Hasiera »   Jakintza hedatuz »   Zer entzun, hura idatzi

Què escoltar, escriure

• Zabaldu:
• Twitter
• Facebook
• Emaila

Buscar per escrit és fàcil en la xarxa. Per a això només hem d'escriure la paraula que volem consultar en el cercador. En aquestes cerques, no obstant això, es perden, entre altres coses, l'indicat en els fitxers d'àudio, sempre que no es recullin en el text escrit les explicacions de l'indicat en aquests fitxers d'àudio.

Conèixer la parla oral i convertir-ho en text no és tasca fàcil. Les paraules no se separen bé entre si, cal tenir en compte l'entonació i a més el soroll dels senyals físics és un obstacle. En aquest sentit, s'ha obert un ampli mercat als sistemes que processen i entenen la parla oral. És a dir, per a eines que ens converteixen en text escrit.

Aquests sistemes s'integren de moment principalment en serveis telefònics com a cita prèvia, sol·licitud de productes, sol·licitud de reserva per a espectacles, etc. Però hi ha uns altres com el dictat automàtic. En aquesta última s'està treballant, entre altres, en el departament d'Enginyeria de Sistemes i Automàtica de la UPV/EHU.

El tractament de la parla requereix molta i bona formació. És a dir, el sistema ha de rebre cert entrenament, la qual cosa es coneix com a aprenentatge màquina. Per a això es necessiten, d'una banda, fitxers, àudios i sons de televisió i ràdio, i per un altre, textos de referència del que s'ha dit en aquests mitjans de comunicació. Investigadors de la UPV, per exemple, utilitzen amb freqüència els programes Gaur Egun i Teleberri d'ETB per a formar el sistema. No és necessari saber què s'ha dit literalment, però sí que és capaç de recollir un resum del que s'ha dit. En definitiva, tracta de comprendre la relació entre sons i paraules.

Una vegada finalitzat el procés d'aprenentatge, el sistema hauria de ser capaç d'entendre el que s'ha dit en qualsevol Gaur Egun o Teleberri. Encara que l'aprenentatge és un procés lent, una vegada que el sistema té les normes o la informació interioritzada, és a dir, té el material de referència adequat, mostra el resultat amb certa rapidesa. En aquest cas, text escrit del parlat. En definitiva, l'objectiu és obtenir text d'un àudio o so.

Petit gran

És cert que la majoria d'aquesta mena d'aplicacions que es poden trobar en el mercat tenen com a objectiu els “grans” idiomes, sobretot l'anglès. No obstant això, investigadors de l'Escola Universitària Politècnica de Donostia-Sant Sebastià, en col·laboració amb els grups IXA, GTTS i Intel·ligència Computacional de la UPV/EHU, treballen amb el basc. La diferència evident entre aquestes llengües 'grans' i 'petites' radica en el nombre de dades de referència. Aquest tipus d'eines angleses tenen una gran quantitat de dades, mentre que el material de referència en basca és bastant menor. Per això, els investigadors estan buscant noves tècniques per a aprofitar millor i amb major precisió aquestes poques dades.

Per a obtenir aquest grau de precisió utilitzen diverses equacions matemàtiques. Tracten de trobar les característiques més rellevants dels conjunts de dades i fitxers d'àudio que proporcionin informació adequada. No obstant això, és bastant difícil realitzar aquesta selecció, és a dir, triar la informació que es rebrà i que es rebutjarà. Normalment treballen amb freqüència i entonació per a diferenciar el tipus d'informació que està rebent el sistema a cada moment (per exemple, si es tracta d'una pregunta o d'una oració expressiva).

Aquests sistemes depenen totalment de la llengua i cada llengua té la seva pròpia eina. Però, per exemple, els investigadors de la UPV/EHU treballen no sols amb el basc, sinó també amb el castellà i el francès. El programa Teleberri o les sessions d'Infozazpi, per exemple, tenen dos objectius principals: d'una banda, volen comprendre el castellà i el francès --juntament amb el basc-, i per un altre, buscar en aquesta mena de sistemes les similituds existents entre el basc i les altres dues llengües per a poder millorar la capacitació de les eines en basca.

En aquest sentit, en l'actualitat s'estan realitzant una sèrie d'assajos que analitzen la possibilitat d'utilitzar diversos idiomes en una mateixa eina. Aquest és el repte de futur dels investigadors de la UPV: desenvolupar un sistema capaç d'entendre el basc, el castellà i el francès.