{"id":24696,"date":"2023-05-22T09:58:47","date_gmt":"2023-05-22T15:58:47","guid":{"rendered":"https:\/\/about.fb.com\/ltam\/?p=24696"},"modified":"2023-06-08T17:14:38","modified_gmt":"2023-06-08T23:14:38","slug":"presentamos-conversion-de-voz-a-texto-de-texto-a-voz-y-mucho-mas-para-mas-de-1-100-idiomas","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/about.fb.com\/ltam\/news\/2023\/05\/presentamos-conversion-de-voz-a-texto-de-texto-a-voz-y-mucho-mas-para-mas-de-1-100-idiomas\/","title":{"rendered":"Presentamos conversi\u00f3n de voz a texto, de texto a voz y mucho m\u00e1s para m\u00e1s de 1.100 idiomas"},"content":{"rendered":"

Ampliamos la tecnolog\u00eda de reconocimiento de voz de alrededor de 100 idiomas a m\u00e1s de 1.000, mediante la creaci\u00f3n de un \u00fanico modelo de reconocimiento de voz multiling\u00fce compatible con m\u00e1s de 1.100 idiomas (10 veces m\u00e1s que los modelos actuales), con modelos de identificaci\u00f3n de idiomas capaces de identificar 4.000 idiomas (40 veces m\u00e1s que los modelos actuales), con modelos preentrenados compatibles con 1.400 idiomas y modelos de texto a voz para m\u00e1s de 1.100 idiomas. Nuestro objetivo es facilitar a las personas el acceso a la informaci\u00f3n y el uso de dispositivos en su idioma preferido.<\/span><\/i><\/p>\n

\"\"<\/p>\n

Demostraci\u00f3n de nuestros modelos de voz a texto para algunos de los m\u00e1s de 1.100 idiomas que cubiertos.<\/span><\/i><\/p>\n

Equipar sistemas con la capacidad de comprender y producir voces puede permitir que muchas m\u00e1s personas accedan a la informaci\u00f3n, incluidas aquellas que dependen totalmente de la voz para hacerlo. Sin embargo, crear modelos de aprendizaje autom\u00e1tico de buena calidad para estas tareas requiere grandes cantidades de datos etiquetados: en este caso, miles de horas de audio, adem\u00e1s de transcripciones. Estos datos son inexistentes para la mayor\u00eda de los idiomas. Por ejemplo, los modelos de reconocimiento de voz actuales solo abarcan aproximadamente 100 idiomas, una fracci\u00f3n de los m\u00e1s de 7.000 idiomas que se hablan en todo el mundo. Y lo que es m\u00e1s preocupante, casi la mitad de estos idiomas corren el riesgo de <\/span>desaparecer durante nuestra vida<\/span><\/a>.<\/span><\/p>\n

En el proyecto <\/span>Massively Multilingual Speech<\/span><\/i> (MMS, por sus siglas en ingl\u00e9s), superamos algunos de estos desaf\u00edos combinando <\/span>wav2vec 2.0<\/span><\/a>, nuestro trabajo precursor en aprendizaje autosupervisado, y un nuevo conjunto de datos que proporciona datos etiquetados para m\u00e1s de 1.100 idiomas y datos sin etiquetar para casi 4.000 idiomas. Algunos de ellos, como el idioma tatuyo, tienen apenas unos cientos de hablantes y no existe una tecnolog\u00eda del habla para la mayor\u00eda de estos idiomas. Nuestros resultados demuestran que MMS se desempe\u00f1a bien en comparaci\u00f3n con los modelos actuales y cubren 10 veces m\u00e1s idiomas. Meta se centra en el multiling\u00fcismo en general: en cuanto al texto, el proyecto <\/span>NLLB<\/span><\/a> ampli\u00f3 la traducci\u00f3n multiling\u00fce a 200 idiomas, y el proyecto MMS ampl\u00eda la tecnolog\u00eda de voz a muchos m\u00e1s idiomas.<\/span><\/p>\n

Hoy, compartimos con el p\u00fablico nuestros modelos y c\u00f3digos para que otros investigadores puedan utilizarlos como referencia. Con este trabajo, esperamos hacer una peque\u00f1a contribuci\u00f3n para preservar la incre\u00edble diversidad ling\u00fc\u00edstica del mundo.<\/span><\/p>\n

\"\"<\/p>\n

Ilustraci\u00f3n de los idiomas cubiertos por el modelo de reconocimiento Massively Multilingual Speech (MMS). MMS habilita conversi\u00f3n de voz a texto y de texto a voz para 1.107 idiomas e identificaci\u00f3n de idioma para m\u00e1s de 4.000 idiomas.<\/span><\/i><\/p>\n

Nuestro enfoque<\/b><\/h2>\n

Recopilar datos de audio de miles de idiomas fue nuestro primer desaf\u00edo, ya que los mayores conjuntos de datos de voz actuales abarcan, como mucho, 100 idiomas. Para superarlo, recurrimos a textos religiosos, como la Biblia, que se tradujeron a muchos idiomas distintos y cuyas traducciones se estudiaron en profundidad para investigar la traducci\u00f3n de textos ling\u00fc\u00edsticos. Estas traducciones cuentan con grabaciones de audio, a disposici\u00f3n del p\u00fablico, de personas leyendo estos textos en diferentes idiomas. Como parte de este proyecto, creamos un conjunto de datos de lecturas del Nuevo Testamento en m\u00e1s de 1.100 idiomas, lo que proporcion\u00f3 un promedio de 32 horas de datos por idioma.<\/span><\/p>\n

Mediante las grabaciones no etiquetadas de otras lecturas religiosas cristianas, aumentamos el n\u00famero de idiomas disponibles a m\u00e1s de 4.000. Aunque estos datos provienen de un \u00e1mbito espec\u00edfico y los suelen leer hablantes masculinos, nuestro an\u00e1lisis demuestra que nuestros modelos funcionan con la misma eficacia tanto para voces masculinas como femeninas. Y, si bien el contenido de las grabaciones de audio es religioso, nuestro an\u00e1lisis muestra que esto no sesga el modelo para producir un lenguaje m\u00e1s religioso. Creemos que esto se debe a que utilizamos un enfoque de clasificaci\u00f3n temporal conexionista (CTC), que est\u00e1 mucho m\u00e1s restringido en comparaci\u00f3n con los modelos de lenguaje grandes (LLM, por sus siglas en ingl\u00e9s) o los modelos secuencia a secuencia de reconocimiento de voz.<\/span><\/p>\n

\"\"<\/p>\n

An\u00e1lisis de posibles sesgos de g\u00e9nero. Los modelos de reconocimiento de voz autom\u00e1tico entrenados con datos de MMS tienen una tasa de error similar para hablantes masculinos y femeninos en el punto de referencia FLEURS.<\/span><\/i><\/p>\n

Procesamos los datos para mejorar su calidad y hacerlos \u00fatiles para nuestros algoritmos de aprendizaje autom\u00e1tico. Para ello, entrenamos un modelo de alineaci\u00f3n con datos existentes en m\u00e1s de 100 idiomas y lo utilizamos junto con un eficiente algoritmo de alineaci\u00f3n forzada que puede procesar grabaciones extensas de alrededor de 20 minutos o m\u00e1s. Aplicamos varias rondas de este proceso y realizamos un \u00faltimo paso de filtrado de validaci\u00f3n cruzada basado en la precisi\u00f3n del modelo para eliminar los datos que pod\u00edan estar desalineados. Para que otros investigadores puedan crear nuevos conjuntos de datos de voz, agregamos el algoritmo de alineaci\u00f3n a PyTorch y publicamos el modelo de alineaci\u00f3n.<\/span><\/p>\n

Treinta y dos horas de datos por idioma no son suficientes para entrenar modelos convencionales de reconocimiento de voz supervisados. Por eso, nos basamos en <\/span>wav2vec 2.0<\/span><\/a>, nuestro trabajo anterior sobre el aprendizaje autosupervisado de la representaci\u00f3n de voz, que redujo en gran medida la cantidad de datos etiquetados necesarios para entrenar buenos sistemas. Concretamente, entrenamos modelos autosupervisados con unas 500.000 horas de datos de voz en m\u00e1s de 1.400 idiomas, es decir, casi el triple de idiomas que cualquier trabajo previo publicado. Luego, los modelos obtenidos se perfeccionaron para una tarea espec\u00edfica de voz, como el reconocimiento de voz multiling\u00fce o la identificaci\u00f3n de idiomas.<\/span><\/p>\n

Resultados<\/b><\/h2>\n

Para comprender mejor el rendimiento de los modelos entrenados con los datos de MMS, los evaluamos en bases de datos de referencia ya existentes, como <\/span>FLEURS<\/span><\/a>.<\/span><\/p>\n

Entrenamos modelos de reconocimiento de voz multiling\u00fces en m\u00e1s de 1.100 idiomas mediante un modelo wav2vec 2.0 con 1.000 millones de par\u00e1metros. A medida que aumenta el n\u00famero de idiomas, el rendimiento disminuye, pero muy poco: al pasar de 61 a 1.107 idiomas, el porcentaje de errores de caracteres aumenta solo en un 0,4%, pero la cobertura ling\u00fc\u00edstica aumenta m\u00e1s de 17 veces.<\/span><\/p>\n

\"\"<\/p>\n

Tasa de error en 61 idiomas FLEURS para sistemas de reconocimiento de voz multiling\u00fces entrenados en MMS al aumentar la cantidad de idiomas admitidos por cada sistema de 61 a 1.107. Las tasas de error m\u00e1s altas indican un rendimiento m\u00e1s bajo.<\/span><\/i><\/p>\n

En una comparaci\u00f3n equivalente con <\/span>Whisper de OpenAI<\/span><\/a>, descubrimos que los modelos entrenados con los datos del proyecto MMS, reducen a la mitad el porcentaje de errores de palabras, pero MMS abarca 11 veces m\u00e1s idiomas. Esto demuestra que nuestro modelo puede funcionar muy bien en comparaci\u00f3n con los mejores modelos de voz actuales.<\/span><\/p>\n

\"\"<\/p>\n

Tasa de error de palabras de OpenAI Whisper en comparaci\u00f3n con Massively Multilingual Speech en los 54 idiomas de FLEURS que permiten una comparaci\u00f3n directa.<\/span><\/i><\/p>\n

Posteriormente, entrenamos un modelo de identificaci\u00f3n de idiomas (LID) para m\u00e1s de 4.000 idiomas a partir de nuestros conjuntos de datos y de otros ya existentes, como FLEURS y CommonVoice, y lo evaluamos en la tarea LID de FLEURS. El resultado es que, si se cubren 40 veces m\u00e1s idiomas, el rendimiento sigue siendo muy bueno.<\/span><\/p>\n

\"\"<\/p>\n

Precisi\u00f3n de identificaci\u00f3n de idioma en el punto de referencia VoxLingua-107 del trabajo existente, que admite poco m\u00e1s de 100 idiomas, y MMS, que admite m\u00e1s de 4.000 idiomas.<\/span><\/i><\/p>\n

Tambi\u00e9n creamos sistemas de conversi\u00f3n de texto a voz para m\u00e1s de 1.100 idiomas. Los modelos actuales de conversi\u00f3n de texto en voz suelen entrenarse con corpus de voz que contienen un \u00fanico hablante. Una limitante de los datos de MMS es que contienen relativamente pocos hablantes distintos para muchos idiomas y, en ocasiones, solo un hablante. Sin embargo, esto es una ventaja al construir sistemas de conversi\u00f3n de texto a voz, por lo que entrenamos dichos sistemas para m\u00e1s de 1.100 idiomas. Comprobamos que la calidad de las voces producidas por estos sistemas es buena, como demuestran los ejemplos siguientes.<\/span><\/p>\n

https:\/\/about.fb.com\/ltam\/wp-content\/uploads\/sites\/14\/2023\/05\/MMS-audio-samples.mp4<\/a><\/video><\/div>\n

Nuestros resultados nos motivan pero, como ocurre con todas las nuevas tecnolog\u00edas de inteligencia artificial (IA), estos modelos no son perfectos. Por ejemplo, existe cierto riesgo de que el modelo de voz a texto transcriba mal determinadas palabras o frases. En funci\u00f3n de los resultados, esto podr\u00eda generar un lenguaje ofensivo o inexacto. Creemos que la colaboraci\u00f3n a lo largo de la comunidad de IA es fundamental para el desarrollo responsable de tecnolog\u00edas impulsadas por inteligencia artificial.<\/span><\/p>\n

Hacia un modelo \u00fanico de voz compatible con miles de idiomas<\/b><\/h2>\n

Muchos idiomas del mundo est\u00e1n en peligro de desaparecer y las limitaciones de las tecnolog\u00edas actuales de reconocimiento y generaci\u00f3n de voz solo acelerar\u00e1n esta tendencia. Nuestra visi\u00f3n es un mundo en el que la tecnolog\u00eda tenga el efecto contrario, que anime a las personas a preservar sus idiomas a ra\u00edz de poder acceder a la informaci\u00f3n y utilizar la tecnolog\u00eda en su idioma de preferencia.<\/span><\/p>\n

El proyecto MMS representa un importante avance hacia esa meta. En el futuro, queremos aumentar a\u00fan m\u00e1s la cantidad de idiomas y afrontar el desaf\u00edo de los dialectos, que suele ser dif\u00edcil para la tecnolog\u00eda de voz actual. Nuestro objetivo es facilitar a las personas el acceso a la informaci\u00f3n y el uso de los dispositivos en su idioma de preferencia. Tambi\u00e9n hay muchos casos de uso concretos de la tecnolog\u00eda de voz, como la tecnolog\u00eda de VR\/AR (que puede utilizarse en el idioma que prefiera la persona) o los servicios de mensajes que pueden entender la voz de cualquier persona.<\/span><\/p>\n

Adem\u00e1s, vislumbramos un futuro en el que un solo modelo pueda resolver varias tareas de voz en todos los idiomas. Aunque entrenamos modelos distintos de reconocimiento de voz, s\u00edntesis de voz e identificaci\u00f3n de idiomas, creemos que, en el futuro, un \u00fanico modelo podr\u00e1 realizar todas estas tareas y muchas m\u00e1s, lo que permitir\u00e1 mejorar el rendimiento general.<\/span><\/p>\n

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