Reconhecimento de fala

O reconhecimento de fala, também chamado de conversão de fala em texto, permite que os aplicativos convertam o idioma falado em texto escrito. O percurso da onda sonora para o texto envolve seis estágios coordenados: capturar áudio, preparar recursos, modelar padrões acústicos, aplicar regras de linguagem, decodificar as palavras mais prováveis e refinar a saída final.

Captura de áudio: Converter áudio analógico em digital

O reconhecimento de fala começa quando um microfone converte ondas sonoras em um sinal digital. O sistema amostra o áudio analógico milhares de vezes por segundo — normalmente 16.000 amostras por segundo (16 kHz) para aplicativos de fala— e armazena cada medida como um valor numérico.

Antes de passar para o próximo estágio, o sistema geralmente aplica filtros básicos para remover zumbidos, cliques ou outro ruído de fundo que pode confundir o modelo.

Pré-processamento: extrair recursos significativos

Exemplos de áudio bruto contêm muita informação para o reconhecimento eficiente de padrões. O pré-processamento transforma a forma de onda em uma representação compacta que realça características de fala ao descartar detalhes irrelevantes, como volume absoluto.

Coeficientes Cepstrais de Frequência Mel (MFCCs)

O MFCC é a técnica de extração de recursos mais comum no reconhecimento de fala. Ele imita como o ouvido humano percebe o som enfatizando frequências onde a energia da fala se concentra e compactando intervalos menos importantes.

Como funciona o MFCC:

1. Dividir áudio em quadros: Divida o sinal em janelas sobrepostas de 20 a 30 milissegundos.
2. Aplicar a transformação Fourier: converta cada quadro do domínio de tempo em domínio de frequência, revelando quais tons estão presentes.
3. Escala mapeada para Mel: ajuste os intervalos de frequência para corresponder à sensibilidade auditiva humana — distinguimos melhor os tons graves do que os agudos.
4. Extrair coeficientes: Compute um pequeno conjunto de números (geralmente 13 coeficientes) que resumem a forma espectral de cada quadro.

O resultado é uma sequência de vetores de recursos , um por quadro, que captura como o áudio soa sem armazenar cada exemplo. Esses vetores se tornam a entrada para modelagem acústica.

Os vetores são extraídos por coluna, com cada vetor representando os 13 coeficientes das características MFCC para cada quadro temporal.

Frame 1: [ -113.2,  45.3,  12.1,  -3.4,  7.8,  ... ]  # 13 coefficients
Frame 2: [ -112.8,  44.7,  11.8,  -3.1,  7.5,  ... ]
Frame 3: [ -110.5,  43.9,  11.5,  -2.9,  7.3,  ... ]

Modelagem acústica: reconhecer phonemes

Os modelos acústicos aprendem a relação entre recursos de áudio e phonemes — as menores unidades de som que distinguem palavras. O inglês usa cerca de 44 phonemes; por exemplo, a palavra "gato" é composta por três phonemes: /k/, /æ/, e /t/.

De recursos a phonemes

Os modelos acústicos modernos usam arquiteturas de transformador, um tipo de rede de aprendizado profundo que se destaca em tarefas de sequência. O transformador processa os vetores de recurso MFCC e prevê qual fonema é mais provável em cada momento no tempo.

Modelos de transformador alcançam previsão efetiva de fonemas por meio de:

• Mecanismo de atenção: O modelo examina os quadros ao redor para resolver a ambiguidade. Por exemplo, o fonema /t/ soa diferente no início de "top" e no final de "bat".
• Processamento paralelo: Ao contrário dos modelos recorrentes mais antigos, os transformadores analisam vários quadros simultaneamente, melhorando a velocidade e a precisão.
• Previsões contextualizadas: A rede aprende que determinadas sequências de phoneme ocorrem com frequência na fala natural.

A saída da modelagem acústica é uma distribuição de probabilidade sobre fonemas para cada quadro de áudio. Por exemplo, o quadro 42 pode mostrar 80% de confiança para /æ/, 15% para /ɛ/ e 5% para outros fonemas.

Modelagem de idioma: prever sequências de palavras

As previsões de phoneme por si só não garantem a transcrição precisa. O modelo acústico pode confundir "deles" e "lá" porque eles compartilham fonemas idênticos. Os modelos de linguagem resolvem a ambiguidade aplicando conhecimento de vocabulário, gramática e padrões comuns de palavras. Algumas maneiras pelas quais o modelo guia a previsão de sequência de palavras incluem:

• Padrões estatísticos: o modelo sabe que "O clima está bom" aparece com mais frequência em dados de treinamento do que "O se é bom".
• Consciência de contexto: depois de ouvir "Eu preciso", o modelo espera verbos como "ir" ou "concluir", não substantivos como "tabela".
• Adaptação de domínio: Modelos de linguagem personalizados treinados em terminologia médica ou legal melhoram a precisão para cenários especializados.

Decodificação: selecione a melhor hipótese de texto

Algoritmos de decodificação pesquisam milhões de sequências de palavras possíveis para encontrar a transcrição que melhor corresponde às previsões do modelo acústico e de linguagem. Esse estágio equilibra duas metas concorrentes: manter-se fiel ao sinal de áudio ao produzir texto legível e gramaticalmente correto.

Decodificação de feixe de busca

A técnica mais comum, a pesquisa de feixe, mantém uma lista de seleção (o "feixe") de transcrições parciais de pontuação superior à medida que processa cada quadro de áudio. A cada etapa, a hipótese é estendida com a próxima palavra mais provável, enquanto os caminhos de baixa pontuação são eliminados, mantendo apenas os melhores candidatos.

Para um enunciado de três segundos, o decodificador pode avaliar milhares de hipóteses antes de selecionar "Envie o relatório até sexta-feira" sobre alternativas como "Envie o relatório comprar sexta-feira".

Pós-processamento: refinar a saída

O decodificador produz texto bruto que geralmente requer limpeza antes da apresentação. O pós-processamento aplica regras de formatação e correções para melhorar a legibilidade e a precisão.

Tarefas comuns pós-processamento:

• Capitalização: Converta "olá meu nome é Sam" em "Olá, meu nome é Sam".
• Restauração de pontuação: Adicione períodos, vírgulas e pontos de interrogação com base em prosódia e gramática.
• Formatação de número: Altere "mil vinte e três" para "1.023".
• Filtragem de palavrões: Mascarar ou remover palavras inadequadas quando exigido pela política.
• Normalização inversa de texto: Converta formas faladas como "três da tarde" em "15:00".
• Pontuação de confiança: Sinalizar palavras de baixa confiança para revisão humana em aplicativos críticos, como transcrição médica.

A Fala do Azure retorna a transcrição final junto com metadados, como carimbos de data/hora no nível de palavra e pontuações de confiança, permitindo que seu aplicativo destaque segmentos incertos ou acione comportamentos de fallback.

Como o pipeline funciona em conjunto

Cada estágio se baseia no anterior:

1. A captura de áudio fornece o sinal bruto.
2. O pré-processamento extrai recursos do MFCC que realçam padrões de fala.
3. A modelagem acústica prevê probabilidades de phoneme usando redes transformadoras.
4. A modelagem de linguagem aplica o vocabulário e o conhecimento gramatical.
5. A decodificação procura a melhor sequência de palavras.
6. O pós-processamento formata o texto para leitores humanos.

Ao separar preocupações, os sistemas modernos de reconhecimento de fala alcançam alta precisão entre linguagens, acentos e condições acústicas. Quando a qualidade da transcrição fica aquém, muitas vezes você pode rastrear o problema para um estágio — captura de áudio ruim, treinamento de modelo de linguagem insuficiente ou pós-processamento excessivamente agressivo — e ajustar adequadamente.