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

Convertir texto a voz, ¿en qué consiste?

La tecnología de conversión de texto a voz (Text-to-Speech, TTS) consiste en la transformación del texto escrito en una voz que imita la entonación y las características del habla humana. Esta tecnología se fundamenta en el procesamiento del lenguaje natural y en algoritmos avanzados de aprendizaje automático. Su aplicación se extiende a una amplia gama de dispositivos digitales, incluyendo teléfonos inteligentes, tabletas y computadoras. Asimismo, permite la lectura en voz alta de libros, documentos en formatos como Word o Pages, y páginas web.

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La gran importancia del texto a voz en la actualidad

La relevancia de la tecnología de texto a voz en la actualidad es innegable, dado su potencial para facilitar la comunicación en diversos ámbitos. En el sector de la salud, por ejemplo, ha optimizado la labor de los profesionales médicos al permitirles documentar de manera más eficiente sus interacciones con los pacientes, lo que les brinda la oportunidad de enfocarse en la atención directa. Asimismo, esta tecnología mejora la accesibilidad de la comunicación para personas con discapacidades del habla, tales como aquellas con discapacidades visuales, dislexia u otras dificultades relacionadas con la lectura, al transformar el texto escrito en formato de audio.

Otro ámbito en el que la tecnología de texto a voz resulta de gran utilidad es el educativo, donde contribuye a mejorar la pronunciación de palabras en la lectura infantil a través del uso de audiolibros. Esta herramienta no solo facilita el aprendizaje de la lectura, sino que también promueve una mejor comprensión y retención del contenido.

Gracias a los avances en la tecnología de texto a voz, se ha logrado una mejora considerable en la accesibilidad de la información escrita mediante su conversión en habla. A medida que esta tecnología continúe evolucionando, se espera que los sistemas TTS se tornen aún más sofisticados y logren una entonación cada vez 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. Conozca 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 entrenar a un modelo de inteligencia artificial con el fin de que lea un texto y lo reproduzca con una voz humana, es necesario disponer de un conjunto de datos que incluya tanto grabaciones de voz como el texto correspondiente. Este tipo de datos permite al modelo aprender la relación entre las palabras escritas y su pronunciación, logrando una reproducción precisa y natural del habla.

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 familiarizadas con la tecnología a menudo utilizan aplicaciones de texto a voz y voz a texto sin percatarse de ello. Un ejemplo de esto es cuando dictamos al teléfono para enviar un mensaje o cuando deseamos que el teléfono móvil nos lea los mensajes recibidos. Estas funcionalidades se han integrado de tal manera en nuestra vida cotidiana que pasan desapercibidas, destacando la importancia y el avance de estas tecnologías en nuestra rutina diaria.
 

Asimismo, existen dispositivos con asistentes virtuales, como Siri, Google Assistant o Alexa, que capturan el audio, lo convierten en texto y lo utilizan como una instrucción para ejecutar acciones. Estos asistentes están presentes en sistemas de navegación, motores de búsqueda, aplicaciones de audiolibros y otras plataformas, y también se emplean para generar locuciones en videos y presentaciones. Desde el punto de vista de la salud, estas tecnologías contribuyen a brindar apoyo a personas con discapacidades de aprendizaje o cognitivas, facilitando así una mayor inclusión y accesibilidad.

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 en función del contexto; por ejemplo, una voz utilizada en una transmisión radial es más rápida que la empleada en una presentación en vivo. Otro desafío radica en evitar las voces robóticas y lograr que la voz suene lo más natural y emocionalmente expresiva posible. A pesar de estas dificultades, se han logrado avances significativos en la reproducción de voces más humanas e, incluso, en la clonación de voz (un tema que merece un artículo aparte).

La tecnología de voz a texto también presenta desafíos importantes, como la identificación de los hablantes en un audio, es decir, la capacidad de reconocer y transcribir las diferentes voces presentes. Además, es fundamental contar con soporte para múltiples idiomas y desarrollar modelos mejorados que utilicen contextos específicos para aumentar la precisión de la transcripción.

Cabe destacar que la aparición de modelos de inteligencia artificial como GPT ha abierto nuevas posibilidades para conectar la tecnología de texto a voz y voz a texto. Al integrar este modelo de generación de lenguaje con tecnologías de TTS (Text-to-Speech) o SST (Speech-to-Text), se podría, por ejemplo, mejorar la precisión y calidad de los textos a través de resúmenes, traducciones o reformulaciones de preguntas que sean comprensibles para un dispositivo. Es probable que esta tecnología continúe evolucionando y ofrezca aplicaciones aún más prometedoras en el futuro.

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A pesar de estos desafíos, la síntesis de voz basada en inteligencia artificial posee un gran potencial para transformar la manera en que interactuamos con la tecnología y para mejorar la accesibilidad para todos. A medida que la tecnología continúe avanzando, es probable que surjan aún más aplicaciones de esta prometedora innovación en el futuro.