L’individuazione delle parole chiave è una caratteristica fondamentale dei programmi e degli strumenti software di riconoscimento vocale. Il software di riconoscimento vocale si basa su tecnologie complesse per “capire” ciò che qualcuno sta dicendo e quindi convertirlo in testo. Per fare ciò, il software di riconoscimento vocale deve fare affidamento su varie tecnologie e metodi analitici. Uno di questi è l’individuazione delle parole chiave.
Due diversi tipi di individuazione delle parole chiave funzionano in modo diverso. Il primo è l’individuazione delle parole chiave nel discorso non vincolato o l’analisi di un flusso lineare di fonetica senza interruzioni di parola specificate. L’altra forma è nota come individuazione delle parole chiave nel riconoscimento di parole isolate, in cui il software può avere “indizi” in termini di silenzio o interruzioni tra le parole.
L’individuazione delle parole chiave nel discorso non vincolato si basa su alcuni programmi specifici chiamati algoritmi. Questi programmi fondamentalmente funzionano con i “bit” o i singoli fonemi per prevedere cosa probabilmente “significano” o in quale contesto è più probabile che vengano inseriti. Un algoritmo popolare per questo compito è chiamato codifica Viterbi iterativa, che a volte viene spiegato come trovare la “distanza normalizzata più piccola” di una sequenza da un’altra, in altre parole, confrontare bit di dati per la “corrispondenza” che aiuta nel riconoscimento vocale. Alcuni di questi algoritmi sono estremamente efficaci nell’interpretare il linguaggio umano senza comprenderlo realmente in modo senziente.
L’altro tipo, l’individuazione delle parole chiave nel riconoscimento di parole isolate, a volte utilizza ciò che gli esperti chiamano “distorsione temporale dinamica”. Questo processo analizza la velocità o il ritmo per aiutare nel riconoscimento vocale. Ci sono molti confronti analitici che aiutano a modellare un risultato finale, che interpreta le parole in modo univoco.
Entrambi i tipi di strategie spot per le parole chiave sono talvolta spiegati da ciò che i professionisti chiamano “modelli Markov nascosti”. Il modello di Markov prende il nome dallo scienziato che lo ha ideato e utilizza metodi statistici complessi per trovare risultati sfuggenti. Lo spotting di parole chiave e altri software di riconoscimento vocale si basano in gran parte sulla probabilità, nonché sulla registrazione di sequenze e confronti, in modo che la macchina possa generare un testo che rispecchia più da vicino ciò che viene detto dall’utente umano.
La tecnologia della sintesi vocale si sta dimostrando estremamente utile per convertire la comunicazione verbale nella pagina senza la necessità di grandi quantità di digitazione manuale. È probabile che gli strumenti per le parole chiave e altre tecnologie continueranno a guidare programmi di riconoscimento vocale sempre più potenti che renderanno le comunicazioni più efficaci su diversi mezzi. Tecnologie come queste che vanno di pari passo con il trasferimento digitale delle informazioni, che porterà capacità più diversificate al mondo moderno e ai suoi cittadini.