Cómo usar la IA para transcribir audios

En el pasado, transcribir archivos de audio era una tarea tediosa, que requería mucho tiempo, especialmente cuando se realizaba manualmente. Sin embargo, los avances en la inteligencia artificial han hecho que este proceso, que funciona mediante el uso de algoritmos de aprendizaje automático para analizar y comprender los patrones del habla humana y convertirlos en palabras escritas, sea mucho más eficiente y preciso. Y con las herramientas apropiadas y capaces de comprender con precisión el lenguaje hablado, es mucho más sencillo.

Pero, para saber qué es exactamente la conversión de voz a texto (también conocida como ASR, reconocimiento automático de voz), y cómo funciona mediante la IA, te ofrecemos esta guía práctica.

La conversión de voz a texto impulsada por IA funciona analizando los sonidos y patrones del habla humana y combinándolos con un conjunto predefinido de palabras y frases. Y lo hace así: primero, el archivo de audio se introduce en el sistema ASR. Éste divide el audio en pequeños segmentos, llamados “cuadros”, que serían algo similar a los pixeles de una imagen. Cada uno de estos “cuadros” se analiza en busca de sonidos y patrones identificables del habla humana, para que el sistema pueda compararlos con un conjunto predefinido de palabras y frases. Por último, se produce la transcripción en sí, la generación del texto escrito.

Si bien es cierto que todo este proceso es más sencillo de lo que podría parecer, se necesita del aprendizaje automático para que el sistema haga coincidir las palabras y frases con los sonidos y patrones, logrando ser cada vez más precisos en la transcripción de los audios.

Este aprendizaje automático es un tipo de inteligencia artificial que permite que los sistemas aprendan y se adapten con el tiempo. En el caso de ASR, se utilizan algoritmos de aprendizaje automático para analizar y comprender los patrones del habla humana. Y gracias al aprendizaje automático, los sistemas ASR actuales son increíblemente precisos y pueden transcribir una amplia gama de acentos, dialectos e idiomas.

Para que esto sea posible, el sistema ASR comienza con la creación de una gran base de datos de archivos de audio que han sido transcritos por humanos. Después, el sistema analiza tanto estos audios como las transcripciones para identificar patrones y relaciones entre los sonidos y las palabras escritas. Esto hace que el sistema pueda crear un modelo automatizado que servirá de base para la transcripción de nuevos archivos. Y, como otras inteligencias artificiales, cuantos más archivos transcribe, más va aprendiendo el algoritmo para mejorar su precisión con el paso del tiempo.

Automatizar la transcripción de los audios es una funcionalidad muy útil en numerosas situaciones. Por ejemplo, desde el punto de vista laboral, igual que hay IAs que pueden ser de ayuda para los docentes, estas IAs de audio a texto pueden ser útiles para la transcripción de entrevistas, reuniones, conferencias o podcasts, sobre los que haya que trabajar para su análisis, fácil acceso o almacenamiento de los archivos. También se puede aplicar en la visualización de contenidos, como la generación de subtítulos (YouTube, reuniones en plataformas como Zoom o Teams) o la traducción del lenguaje hablado. Y, en el día a día, puede utilizarse para leer las notas de voz, mensajes o recordatorios de audio, algo especialmente útil y necesario en el caso de las personas con discapacidad auditiva. Por último, su integración en sistemas de atención al cliente, como chatbots, puede ayudar a agilizar la comunicación entre estos asistentes virtuales y los usuarios.

Para facilitar que la transcripción sea lo más precisa posible, hay ciertas medidas que se deberán tener en cuenta, como utilizar grabaciones de audio de alta calidad, eliminar el ruido de fondo, vocalizar y hablar con claridad, articular bien las palabras, pronunciar con precisión o dividir las grabaciones largas en fragmentos más breves.