Reconhecimento de voz das assistentes eletrônicas

A tecnologia de reconhecimento de voz utilizada em assistentes eletrônicas, como a Siri da Apple, a Alexa da Amazon e o Google Assistant, é baseada no reconhecimento de fala envolvendo o uso de redes neurais artificiais, que são treinadas para identificar padrões sonoros na fala humana e convertê-los em textos digitais. 
Além disso, as assistentes virtuais conseguem entender o contexto da conversa e respondem de forma adequada. Para isso elas utilizam algoritmos que conseguem analisar a estrutura da frase, identificar palavras-chave e entender o significado geral da mensagem. Ou seja, há uma combinação de processamento de sinais de áudio e algoritmos de aprendizado de máquina.

Aqui está uma visão geral de como funciona o processo:

• Gravação do áudio: O assistente eletrônico captura o áudio por meio de um microfone embutido ou externo no dispositivo.
• Pré-processamento: O áudio capturado passa por um pré-processamento para remover ruídos e melhorar a qualidade do sinal. Isso pode incluir a aplicação de filtros para reduzir o ruído ambiente ou ajustar o volume do áudio.
• Extração de recursos: O próximo passo envolve a extração de recursos acústicos do sinal de áudio. Isso pode incluir a análise de características como a frequência, intensidade e duração dos sons presentes no áudio.
• Modelagem acústica: Nesta etapa, um modelo acústico é aplicado aos recursos extraídos para transformá-los em sequências de fonemas ou unidades de som. O modelo acústico é treinado em grandes conjuntos de dados de fala para aprender a associar padrões acústicos aos fonemas correspondentes.
• Decodificação: Com base no modelo acústico, um algoritmo de decodificação é usado para encontrar a sequência de fonemas mais provável dada a entrada de áudio. Isso envolve a comparação das sequências de fonemas possíveis com um vocabulário pré-definido de palavras e frases.
• Linguagem natural e processamento de intenções: Após a decodificação da fala, o assistente eletrônico utiliza técnicas de processamento de linguagem natural (NLP) para entender o significado da frase pronunciada pelo usuário. O NLP é usado para extrair informações relevantes, identificar palavras-chave e determinar a intenção do usuário.
• Resposta e execução: Com base na intenção identificada, o assistente eletrônico realiza a ação apropriada ou fornece uma resposta adequada. Isso pode envolver a execução de comandos, a busca de informações na web, o controle de dispositivos domésticos inteligentes, entre outras tarefas.

É importante destacar que esse é um processo simplificado e que cada assistente eletrônico pode ter abordagens específicas e algoritmos proprietários para o reconhecimento de voz. Além disso, a tecnologia de reconhecimento de voz está em constante evolução, e novas técnicas e melhorias estão sendo desenvolvidas para aprimorar a precisão e a eficiência dos assistentes eletrônicos.