La tecnología está en el epicentro de todas las actividades comerciales globales en la actualidad. Con preferencia por la digitalización, el telesoporte y las máquinas inteligentes, las plataformas de ‘Text-to-Speech’ o reconocimiento de voz se han perfilado como una de las herramientas más prometedoras del momento. A veces confundida con las herramientas de reconocimiento de voz, la tecnología se enfoca en convertir palabras habladas en texto, encontrar las respuestas correctas y convertirlas de texto a voz. En los sistemas avanzados, estos procesos se llevan a cabo casi en tiempo real y, a menudo, hacen que los usuarios sientan que están hablando con un ser humano y no con una máquina.
Hoy en día, estas soluciones avanzadas de conversión de texto a voz se utilizan cada vez más en todo el mundo. Desde sistemas de hogares inteligentes y asistentes en el teléfono hasta sistemas en vehículos, la voz generada por computadora está encontrando resonancia en varios escenarios. Las empresas e incluso las organizaciones gubernamentales están utilizando dichas plataformas para manejar las llamadas de los clientes, realizar actividades de ventas y marketing e incluso atraer audiencias.
Al final del usuario, la tecnología es casi intuitiva, invisible y eficiente, pero hay complejidades increíbles involucradas en el backend. Para empezar, los lenguajes humanos y el habla son extremadamente diversos. Cada palabra en cada idioma tiene su significado, pero la mayoría de las veces, es el contexto de las palabras habladas lo que transmite el significado real de la comunicación. Esta es un área en la que incluso las computadoras impulsadas por la tecnología de voz más avanzada han tenido problemas en el pasado.
Desde los primeros días de las computadoras, los científicos han perseguido el objetivo de generar voces mecánicas similares a las humanas. Casi todos en la comunidad tecnológica recuerdan con cariño cómo el difunto científico icónico Stephen Hawking usó una versión de la tecnología de texto a voz para comunicarse con otros mediante el uso de un teclado. Aunque la voz sonaba artificial, dio respuestas inteligibles y permitió a Hawking comunicarse con sus oyentes.
En los últimos años, los desarrollos en el campo de estas tecnologías han sido nada menos que revolucionarios. Se está abriendo un nuevo camino en el que las computadoras ahora no solo pueden sonar como voces humanas naturales, sino que también brindan respuestas inteligibles incluso para consultas complejas. Un salto cuántico en este campo ha sido la integración del procesamiento del lenguaje natural (NLP) en las herramientas de voz. El software actual es capaz no solo de comprender el significado de las palabras que se dicen, sino también de predecir el sentimiento y la intención de los oradores. Ya sea que alguien esté triste, feliz, deseoso de comprar un producto o molesto, las computadoras pueden hacer todas estas deducciones en función del tono, el tono, el vocabulario y la energía de la voz de los hablantes. En consecuencia, las computadoras pueden responder de manera similar a la humana.
Al incorporar aún más la IA y el análisis de datos en la combinación, las soluciones de texto a voz actuales se están perfeccionando para superar una necesidad fundamental de las soluciones de última generación. Aunque los sistemas anteriores podían sonar como humanos y responder de manera inteligible, tenían que depender del entrenamiento con grabaciones de voz real. Eso da como resultado una salida de buena calidad, pero limitaciones de alcance.
Aquí es donde la capacidad de crear voz sintética ahora ha permitido que las computadoras aprendan modificaciones de estilo de voz basadas en unas pocas horas de datos de entrenamiento. Lo que esto implica es que las computadoras ahora pueden entender el contexto casi en tiempo real y decir las mismas oraciones o palabras de diferentes maneras para transmitir una variedad de significados. La idea es ofrecer plataformas de conversión de texto a voz que sean sensibles a la persona con la que se comunican y al entorno, y den forma a la respuesta en consecuencia.
La capacidad de comprender el contexto, el sentimiento y la intención de los usuarios tiene enormes beneficios potenciales en áreas como servicio al cliente, ventas y marketing, educación en línea, herramientas para el hogar inteligente, asistentes personales digitales y lectores digitales, etc. Todas estas máquinas están siendo hecho más preciso y receptivo cortesía de los desarrollos de texto a voz. A las personas se les brindan mejores experiencias y las empresas pueden generar retornos de la inversión superiores a partir de tales soluciones TTS impulsadas por IA a nivel mundial.
Estos son desarrollos muy emocionantes para todas las partes interesadas. Con la automatización impulsada por IoT que conecta una diversidad de dispositivos mucho mayor que nunca, no está lejos el día en que los dispositivos, equipos y dispositivos de cero UI precisos y receptivos se convertirán en la norma.