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1930
AÑOS 30´S
En los años 30 Tihamer Nemes científico húngaro quiso patentar el desarrollo de una maquina para la transcripción automática de la voz. La petición de Nemes Fue negada y a este proyecto lo llamaron poco realista. -
Bell Labs. Reconocimiento de dígitos aislados mono locutor.
A principios del año 1940, los laboratorios de AT&T y Bell desarrollaron un aparato primitivo que podía reconocer la voz. Estos científicos sabían que el éxito y la globalización de esta tecnología iba a depender de su habilidad de percibir información verbal compleja, con alta precisión y constancia. -
La primera máquina
La primera máquina capaz de reconocer habla fue un perro de juguete , llamado Radio Rex, que avanzaba cuando percibía un tono de 500 hz, que coincidía aproximadamente con el primer formante de la pronunciación de la palabra "Rex", de forma que parecía que el perro avanzaba cuando se le llamaba -
practica en los 80
esta tecnología se volvió practica en los años 80 y sigue siendo desarrollada y afinada hasta hoy en día. -
Sistema HARPY (CMU), primer sistema con éxito.
Sistema HARPY (CMU), primer sistema con éxito. -
Hauenstein 1996
En ese mismo año (Hauenstein 1996), realiza la inmersión de unidades silábicas a sistemas de reconocimiento del habla continua, realizando la comparación con unidades fonéticas. Los
experimentos demostraron que los sistemas basados en fonemas presentan una mejor efectividad en sistemas del habla continua, y que las sílabas mejoran los índices de reconocimiento para el habla discontinua, alcanzando un 17.7% de razón de error como máximo. -
modelos ocultos
Jones et al. (1999) experimentaron con los modelos ocultos de Markov (HMM -Hidden Markov Models) para obtener las representaciones de las unidades al nivel de sílaba, encontrando que se puede mejorar substancialmente los rendimientos del SRAH -
Salio a la luz el reconocimiento de voz Siri
Salio a la luz el reconocimiento de voz Siri. Hace funciones de asistente personal a veces con su propia personalidad para iOS, macOS, tvOS y watchOS. Esta aplicación utiliza procesamiento del lenguaje natural para responder preguntas, hacer recomendaciones y realizar acciones mediante la delegación de solicitudes hacia un conjunto de servicios web que ha ido aumentando con el tiempo.
