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Un corpus (plural: corpora) en IA se refiere a un conjunto grande y estructurado de textos o datos de audio utilizados para entrenar y evaluar modelos de IA. Los corpus son esenciales para enseñar a los sistemas de IA cómo entender, interpretar y generar lenguaje humano.
¿Qué es un heterónimo? Un heterónimo es un fenómeno lingüístico único en el que dos o más palabras comparten la misma escritura pero tienen diferentes pronunciaciones y significados. Estas palabras son homógrafos que no son homófonos. En términos más simples, los heterónimos se ven idénticos en forma escrita pero suenan diferente cuando se pronuncian, y transmiten significados distintos según el contexto.
Los Modelos de Markov Ocultos (HMM) son sofisticados modelos estadísticos para sistemas donde los estados subyacentes son inobservables. Ampliamente utilizados en reconocimiento de voz, bioinformática y finanzas, los HMM interpretan procesos ocultos y se respaldan en algoritmos como Viterbi y Baum-Welch.
El reconocimiento de patrones es un proceso computacional para identificar patrones y regularidades en los datos, crucial en campos como la IA, la informática, la psicología y el análisis de datos. Automatiza el reconocimiento de estructuras en el habla, texto, imágenes y conjuntos de datos abstractos, habilitando sistemas inteligentes y aplicaciones como la visión por computadora, el reconocimiento de voz, el OCR y la detección de fraudes.
El reconocimiento de voz, también conocido como reconocimiento automático de voz (ASR) o conversión de voz a texto, permite a las computadoras interpretar y convertir el lenguaje hablado en texto escrito, impulsando aplicaciones desde asistentes virtuales hasta herramientas de accesibilidad y transformando la interacción humano-máquina.
El reconocimiento de voz, también conocido como reconocimiento automático de voz (ASR) o conversión de voz a texto, es una tecnología que permite a las máquinas y programas interpretar y transcribir el lenguaje hablado en texto escrito. Esta capacidad poderosa es distinta del reconocimiento de voz de un individuo, que identifica la voz de un hablante en particular. El reconocimiento de voz se centra exclusivamente en traducir el habla verbal en texto.
Las redes neuronales recurrentes (RNN) son una sofisticada clase de redes neuronales artificiales diseñadas para procesar datos secuenciales utilizando la memoria de entradas anteriores. Las RNN destacan en tareas donde el orden de los datos es crucial, incluyendo PLN, reconocimiento de voz y predicción de series temporales.
Una red neuronal, o red neuronal artificial (ANN), es un modelo computacional inspirado en el cerebro humano, esencial en la IA y el aprendizaje automático para tareas como el reconocimiento de patrones, la toma de decisiones y aplicaciones de aprendizaje profundo.
La transcripción de audio es el proceso de convertir el lenguaje hablado de grabaciones de audio en texto escrito, haciendo que discursos, entrevistas, conferencias y otros formatos de audio sean accesibles y buscables. Los avances en IA han mejorado la precisión y eficiencia de la transcripción, apoyando a las industrias de medios, academia, legal y creación de contenido.
OpenAI Whisper es un avanzado sistema de reconocimiento automático de voz (ASR) que transcribe el lenguaje hablado a texto, compatible con 99 idiomas, robusto ante acentos y ruido, y de código abierto para aplicaciones versátiles de IA.
