La detección de palabras clave es una característica clave de los programas y herramientas de software de reconocimiento de voz. El software de reconocimiento de voz se basa en tecnologías complejas para «comprender» lo que alguien está diciendo y luego convertirlo en texto. Para hacer esto, el software de reconocimiento de voz debe depender de varias tecnologías y métodos analíticos. Uno de ellos es la detección de palabras clave.
Dos tipos diferentes de detección de palabras clave funcionan de manera diferente. La primera es la detección de palabras clave en el habla sin restricciones o el análisis de un flujo lineal de fonética sin saltos de palabras especificados. La otra forma se conoce como detección de palabras clave en el reconocimiento de palabras aisladas, donde el software puede tener «pistas» en términos de silencio o pausas entre palabras.
La detección de palabras clave en el habla sin restricciones se basa en algunos programas específicos llamados algoritmos. Básicamente, estos programas trabajan con los «bits» o fonemas individuales para predecir lo que probablemente «significan» o en qué contexto es más probable que se coloquen. Un algoritmo popular para esta tarea se llama codificación iterativa de Viterbi, que a veces se explica como encontrar la «distancia normalizada más pequeña» de una secuencia de otra, en otras palabras, comparar bits de datos para «hacer coincidir» que ayuda en el reconocimiento de voz. Algunos de estos algoritmos son extremadamente efectivos para interpretar el habla humana sin realmente comprenderla de manera sensible.
El otro tipo, la detección de palabras clave en el reconocimiento de palabras aisladas, a veces utiliza lo que los expertos denominan «deformación dinámica del tiempo». Este proceso analiza la velocidad o el ritmo para ayudar en el reconocimiento de voz. Hay muchas comparaciones analíticas que ayudan a crear un resultado final, que interpreta las palabras de manera única.
Ambos tipos de estrategias de localización de palabras clave a veces se explican mediante lo que los profesionales denominan «modelos de Markov ocultos». El modelo de Markov lleva el nombre del científico que lo ideó y utiliza métodos estadísticos complejos para encontrar resultados difíciles de alcanzar. La detección de palabras clave y otro software de reconocimiento de voz se basa en gran medida en la probabilidad, así como en la grabación de secuencias y comparaciones, de modo que la máquina pueda generar texto que refleje más de cerca lo que dice el usuario humano.
La tecnología de voz a texto está resultando inmensamente útil para convertir la comunicación verbal a la página sin la necesidad de una gran cantidad de escritura manual. Es probable que las herramientas de palabras clave y otras tecnologías continúen impulsando programas de reconocimiento de voz cada vez más poderosos que harán que las comunicaciones sean más efectivas en diferentes medios. Tecnologías como estas que van de la mano de la transferencia digital de información, que traerán capacidades más diversas al mundo moderno y a sus ciudadanos.