguaje en el PLN se encuentra el reconocimiento de la voz. Conoce más en este artículo: Qué es el modelado del lenguaje y su relación con la PLN

Entrenamiento de la IA con texto a voz

Para enseñar a un modelo de IA a leer un texto y reproducirlo en una voz humana, se necesita un conjunto de datos que contenga grabaciones de voz y el texto correspondiente.

 El modelo aprende a reconocer patrones en el texto y reproduce dicho texto con voz una voz . Sin embargo, la pregunta es: ¿qué voz se utiliza para reproducir el texto?

Existen personas que han grabado horas de audio para permitir que los modelos puedan reproducir textos utilizando su propia voz. Es más, existen modelos más sofisticados que son capaces de de interpretar nuevas palabras y pronunciaciones, incluso en otros idiomas.

Amplíe información: ¿Cómo puede ayudarle la traducción de documentos con IA?

Aplicaciones del texto a voz para las empresas

El texto a voz es una tecnología que puede mejorar la eficiencia, accesibilidad y comunicación, ofreciendo una solución efectiva y rentable para diversas tareas empresariales. Por ejemplo, puede ser útil en la generación de materiales de capacitación utilizando pautas de texto y la reproducción de la presentación con una voz, lo cual es beneficioso para aquellos que prefieren escuchar en lugar de leer. Además, esta tecnología también puede utilizarse para leer informes o reportes de negocios. Incluso puede haber servicios de mensajería interna de la empresa que reproduzcan los mensajes para aquellos que no quieran o puedan leerlos.

Otra aplicación relevante es su uso para personas con discapacidades en el habla, permitiendo la comunicación con otras personas. 

El texto a voz también puede utilizarse para determinar la pronunciación de una frase en un idioma en particular. Incluso, mediante un sistema automático de traducción, se puede escribir texto en español, traducirlo al inglés británico y reproducir el texto con voz y pronunciación inglesa.

Proceso Inverso del texto a voz

Voz a texto

El proceso de voz a texto (speech-to-text - STT) o reconocimiento de voz o también conocido como dictado de voz, es una tecnología que transforma el lenguaje hablado en texto escrito. Es el proceso inverso al de la tecnología de texto a voz que vimos anteriormente. 

Este tipo de tecnología es más frecuente verlos funcionar en los asistentes virtuales más conocidos, ya sea, Siri, Alexa o Google Assistant, donde se puede dictar una instrucción y el dispositivo la convierte en texto internamente para llevar a cabo una tarea. Por ejemplo, encender una luz o preguntar si va a llover durante la noche. Además, en dispositivos móviles, permite crear notas o recordatorios usando lavoz y que luego son transcritas a texto, y también se usa en sistemas de mensajería donde se puede dictar un mensaje y convertirlo a texto. 

En el ámbito empresarial, el uso de esta tecnología se está extendiendo para transcribir reuniones y crear minutas. Incluso, al integrarlas con herramientas más avanzadas como el modelo GPT es posible generar resúmenes y hacer anotaciones sobre los compromisos adquiridos, entre otras tareas.

En términos médicos, es de gran ayuda para personas con discapacidades físicas o problemas de coordinación para escribir.

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Herramientas de voz a texto con ia 

Existen diversas tecnologías de inteligencia artificial para convertir la voz en texto. Grandes compañías como Google Speech-to-Text, Amazon Transcribe, Microsoft Azure Speech to Text e IBM Watson ofrecen soluciones específicas para esta tarea.

Además, existen herramientas en línea como Voice Dream Reader, que permite leer en voz alta artículos, documentos y libros. Otter.ai es una herramienta para grabar y transcribir reuniones, y obtener notas de la misma. SPEECHTEXT.AI permite transcribir audios y videos en varios idiomas, mientras que Whisper, de OpenAI, es una herramienta muy precisa para la transcripción de voz en varios idiomas.

También está Synthesia, una plataforma de creación de videos a partir de texto, que permite hacer una presentación hablada y gesticulada por otra persona sin necesidad de grabar.

Existen además extensiones de navegadores web como Read&Write para Google Chrome, que permite la lectura en voz alta de páginas web en diferentes idiomas, entre otras funciones útiles.  

Cada herramienta tiene sus características y precios específicos, algunas ofrecen planes gratuitos con limitaciones, mientras que otras requieren una suscripción o pago por uso.

Retos futuros en las herramientas texto a voz con IA 

Las personas que están más familiarizadas con la tecnología a menudo usan aplicaciones de texto a voz y voz a texto sin darse cuenta. Por ejemplo, cuando le dictamos al teléfono para enviar un mensaje, o cuando queremos que el teléfono móvil nos lea los mensajes recibidos.  

También existen dispositivos con asistentes virtuales como Siri, Google Assistance o Alexa que capturan el audio, lo convierten en texto y luego lo utilizan como una instrucción para realizar acciones. Están presentes en sistemas de navegación, buscadores, audiolibros y otras aplicaciones, y también se utilizan para crear locuciones para videos y presentaciones. Del punto de vista de salud, permiten ayudar a las personas con discapacidades de aprendizaje o cognitivas.

Sin embargo, existen desafíos en texto a voz, como es el desarrollo de la entonación, acento y pronunciación, así como la capacidad de interpretar el contexto en el que se utiliza una palabra para pronunciarla correctamente.

También es necesario generar variaciones en la voz basadas en el contexto, por ejemplo, una voz radial es más rápida que una voz de una presentación en vivo. Otro desafío es tratar de evitar las voces robóticas y hacer que la voz suene lo más natural y emocionalmente expresiva posible. A pesar de estos desafíos, ha habido avances en la reproducción de voces más humanas, e incluso en la clonación de voz (que da para otro artículo).

La tecnología de voz a texto presenta varios desafíos importantes, entre ellos la identificación de los hablantes en un audio, es decir, la capacidad de reconocer y transcribir las diferentes voces presentes. Además, es esencial contar con soporte para múltiples idiomas y con modelos mejorados que se basen en contextos específicos para mejorar la precisión de la transcripción.

Es importante mencionar la aparición del modelo de inteligencia artificial GPT ha abierto nuevas posibilidades para conectar la tecnología de texto a voz y voz a texto. Al incorporar este modelo de generación de lenguaje con la tecnología de TTS o SST se podría, por ejemplo, mejorar la precisión y calidad de los textos mediante un resumen, una traducción o incluso la reformulación de preguntas para que puedan ser comprendidas por un dispositivo. Es muy probable que esta tecnología siga evolucionando y tenga aplicaciones aún más emocionantes en el futuro.

Amplíe información:  Consideraciones finales sobre potenciales consecuencias de ChatGPT en el mundo hasta 2023

A pesar de estos desafíos, la síntesis de voz con IA tiene un gran potencial para transformar la forma en que interactuamos con la tecnología y mejorar la accesibilidad para todos. A medida que la tecnología continúa avanzando es probable que veamos aún más aplicaciones de esta emocionante tecnología en el futuro.