Reconocimiento de voz: Qué es, cómo funciona y riesgos

Gracias al machine learning y al mayor desarrollo de la IA, el reconocimiento de voz se ha sofisticado lo suficiente en los últimos años para resultar útil en diversos escenarios y sectores. Desde los comandos de voz, pasando por el dictado de voz a texto, hasta los asistentes virtuales o de voz, las aplicaciones del reconocimiento voz cada vez funcionan mejor y nos ayudan a ahorrar tiempo y realizar algunas tareas de manera más sencilla.

En las siguientes líneas explicamos cómo funcionan los sistemas de reconocimiento de voz, qué aplicaciones tienen y qué riesgos para la privacidad entrañan.

¿Qué es el reconocimiento de voz?

El reconocimiento de voz es una tecnología mediante la cual las máquinas pueden interpretar y transcribir el habla humana en un texto concreto.

Empleando algoritmos avanzados y modelos de machine learning, un sistema o software de reconocimiento de voz es capaz de analizar las ondas sonoras producidas durante el habla, la entonación y el acento, para convertir las palabras habladas en datos que puedan ser comprendidos y procesados por ordenadores y otros dispositivos electrónicos.

Gracias al desarrollo de la IA y de la biometría y los sistemas biométricos (recordemos que la voz es un dato biométrico, que aúna características fisiológicas y conductuales), el reconocimiento de voz ha avanzado grandes pasos y encontramos software de reconocimiento de voz capaces no solo de entender lo que decimos y ejecutar nuestras órdenes, sino de transcribir a texto nuestras palabras con una tasa de error por debajo del 5%.

¿Cómo funciona el sistema de reconocimiento de voz?

El reconocimiento de voz funciona en varias fases, que de manera resumida y sin entrar en tecnicismos, son las siguientes:

1. Captura de audio: Un micrófono graba la voz del usuario y un programa específico convierte las ondas sonoras en señales digitales.
2. Procesamiento acústico: Estas señales se descomponen en componentes más pequeños para analizar frecuencias, amplitudes y patrones.
3. Conversión fonética: Los sonidos se comparan con un modelo fonético predefinido para identificar las palabras habladas.
4. Interpretación semántica: Se aplica un modelo de lenguaje para comprender el contexto y generar una respuesta o acción adecuada.
5. Retroalimentación: El sistema aprende continuamente de las interacciones para mejorar su precisión.

Cabe señalar que para que el sistema de reconocimiento de voz sea eficiente, es necesario haber entrenado al modelo con suficientes datos, diversos y de calidad (evitando tanto el overfitting como el underfitting en el entrenamiento), de esa manera se conseguirán tasas de palabras erróneas menores y que el propio sistema nos «entienda» mejor.

Historia del reconocimiento de voz

Aunque es ahora cuando más uso hemos empezado a darle al reconocimiento de voz, no se trata de una novedad, ya que desde 1960 se vienen desarrollando dispositivos y programas para el reconocimiento de voz, desde aquellos que dependían de un diccionario de palabras (al principio muy corto debido a la escasa capacidad de procesamiento de los ordenadores de la época), hasta los nuevos sistemas y desarrollos basados en modelos de aprendizaje profundo, el big data, los modelos de lenguaje natural y el procesamiento en la nube.

Una pequeña cronología del desarrollo de la tecnología de reconocimiento de voz:

• Años 50 y 60: IBM desarrolló uno de los primeros dispositivos, llamado Shoebox, que podía reconocer números y comandos básicos. Esta etapa se centró en comprender fonemas individuales.
• Década de 1980: Se introdujeron los modelos ocultos de Markov, una técnica estadística que mejoró considerablemente la precisión al predecir patrones de voz basados en datos históricos.
• Años 90: La llegada de procesadores más rápidos permitió avances en aplicaciones comerciales, como sistemas de dictado, como Dragon NaturallySpeaking.
• Siglo XXI: Con el auge de la IA, los asistentes virtuales como Siri y Alexa revolucionaron la industria, proporcionando reconocimiento de voz altamente preciso en dispositivos de consumo masivo.

Tipos de reconocimiento de voz

Aunque existen diversas clasificaciones de sistemas de reconocimiento de voz, generalmente se distingue entre dos grandes tipos de reconocimiento de voz:

• El dictado por voz, en el que el hablante dicta un texto al ordenador o dispositivo digital y este lo «traduce» a texto escrito.
• El comando de voz, en el que el sistema o software escucha una orden dada por el hablante y la ejecuta, por ejemplo, cuando le pedimos a Siri, Cortana o Alexa que realicen una determinada búsqueda en internet.

Así mismo, también podemos distinguir entre:

• Sistemas de reconocimiento de voz que dependen de la voz de un solo hablante (sistemas personalizados), por ejemplo, el utilizado en tecnología para autenticar la voz.
• Sistemas independientes del hablante (sistemas generales que pueden emplearse a gran escala).

Ventajas y desventajas del reconocimiento de voz frente a otros métodos biométricos de autenticación

El reconocimiento de voz, usado como método de autenticación, presenta una serie de ventajas y desventajas frente a otros métodos biométricos de autenticación, que es necesario conocer para saber qué se puede esperar de estos sistemas y cuáles son sus límites, de cara a implementarlos o usarlos con diferentes fines.

Entre las principales ventajas de la autenticación de voz tenemos:

• Conveniencia: No requiere contacto físico ni equipos especializados adicionales, solo un micrófono.
• Facilidad de implementación: Se puede integrar en dispositivos cotidianos como smartphones o altavoces inteligentes.
• Accesibilidad: Es útil para personas con discapacidades que limitan el uso de teclados o pantallas táctiles.
• Rapidez: La autenticación puede realizarse en segundos sin interrupciones significativas.
• Independencia del entorno: No depende de la iluminación (a diferencia del reconocimiento facial) ni de la limpieza de superficies (como las huellas dactilares).

En cuanto a las desventajas del reconocimiento de voz frente a otros sistemas biométricos encontramos:

• Sensibilidad al entorno: El ruido de fondo o la calidad del micrófono pueden afectar la precisión.
• Riesgo de suplantación: Grabaciones de voz o imitaciones pueden vulnerar el sistema.
• Privacidad: Los datos vocales son sensibles y pueden usarse para extraer información adicional sobre el usuario, como estado emocional o idioma.
• Variabilidad del usuario: Cambios en la voz por enfermedad, estrés o edad pueden reducir la eficacia.
• Dependencia de la conexión a internet: Muchos sistemas procesan los datos en la nube, lo que implica latencia y posibles riesgos de seguridad.

Ejemplos de tecnología de reconocimiento de voz

Las aplicaciones del reconocimiento de voz en la actualidad son varias y podemos encontrarlas en diversos sectores y ámbitos, desde los altavoces inteligentes, hasta sistemas de seguridad que usan la autenticación por voz. A continuación, vemos algunos ejemplos del uso de esta tecnología:

• Asistentes virtuales: Asistentes como Siri, Google Assistant y Amazon Alexa son ejemplos emblemáticos de reconocimiento de voz. Estas plataformas permiten a los usuarios interactuar mediante comandos simples, como «Reproducir mi lista de reproducción favorita» o «¿Cómo está el tiempo hoy?». Su integración en dispositivos como smartphones, altavoces inteligentes y automóviles las hace indispensables en la vida diaria.
• Automóviles inteligentes: Fabricantes como Tesla y BMW han adoptado el reconocimiento de voz para simplificar la interacción entre el conductor y el vehículo. Los sistemas permiten realizar tareas como ajustar la temperatura del aire acondicionado, buscar rutas o controlar el sistema de entretenimiento, todo sin necesidad de retirar las manos del volante.
• Atención al cliente con sistemas IVR: Hay empresas que han implementado sistemas de Respuesta de Voz Interactiva (IVR) para optimizar su atención al cliente. Estas soluciones permiten a los usuarios realizar consultas básicas o recibir asistencia mediante comandos de voz, reduciendo los tiempos de espera y mejorando la experiencia del cliente.
• Plataformas de aprendizaje de idiomas: Aplicaciones como Duolingo y Rosetta Stone utilizan el reconocimiento de voz para evaluar la pronunciación de los usuarios. Esto permite un aprendizaje más interactivo y una retroalimentación personalizada para mejorar las habilidades lingüísticas.
• Domótica y dispositivos IoT: Los sistemas de domótica como Google Home y Amazon Echo permiten controlar dispositivos domésticos inteligentes mediante comandos de voz. Por ejemplo, es posible ajustar la iluminación, cerrar puertas o programar electrodomésticos, todo con instrucciones habladas.
• Medicina y cuidado de la salud: En hospitales y clínicas, el reconocimiento de voz se utiliza para transcribir notas clínicas o registrar información del paciente en sistemas electrónicos. Herramientas como Dragon Medical One permiten a los profesionales de la salud dictar información médica directamente a sus sistemas de registro, ahorrando tiempo y reduciendo errores.

Seguridad de la información en sistemas de voz

Aunque iniciar el reconocimiento de voz aumenta la comodidad y la eficiencia para llevar a cabo algunas tareas, la implementación del reconocimiento de voz en dispositivos y plataformas digitales plantea desafíos significativos en términos de seguridad de la información. El uso de esta tecnología introduce vulnerabilidades que pueden comprometer datos sensibles y la privacidad de los usuarios.

¿Cuáles son los riesgos de la autenticación de voz?

La autenticación de voz es una herramienta biométrica innovadora, pero no está exenta de riesgos que podrían socavar su eficacia y fiabilidad:

• Suplantación mediante grabaciones: Una de las principales amenazas es el uso de grabaciones de voz para imitar al usuario legítimo. Si el sistema no cuenta con mecanismos robustos de detección, puede ser engañado fácilmente.
• Ataques de síntesis de voz: Los avances en la inteligencia artificial han permitido la creación de deepfakes de voz, que replican de manera precisa patrones vocales. Esto eleva significativamente el riesgo de fraudes.
• Intercepción de datos: La transmisión de muestras de voz a servidores remotos para su procesamiento puede ser interceptada por ciberdelincuentes, exponiendo información sensible.
• Alteraciones ambientales: Factores como el ruido de fondo, dispositivos de baja calidad o cambios en la voz del usuario (por enfermedad o envejecimiento) pueden generar errores en el sistema, afectando la autenticación.
• Ataques man-in-the-middle: Durante la comunicación entre el dispositivo y el servidor, un atacante podría interceptar y manipular las muestras de voz.

Aunque los sistemas de reconocimiento de voz incluyen medidas de seguridad, estos riesgos evidencian la necesidad de combinar la autenticación de voz con otros métodos para reforzar la protección.

¿Es seguro para tu privacidad el reconocimiento de voz?

El reconocimiento de voz plantea preocupaciones importantes en cuanto a la privacidad debido al tipo de datos recopilados y al procesamiento involucrado (tal y como plasman las preocupaciones sobre la privacidad de Alexa y de otros asistentes virtuales basados en el reconocimiento de voz):

• Captura de información adicional: La voz humana contiene más información que las palabras pronunciadas, como el estado emocional, género, edad y, en algunos casos, acentos que podrían revelar el origen geográfico del usuario.
• Almacenamiento en la nube: Muchas aplicaciones procesan las grabaciones en servidores externos, lo que expone los datos a potenciales brechas de seguridad. Incluso si los datos están cifrados, un acceso no autorizado podría comprometerlos.
• Uso indebido de datos: Las empresas podrían usar las grabaciones de voz con fines no autorizados, como entrenar sistemas de IA o realizar análisis de comportamiento, sin el consentimiento explícito del usuario.
• Dificultad para anonimizar: A diferencia de otros datos biométricos, la voz es inherentemente identificable, lo que complica su anonimización y aumenta los riesgos en caso de filtraciones.

Para mitigar estos riesgos, las empresas deben ser transparentes sobre cómo recopilan, procesan y almacenan los datos de voz, ofreciendo opciones claras para que los usuarios gestionen su privacidad.

Cumplimiento del RGPD en tecnologías de voz

El reconocimiento de voz implica el tratamiento de datos personales, en este caso, además de datos biométricos (como ya hemos adelantado, la voz es un identificador biométrico único de cada persona), que están especialmente protegidos (no pueden tratarse sin el consentimiento expreso del interesado, además de otra base legitimadora de los artículos 6 y 9 del RGPD).

Por ello, las empresas que usen el reconocimiento de voz (ya sea en aplicaciones o como método de autenticación o verificación de usuarios) deben cumplir con las siguientes obligaciones:

• Consentimiento informado: Las empresas deben obtener el consentimiento expreso del usuario antes de recolectar y procesar datos de voz. Esto implica explicar claramente cómo se usarán los datos y durante cuánto tiempo se almacenarán.
• Minimización de datos: El RGPD exige que se recopilen únicamente los datos necesarios para el propósito declarado. Esto significa que las empresas no deberían almacenar grabaciones completas si solo necesitan ciertos parámetros vocales.
• Derecho de supresión: Los usuarios tienen derecho a solicitar la eliminación de sus datos personales, incluidas las grabaciones de voz. Las empresas deben implementar mecanismos para cumplir con esta obligación.
• Otros derechos: Así mismo, las empresas deben garantizar el ejercicio de los derechos de acceso a las grabaciones, y el derecho de oposición a que sus datos se usen para decisiones automatizadas o la elaboración de perfiles.
• Hacer una evaluación de impacto de protección de datos: Al tratarse de un tratamiento de datos de categorías especiales, es obligatorio que, con carácter previo a su despliegue, se haya hecho la correspondiente evaluación de impacto para determinar los riesgos y el impacto de los mismos para los derechos y libertades de los interesados.
• Seguridad de los datos: Las tecnologías de reconocimiento de voz deben emplear medidas avanzadas de seguridad, como cifrado de extremo a extremo y detección de fraudes, para proteger las grabaciones contra accesos no autorizados.
• Transferencia de datos: Si los datos se procesan fuera de la UE, las empresas deben garantizar que se cumplan los mismos estándares de protección establecidos por el RGPD.

En definitiva, el reconocimiento de voz, que empezó su andadura hace varias décadas y que en muchas ocasiones resultaba ser más frustrante que una ayuda útil, se ha convertido en una tecnología más sofisticada y eficaz gracias al desarrollo e implementación de los modelos de aprendizaje automático y de aprendizaje profundo, al análisis del big data y unas capacidades de procesamiento y memoria mayores. Cada vez es más habitual usar asistentes virtuales o asistentes de voz y dictar notas y textos a nuestros ordenadores y dispositivos.

Eso sí, no debemos olvidarnos de que la voz es un dato biométrico y que, como tal, debemos preocuparnos de que no se vulnera nuestra privacidad y que el tratamiento de la misma se hace con nuestro consentimiento.

Te ayudamos a cumplir la Ley de Protección de Datos

Escríbenos o contacta con nuestras oficinas

He leído y acepto la política de privacidad.