Los modelos son modelos potentes que manejan entradas de audio o pueden producir salidas de audio. Estos modelos son importantes en la IA porque el audio en forma de voz u otros sonidos está ampliamente disponible y nos ayuda a comprender el mundo en el que vivimos. Para comprender realmente la importancia del audio en el mundo, puedes imaginar el mundo sin sonido y lo diferente que es de un mundo con sonido.
En este artículo, proporcionaré una descripción general de alto nivel de los diferentes modelos de aprendizaje automático de audio, las diferentes tareas que puede realizar con ellos y sus áreas de aplicación. Los modelos de audio han experimentado mejoras significativas en los últimos años, especialmente después del avance del LLM con ChatGPT.
Por qué necesitamos modelos de audio
Ya contamos con LLM extremadamente potentes que pueden abordar muchas interacciones humanas, por lo que es importante resaltar por qué se necesitan modelos de audio. Destacaré tres puntos principales:
El audio es un conjunto de datos importante, al igual que la visión y el texto. Analizar el audio directamente es más expresivo que el análisis a través de texto transcrito. El audio permite interacciones más parecidas a las humanas.
Para mi primer punto, creo que es importante aclarar que si bien tenemos enormes conjuntos de datos a través del texto en Internet y visión a través de videos, también tenemos grandes cantidades de datos donde el audio está disponible. La mayoría de los vídeos, por ejemplo, contendrán audio que añade significado y contexto al vídeo. Por tanto, si queremos crear los modelos de IA más potentes, tenemos que crear modelos que puedan comprender todas las modalidades. Modalidad en este caso se refiere a un tipo de dato, como por ejemplo
Mi segundo punto también destaca una necesidad importante de modelos de audio. Si queremos convertir audio en texto (para poder aplicar LLM, por ejemplo), primero debemos usar un modelo de transcripción, que, por supuesto, es un modelo de audio en sí mismo. Además, a menudo será mejor analizar el audio directamente, en lugar de analizar un fragmento de audio a través de texto transcrito. La razón de esto es que el audio captará más matices. Por ejemplo, si tenemos audio de alguien hablando, el audio capturará la emoción del hablante, información que realmente no se puede expresar a través de texto.
Los modelos de audio también permiten experiencias más humanas, por ejemplo, con el hecho de que puedes tener conversaciones con los modelos de IA, en lugar de escribir de un lado a otro.
Tipos de modelos de audio
En esta sección, repasaré los principales tipos de modelos de audio que encontrará al trabajar con modelos de audio.
Voz a texto
La conversión de voz a texto es uno de los casos de uso más comunes de los modelos de audio y también se denomina transcripción. La conversión de voz a texto es la tarea en la que se ingresa voz y se genera el texto proporcionado en el discurso. Esto es increíblemente importante para resumir notas de reuniones o cuando hablas con un asistente virtual como Siri en tu teléfono. La conversión de voz a texto también se utiliza para crear conjuntos de datos de capacitación más grandes para los LLM.
Puede utilizar modelos de voz a texto para incorporar clips de audio y analizarlos. Por ejemplo, supongamos que tiene una interacción de servicio al cliente. En ese caso, puede transcribir esta interacción y realizar un análisis de texto sobre ella, como analizar la duración de la interacción, analizar rápidamente el desempeño del representante de servicio al cliente o ver si el cliente estaba contento con la interacción, sin tener que escuchar toda la interacción. Analizar el texto suele ser mucho más rápido que analizar el audio, ya que puedes leer el texto más rápido de lo que puedes escuchar su audio. Puede ver un ejemplo de dicha interacción transcrita a continuación:
[Customer service representative]
Hola, gracias por llamar, ¿con qué necesitas ayuda?
[Customer]
Hola, necesito un reembolso por una compra reciente que hice
[Customer service representative]
Bien, ¿tienes el número de pedido de la compra? …
Sin embargo, es importante tener en cuenta que cuando convierte voz en texto, pierde información, como lo describí en la introducción de este artículo. Perderá la emoción de las personas que hablan en el audio y, por lo tanto, será difícil determinar las emociones del cliente a partir de la interacción del servicio de atención al cliente, a menos que la emoción se comunique claramente a través de un texto. En cualquier caso, perderá matices en el audio, simplemente porque leer el texto de una conversación nunca puede ser tan expresivo como escuchar la conversación misma.
Por lo tanto, si desea realizar un análisis más profundo del audio, puede realizar un análisis de audio directo de la interacción, en lugar de transcribir primero la interacción a texto. Por ejemplo, si desea determinar la emoción del cliente en la interacción, puede introducir el audio directamente, junto con un mensaje como el que se muestra a continuación. Luego puede realizar un análisis de audio directo, capturando más matices.
Prompt = “””Analizar el estado emocional del cliente en esta interacción {audio_clip} “””
Texto a voz
La conversión de texto a voz es otro caso de uso importante para los modelos de audio. Esto es lo contrario de la tarea descrita anteriormente, donde en su lugar ingresa texto y genera audio para este texto. De la misma manera que pierdes información al transcribir texto, ahora necesitas agregar información para crear el audio.
Por lo tanto, a menudo tendrás que proporcionar la emoción que debe tener el discurso generado al realizar la conversión de texto a voz (a menos que el proveedor determine automáticamente la emoción al generar el audio).
La conversión de texto a voz puede resultar útil en muchos escenarios:
Crear anuncios en los que desee hacer una voz en off, dada una transcripción. Esto se puede hacer fácilmente utilizando servicios como Elevenlabs para las interacciones de servicio al cliente, al tener una voz con la que los clientes pueden hablar. Puede, por ejemplo, hacer que el cliente llame, transcriba su texto (voz a texto), use un LLM para generar una respuesta (texto a texto) y genere audio a partir de la respuesta de LLM (texto a voz).
El enfoque del último punto funciona desde una perspectiva de calidad. Sin embargo, si hace esto, probablemente encontrará problemas de latencia, ya que lleva tiempo transcribir el texto y responder con un LLM antes de transmitir la respuesta de audio. Por lo tanto, probablemente querrás utilizar modelos de voz a voz, de los que hablaré en la siguiente sección.
Habla a voz
Los modelos de voz a voz son modelos potentes capaces de introducir y emitir voz. Esto es muy útil en escenarios en vivo, donde necesitas crear respuestas rápidas.
Puede, por ejemplo, crear representantes directos de atención al cliente con modelos de voz a voz, respondiendo directamente a las consultas de los usuarios con poca demora. En tales interacciones, la demora es muy importante, considerando que desea crear una interacción similar a la humana para el cliente. En teoría, la interacción debería ser igual, si no mejor, que tratar con un representante humano de servicio al cliente.
De manera óptima, utilizará un modelo directo de voz a voz, como Qwen-3-Omni. Una alternativa sería realizar primero la conversión de voz a texto, de texto a texto (con un LLM) y luego de texto a voz. Sin embargo, es importante aclarar que casi siempre es mejor utilizar un modelo de extremo a extremo (como, en este caso, voz a voz), en lugar de encadenar diferentes modelos. Esto se debe a que los modelos de extremo a extremo retendrán mejor la información y, por lo tanto, proporcionarán mejores resultados.
Otro modelo de voz a voz que me gustaría mencionar es la clonación de voz. Esta es la aplicación donde proporcionas una muestra de audio de una voz en particular. Luego puede generar audio nuevo con la voz clonada proporcionando texto para una voz en off. Los modelos de voz a voz también han experimentado grandes mejoras en los últimos años y pueden resultar útiles para generar rápidamente muchas locuciones.
Por ejemplo, imagina que quieres crear un audiolibro a partir de un libro de texto, con una voz específica que ha hecho audiolibros anteriores. Normalmente, habría que reservar una sala de grabación y hacer que la voz narre todo el nuevo libro, lo que llevaría semanas. En cambio, si ya tiene muchas muestras de esta voz, ahora puede generar una voz en off completa en cuestión de minutos utilizando modelos de clonación de voz. Naturalmente, siempre es necesario obtener permisos antes de utilizar un modelo de clonación de voz.
Conclusión
En este artículo, analicé diferentes modelos de voz, con voz a texto y texto a voz. y modelos de voz a voz, todos ellos útiles en sus propias áreas de aplicación. Creo que los modelos de voz experimentarán un desarrollo y mejoras continuos, dada su importancia. Los modelos de audio son importantes porque el audio es una modalidad importante para comprender el mundo, al igual que el texto y la visión. Creo que el audio es similar a las imágenes, donde es difícil describirlo únicamente con palabras.
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