¿Qué es el reconocimiento de voz? Tipos, características y sistemas

La construcción de sistemas habilitados para voz pasa por muchas etapas de prueba. Las empresas de todo el mundo están trabajando para dotar a sus sistemas de habilidades conversacionales para crear una experiencia de usuario amigable. Pero programar estas instrucciones puede ser un poco complicado. Por eso, los sistemas terminan siendo poco receptivos, incomprensibles y lentos. Si tu producto se refiere a una región específica, necesita ser entrenado en un conjunto exclusivo de dialectos regionales. Debe comprender la complejidad de la dictación humana, derivar patrones de conversación específicos y actuar rápidamente. Los usuarios esperan que los asistentes de voz respondan a sus consultas y comprendan el contexto detrás de ellas. Cambiar a software de reconocimiento de voz basado en PNL o software de etiquetado de datos puede categorizar los datos de audio de manera eficiente y construir asistentes de reconocimiento de voz receptivos. Veamos cómo el reconocimiento de voz está moldeando la industria tecnológica hoy en día y su aceptación, arquitectura y principales aplicaciones. ¿Qué es el reconocimiento de voz? El reconocimiento de voz, también conocido como reconocimiento de habla, se centra en convertir instrucciones humanas y frases inquebrantables en acciones en vivo. Estas herramientas ofrecen una interfaz de aplicación basada en consola o web donde los usuarios pueden iniciar sesión, dictar comandos y realizar acciones específicas. Algunos sistemas de reconocimiento de voz también se utilizan para asistencia robótica en aeropuertos, bancos y hospitales. El reconocimiento de voz, también conocido como "habla a texto", es una tecnología asistencial. El mecanismo principal está impulsado por el aprendizaje automático. Casi 5.6 millones de personas encuentran más fácil operar un teléfono inteligente con la voz. El único requisito de hardware de un sistema de reconocimiento de voz es un micrófono para registrar las voces humanas. Algunos ejemplos famosos de asistentes de reconocimiento de voz son Siri de Apple, Cortana de Microsoft, Google Home y Echo y Alexa de Amazon. Aunque las computadoras modernas son más competentes en el reconocimiento del habla, la tecnología tiene sus raíces en la década de 1970. Veamos el viaje de cómo las computadoras se convirtieron en nuestros walkie-talkies personales. Historia del reconocimiento de voz El primer sistema de reconocimiento de voz fue diseñado por Bell Laboratories en 1952. Conocido como el Sistema Audrey, este dispositivo podía entender 9 dígitos hablados por una sola persona. Diez años después, IBM lanzó Shoebox, un dispositivo experimental que podía realizar funciones matemáticas y procesar hasta 16 palabras en inglés. A finales de la década de 1960, la mayoría de las empresas añadieron componentes de hardware como transistores internos y micrófonos a las computadoras. En las décadas de 1970 y 1980, las empresas tecnológicas profundizaron en el estudio de los datos de voz y sonido. Añadieron más palabras a sus bases de datos digitales en forma de palabras nuevas. El Departamento de Defensa de EE. UU. y la Agencia de Proyectos de Investigación Avanzada de Defensa (DARPA) también lanzaron el Programa de Investigación de Comprensión del Habla (SUR). Este programa dio origen al sistema de habla Harpy, que era capaz de entender 1000 palabras. En la década de 1990 y 2000, el reconocimiento del habla avanzó a medida que crecía el uso de computadoras personales (PC). Se lanzaron varias aplicaciones como Dragon Dictate, PlainTalk y Via Voice de IBM. Estas aplicaciones podían procesar casi el 80% del habla humana y ayudaban a los usuarios con el procesamiento de datos y la navegación de aplicaciones en escritorios. Para 2009, Google lanzó Google Voice para dispositivos iOS. Tres años después, nació Siri. A medida que crecía la base de usuarios del mercado de voz, Google comenzó a incluir la búsqueda por voz para su motor y navegadores web como Google Chrome. Ahora, Google Voice opera para iOS 13 y superiores. Más personas ahora se sienten cómodas interactuando vocalmente con las máquinas. Mientras que algunos lo usan para transcribir documentos, otros configuran sus sistemas de automatización del hogar con él. Los dispositivos domésticos se pueden controlar únicamente a través del control por voz. Puedes bloquear las puertas de tu coche a distancia o apagar tus dispositivos electrónicos con un simple comando. Si tienes un bebé durmiendo en la habitación de al lado, puedes instruir a Alexa para que vigile sus movimientos mientras estás fuera. Pero, ¿cómo llegó esta tecnología a donde está hoy? Hay un mecanismo de trabajo simple detrás de esto. ¿Cómo funciona el reconocimiento de voz? El sistema de reconocimiento de voz detecta la voz y extrae señales analógicas (las palabras que hablamos) en señales digitales (que las computadoras interpretan). Esto se hace con la ayuda de un convertidor de analógico a digital (A/D). A medida que hablas, las ondas de audio se mejoran y se convierten en señales digitales. Las características de las palabras se extraen y almacenan en una base de datos digital. Antes de mostrar el resultado, las palabras se comparan con el convertidor A/D. La base de datos consta de vocabulario, fonética y sílabas. Está almacenada en la memoria de acceso aleatorio (RAM) de tu computadora y se ejecuta cada vez que se registra una entrada. Una vez que la RAM encuentra la coincidencia, carga la base de datos en su memoria y escribe el resultado. Así que cada vez que hablas en un micrófono externo o interno, tus palabras aparecen como texto en la pantalla. Necesitas una gran RAM y un gran conjunto de datos para asegurar que el proceso se mantenga fluido. La capacidad de tu RAM está directamente relacionada con la efectividad de un programa de reconocimiento de voz. Si toda la base de datos se puede cargar en la RAM de una sola vez, el resultado se procesará más rápido. Además de ahorrar tiempo y recursos, el reconocimiento de voz también nos da más opciones para expresarnos, ya que algunos de nosotros somos mucho mejores en el habla verbal que en la escritura. Método alternativo: En el reconocimiento de voz, el dispositivo de audio frontal (micrófono) registra tu voz, la convierte en una señal eléctrica y la digitaliza a través de los siguientes pasos: - Tus palabras son repetidas por el software de reconocimiento de voz para la extracción de características. - Las palabras repetidas se almacenan como muestras de voz, y se calculan los promedios estadísticos de múltiples muestras. - Las muestras promedio se utilizan para entrenar el sistema de reconocimiento de voz. - La respuesta del sistema se personaliza según la entrada del hablante. Tipos de reconocimiento de voz Usamos el reconocimiento de voz en altavoces inteligentes, dispositivos móviles, escritorios y portátiles. En todos estos dispositivos, puedes configurar una función de "respuesta" que lee tu pantalla y vocaliza tus palabras. Esto reduce tu tiempo de pantalla y te da control maestro de tu dispositivo. ¿Cuáles son otros tipos de sistemas de reconocimiento de voz que se utilizan hoy en día? - El sistema dependiente del hablante debe ser entrenado en varias palabras y frases antes de su uso. - El sistema independiente del hablante, también conocido como software de reconocimiento de voz, reconoce la voz de una persona sin entrenamiento. - El reconocimiento de habla discreta requiere que el usuario haga una pausa entre palabras para que la computadora pueda interpretar la voz. - El reconocimiento de habla continua entiende el flujo normal del habla, al igual que la función de escritura por voz de Google Docs. - El texto a voz natural no solo entiende una voz humana, sino que también puede responder a las consultas que se le hacen. Se utiliza el procesamiento del lenguaje natural (PNL) o la inteligencia artificial conversacional (IA) para crear estos sistemas. Un sistema de reconocimiento de voz personalizado en tu computadora puede permitirte gestionar tareas como: - Formatear y guardar texto - Navegar por internet - Descargar imágenes - Imprimir y enviar documentos - Escribir propuestas y resúmenes de proyectos. - Completar formularios de solicitud en línea - Responder a comandos de voz - Responder a consultas a través de búsquedas en línea - Hacer llamadas telefónicas o de Zoom - Agregar o eliminar un contacto - Configurar recordatorios y notificaciones de citas Características principales del reconocimiento de voz Muchos software de reconocimiento de voz funcionan con redes neuronales, lo que los hace eficientes en tiempo y costo. Las redes neuronales trabajan con grandes conjuntos de datos computacionales que procesan la voz rápidamente. Las redes neuronales están equipadas con las siguientes características: - Ponderación del lenguaje. Puedes mejorar tu precisión ponderando algunas palabras de uso frecuente. El sistema puede pre-poblar estas palabras a medida que conoce tu patrón de habla. - Etiquetado de hablantes. Basado en tu fonética y tono de voz, el sistema puede categorizar qué hablante está interactuando con él. - Entrenamiento acústico. El sistema puede ser entrenado para entender y adaptarse al ruido de fondo de un entorno empresarial. - Filtrado de blasfemias. Filtra expletivos o frases no deseadas para sanear el resultado. ¿Sabías que? Se proyecta que el tamaño del mercado global de reconocimiento de voz y habla crecerá de 9.4 mil millones de USD en 2022 a 28.1 mil millones de USD para 2027, con un CAGR del 24.4%. Aplicaciones del reconocimiento de voz en diversas industrias El reconocimiento de voz ha hecho un pequeño espacio para sí mismo dentro de cada hogar. Desde reproducir tu música favorita hasta navegar por internet o cerrar las cortinas, los asistentes digitales se han convertido en nuestros amigos. Fuera de los intereses personales, usamos herramientas basadas en voz por muchas razones profesionales. El aspecto en constante evolución de la tecnología de voz se refleja en las siguientes industrias. - Salud: Usando el reconocimiento de voz, los proveedores de atención médica, como enfermeras o médicos, pueden dictar notas a sus computadoras sin descuidar la atención al paciente. - Banca, servicios financieros y seguros: Los bancos y las compañías de seguros a menudo luchan con su servicio al cliente. Un empleado junior y un gerente de sucursal repiten las mismas instrucciones al cliente. Para resolver esto, las consultas frecuentes sobre la apertura de una cuenta bancaria o la solicitud de una tarjeta de crédito se automatizan en tiempo real con control de voz. - Chatbots de reclutamiento: Los empleados se sienten cada vez más cómodos conversando con chatbots. Ya sea que estén apareciendo para una evaluación de desempeño, una promoción, una publicación de trabajo o incluso una entrevista, un chatbot puede interactuar con ellos y facilitar el trabajo de tus equipos de recursos humanos. - Publicidad: Muchas marcas utilizan los datos de voz de los usuarios para crear una estrategia de entrada al mercado. Por ejemplo, si buscas en la web "clases de baile en línea", algunas agencias de baile relevantes pueden llegar a tu bandeja de entrada. No solo tu navegador guarda la consulta, sino que también almacena el patrón de búsqueda, el acento y la ubicación. Las empresas pueden acceder a estos datos para ofrecer sus servicios. - Comercio electrónico: Ya no necesitamos movernos para ajustar las luces en medio de nuestra película favorita. Asistentes digitales como Alexa o Google Home hacen todo el trabajo por nosotros. También podemos comprar música, comprar en línea, jugar y escuchar audiolibros. - Aviación: Antes de que un avión despegue, los pilotos deben pasar por una larga lista de verificación de requisitos del motor. A veces, se olvidan de pasos importantes en la lista. Con el habla a texto en la cabina, los pilotos pueden escuchar la lista de verificación y asegurarse de que todo esté en su lugar antes del despegue. - Corporativo: En la industria corporativa, el reconocimiento de voz promueve la diversidad, la empatía y la inclusión de los empleados. Proporciona una alternativa cómoda y ergonómica a las formas tradicionales de trabajo. Los correos electrónicos y documentos se pueden transcribir sin escribir en un teclado. Los empleados pueden configurar la escritura por voz en sus documentos y expresar sus ideas sin lidiar con críticos internos. También puedes crear las actas de cualquier reunión o clips de reuniones pregrabadas en segundos. Cualquier trabajador ausente puede ponerse al día con el rastro de la comunicación anterior. En general, crea un espacio de trabajo más indulgente y empático. ¿Sabías que? El Royal Bank of Canada permite a los usuarios pagar facturas a través de comandos de voz en aplicaciones bancarias. Además, la United Service Automobile Association (USAA), que es un grupo de servicios financieros, ofrece acceso a la información de la cuenta de los miembros a través de asistentes digitales como Alexa. Proceso de reconocimiento de voz en el escritorio Después de entender la esencia del reconocimiento de voz, aprendamos sobre los diversos requisitos de hardware y software para ejecutar este programa en tu escritorio. Antes de activar la función de voz, conecta tu micrófono externo y auriculares a través de un puerto USB. Enciende tu micrófono interno si no estás usando un auricular externo. Ahora estás listo para ver diferentes formas de activar la tecnología de reconocimiento de voz en diferentes tipos de sistemas operativos. Microsoft Windows 11 (Reconocimiento de voz de Windows) Los pasos para configurar un micrófono para Windows 11 y versiones anteriores de Microsoft Windows son algo similares. - Selecciona Inicio > Configuración > Hora e idioma > Voz - Bajo el micrófono, haz clic en Comenzar. - Cuando se abra la ventana del asistente de voz, la escritura por voz comenzará automáticamente. Si el asistente de voz detecta problemas con el micrófono mientras se ejecuta, verás un aviso en la pantalla. Puedes seleccionar opciones de él para resolver el problema. Sigue estos pasos para entrenar tu sistema operativo Microsoft Windows para trabajar con tu voz: - Presiona la tecla del logotipo de Windows + Ctrl + S. Se abrirá la configuración del reconocimiento de voz. - Lee las instrucciones y selecciona Siguiente. Completa la configuración. - Si ya has configurado esto, este atajo de teclado volverá a abrir el asistente de voz. - Ve al panel de control. Selecciona Facilidad de acceso > Reconocimiento de voz > Entrena a tu computadora para entenderte mejor. Microsoft Office 365 Puedes usar el comando de dictado en Microsoft Word y Powerpoint para narrar tu contenido. Este comando te permite convertir tu voz en texto con un micrófono y una conexión a internet confiable. Puedes imprimir tus pensamientos directamente y crear artículos o notas rápidas. Sin embargo, debes pronunciar los signos de puntuación. El sistema no puede descifrarlos. - Inicia sesión en tu cuenta de Microsoft con un dispositivo habilitado para micrófono. - Abre un documento nuevo o existente y selecciona Inicio > Dictar. - Espera a que el botón de dictado se encienda, indicando que el programa está listo para escucharte. - Comienza a hablar y verás tus palabras aparecer en la pantalla. Dictado de Mac OS En macOS Ventura, puedes dictar texto de varias maneras. Para la navegación por internet en línea, puedes usar Siri. Si deseas dictar texto y controlar tu Mac usando tu voz, sigue este proceso: - En tu Mac, elige Menú de Apple > Preferencias del sistema > Teclado - En la ventana del teclado, elige la última opción: Dictado - Haz clic en Activar. Aparecerá un aviso, indicándote que habilites el dictado. Selecciona esta opción. - Haz clic en el menú emergente de idioma para dictar usando otro idioma, luego elige un idioma o dialecto. Puedes elegir un idioma personalizado y agregar un idioma o seleccionar de la lista existente. - Para eliminar el idioma, haz clic en el menú emergente de idioma. Elige personalizar y luego deselecciona el idioma. El 95.95% es la tasa de precisión de la API de la aplicación Google Speech Cloud. Acceso por voz de Google Google ha estado en el espacio de reconocimiento de voz durante más de una década. Con sus productos específicos como Google App Keep, Google Voice search y Google Home, Google ha podido almacenar 230 mil millones de palabras. El modelo de habla de aprendizaje automático que utiliza Google para reconocer y convertir el habla humana funciona a una velocidad asombrosa. Reconocimiento de voz en móviles: - Android. Puedes acceder a la aplicación abierta, hacer una llamada de voz y buscar en internet simplemente interactuando con tu dispositivo móvil. También puedes usar Google Voice para obtener una respuesta a la mayoría de tus preguntas o crear documentos. - iPhones y iPads. Siri es un asistente virtual que atiende tus necesidades en iPhones o iPads. Ya sea que quieras llamar a alguien, configurar alarmas o bloquear tu teléfono, Siri está ahí para ti. Principales software de reconocimiento de voz en 2024 El software de reconocimiento de voz se utiliza para convertir nuestras palabras en texto computarizado utilizando el habla a texto. Puede usarse en un sistema de automóvil, en negocios comerciales o para personas con discapacidades. Las empresas utilizan este software para respuesta de voz interactiva (IVR) para automatizar consultas de consumidores. También se utiliza para verificar identificaciones comerciales. Para ser incluido en esta categoría, el software debe: - Incluir algoritmos de aprendizaje automático que interpreten varios idiomas. - Tener una base de datos digital de vocabulario. - Editar y convertir archivos de audio y video. - Entrenar modelos de lenguaje en la entrada del usuario. - Capturar contenido a través de micrófonos de mano, micrófonos externos y teléfonos móviles. * A continuación se presentan las cinco principales herramientas de software de reconocimiento de voz del Informe de Invierno 2023 de G2. Algunas reseñas pueden haber sido editadas para mayor claridad. 1. Google Cloud Speech-to-Text Google Cloud Speech-to-Text es una plataforma de API de reconocimiento de voz basada en la nube que te permite transcribir más de 73 idiomas en un formato legible por humanos y generar respuestas automatizadas que son precisas, rápidas y contextuales. Esta herramienta ha estado consistentemente clasificada como líder en la categoría de reconocimiento de voz y se está utilizando para el reconocimiento de voz basado en dispositivos. ¿Qué es lo que más les gusta a los usuarios? Google Cloud Speech-to-Text es extremadamente fácil de usar. Se puede integrar fácilmente para trabajar con cualquier reunión o sesión de habla. La velocidad con la que genera texto es casi en tiempo real. Debido a su velocidad, la creación de contenido se vuelve súper rápida, ahorrando mucho tiempo al usuario. Una característica importante que observé en Google Speech-to-Text es que puntúa automáticamente las oraciones basándose en la comprensión de PNL. - Reseña de Google Cloud Speech-to-Text, Varad V. ¿Qué es lo que menos les gusta a los usuarios? Junto con algunas buenas características, también tiene algunos inconvenientes, como que requiere conexión a internet, lo que significa que no funciona sin conexión. Además, no estamos seguros sobre la privacidad, cómo el servidor de Google maneja los datos del usuario y cómo los utilizan para mejorar sus características. A veces siento latencia cuando se requiere transcripción en tiempo real, lo cual necesita ser mejorado. - Reseña de Google Cloud Speech-to-Text, Varad V. 2. Deepgram Deepgram es el primer software de transcripción basado en IA para la interacción humano-computadora. Ya sea que la fuente sea dictado de un solo hablante de alta fidelidad o conferencias abarrotadas y desordenadas, Deepgram ofrece resultados precisos. ¿Qué es lo que más les gusta a los usuarios? "Lo más impresionante de su servicio de transcripción es la velocidad. Hemos probado muchos servicios de transcripción, y Deepgram nos sorprendió con su velocidad y precisión. Con sus precios altamente competitivos en comparación con los grandes, es una obviedad." - Reseña de Deepgram, Andrei T. ¿Qué es lo que menos les gusta a los usuarios? "El servicio puede ser poco confiable cuando más lo necesitas. Hay momentos en que los tiempos de respuesta de la transcripción son de más de 5 minutos." - Reseña de Deepgram, Dhonn L. 3. Whisper Whisper es una herramienta general de habla a texto que está entrenada en algoritmos de PNL fuertes para descomponer instrucciones de voz y convertirlas en acciones tangibles. Whisper trabaja con diversas formas de audio, datos de estudio, datos espaciales y sonoros para entender comandos humanos multilingües y descomponer los sentimientos detrás de esos comandos. ¿Qué es lo que más les gusta a los usuarios? "Whisper impresiona con su interfaz de usuario sin problemas, asegurando una comunicación sin esfuerzo. Implementarlo es sencillo, aunque un poco de orientación inicial mejoraría la experiencia de incorporación. El soporte al cliente es confiable, pero ocasionalmente enfrenta retrasos. Su uso frecuente destaca su practicidad, mientras que un conjunto rico de características satisface diversas necesidades de comunicación. La integración en flujos de trabajo existentes es fluida, contribuyendo a su atractivo general." - Reseña de Whisper, Shashi P. ¿Qué es lo que menos les gusta a los usuarios? "El principal punto de desagrado es que, si tenemos transcripción de formato largo, el modelo no logra transcribir completamente de una vez, porque está diseñado de tal manera que solo toma archivos de audio de 30 segundos." - Reseña de Whisper, Dhonn L. 4. Krisp Krisp te da el poder de comunicarte de manera clara y segura con tus empleados, compañeros, clientes o consumidores. Es una solución de automatización del habla basada en IA que mejora tus habilidades de interpretación y te ayuda a crear documentos. ¿Qué es lo que más les gusta a los usuarios? "No puedo creer la increíble capacidad de Krisp para diferenciar entre mi voz y cancelar completamente los ruidos de fondo. Ahora que tantas personas están trabajando desde casa, nos hemos acostumbrado a que la gente se disculpe por los perros o los niños u otros ruidos. Pero con Krisp, he tenido a mis perros ladrando justo a mi lado, y las otras personas en mis videollamadas no pueden escuchar a los perros en absoluto, pero aún pueden escucharme perfectamente." - Reseña de Krisp, Crystal D. ¿Qué es lo que menos les gusta a los usuarios? "Los 90 minutos al día para el nivel gratuito te llevan bastante lejos, pero cuenta automáticamente el tiempo si lo tienes encendido y ni siquiera estás hablando. Desearía que solo contara los minutos en los que realmente estás hablando o no estás en silencio." - Reseña de Krisp, Tai H. 5. Otter.ai Otter.ai deriva significado de cada conversación que tienes. Es una herramienta líder de análisis de voz y colaboración que conecta a los miembros del equipo basándose en lo que dicen. También se integra con herramientas de videoconferencia líderes como Zoom, Microsoft Teams y Google Meet. ¿Qué es lo que más les gusta a los usuarios? "Tengo que entrevistar a personas y escribir artículos para el trabajo. Me encanta usar Otter para grabar y transcribir mis entrevistas. Esto me ahorra horas de trabajo tedioso y me permite hacer más de los aspectos agradables y creativos de mi trabajo." - Reseña de Otter.ai, Gray G. ¿Qué es lo que menos les gusta a los usuarios? "La capacidad de etiquetar diferentes hablantes es útil, pero este es un punto donde la IA no es tan buena. A menudo obtengo un intercambio entre dos o más hablantes agrupados como uno solo." - Reseña de Otter.ai, Patrick H. Soluciones alternativas para software de reconocimiento de voz Dependiendo del asistente basado en voz insignia que planeas desarrollar, los requisitos de software de backend pueden cambiar. Aquí hay algunas alternativas a considerar si estás trabajando con diferentes tipos de transcripción de audio. 1. Software de chatbot de IA: Los chatbots de IA están entrenados en algoritmos de aprendizaje profundo efectivos para participar en interacciones basadas en diálogo con usuarios humanos. El procesamiento del lenguaje natural (PNL) autoevolutivo y la comprensión del lenguaje natural (NLU) permiten a los sistemas informáticos contextualizar consultas, relacionarse con los sentimientos del usuario y ofrecerles la resolución correcta. El software de chatbot de IA es un avance en el mundo de la automatización de voz y texto y ha hecho que la resolución de consultas sea más simple y efectiva. Top 5 de software de chatbot de IA en 2024 - ChatGPT - Simplified - Gemini - Zoom Workplace - Kore.AI 2. Software de inteligencia conversacional: Las herramientas conversacionales se utilizan para analizar, transcribir y documentar llamadas de ventas. Esta herramienta utiliza el aprendizaje automático para extraer datos significativos, descartar los principales sentimientos y puntos de dolor del comprador y generar un resumen para los ejecutivos de ventas y representantes de desarrollo de negocios. El software de inteligencia conversacional te da los golpes duros correctos para conectarte mejor con tus prospectos y cerrar tratos más rápido. Top 5 de software de inteligencia conversacional en 2024 - Salesforce Sales Cloud - Gong - Fathom - HubSpot Sales Hub - Avoma 3. Software de asistentes virtuales inteligentes: Estas herramientas actúan como empleados digitales o agentes de soporte en vivo que están construidos en sistemas expertos para proporcionar resoluciones rápidas a clientes y prospectos. A diferencia de las herramientas de chatbot, este software utiliza técnicas conviviales para construir una fuerte relación con los clientes y llevarlos hacia la confianza y lealtad a la marca. Resuelven los desafíos de los usuarios, leen correos electrónicos de soporte y escalaciones, enrutan llamadas al departamento correcto y construyen su vocabulario para ser más concisos en futuras conversaciones. Top 5 de asistentes virtuales inteligentes en 2024 - Kore.AI - Genesys Cloud CX - Moveworks - Conversica - Ultimate Aclarar la garganta y expresar tus pensamientos Ya sea que estés superando el bloqueo del escritor, saliendo de una situación complicada o manejando múltiples tareas, el reconocimiento de voz te respalda. Con la experimentación constante en IA, la tecnología de reconocimiento de voz pronto eliminará todas las barreras para la interacción humano-computadora. Aprende cómo los asistentes de voz están arrasando en el mercado tecnológico y son uno de los avances industriales más populares para los vendedores y compradores de software.