El mes pasado en el Microsoft Research Asia’s 21st Century Computing uno de los responsables del departamento de investigación de la compañía hizo una pequeña demostración de las nuevas tecnologías de traducción que están siendo desarrolladas por los de Redmond.
Rick Rashid fue el que hizo la demostración que consistió en hablar natural y fluidamente el idioma ingles, mientras que un ordenador traducía tanto el texto como la voz a chino mandarín en tan sólo unos segundos después.
Este sistema de traducción se vale de un sistema de redes neuronales (que ellos han bautizado como "Deep Neural Networks") el cual tiene un comportamiento muy parecido al del cerebro humano y que permite crear modelos reconocedores de voz mucho más eficientes.
Según Rick Rashid los sistemas antes usados se basaban el modelo oculto de Márkov que nos es más que un modelo estadístico que permitió el uso de una infinidad de datos de voz para crear un modelo de reconocimiento de voz mucho más robusto.
Pero pese a que el modelo oculto de Márkov abrió las puertas hacia lo que hoy conocemos como todos los sistema de reconocimiento de voz, este aún presentaba una tasa de error alta, y aquí es donde entra el sistema Deep Neural Networks que ofrece una palabra errónea en siete u ocho correctas, mientras que el modelo oculto de Márkov ofrecía una palabra errónea en cuatro o cinco correctas.
Claro que este sistema de traducción esta aún en proceso de investigación, pero no será dentro de muchos años que empecemos a ver caer las barreras idiomáticas que a más de uno detienen y Microsoft Research esta esta ayudando a que eso sea una realidad.
Vía | Microsoft Blog Imagen | Flickr
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