Casacuberta Nolla, Francisco

Vidal Ruíz, Enrique

Revistes Catalanes amb Accés Obert

RECONOCIMIENTO AUTOMATICO DEL HABLA 
FRANCISCO CASACUBERTA NOLLA 
ENRIQUE VIDAL RUIZ 
Oto.de Sistemas Informáticos y Computación 
Universidad Politécnica de Valencia 
Reconocimiento automático del habla 169 
l. INTRODUCCION. 
El habla ha venido siendo tradicionalmente el 
medio preferente de comunicación entre seres'huma-
nos. Esta constituye un proceso altamente codifi-
cado, cuyo vehículo, la voz, transporta no sólo 
información semántica, sino también información 
fisiológica y sociológica del locutor. 
Desde los comienzos de la Informática, y más 
concretamente de la Inteligencia artificial, se ha 
intentado dotar a los computadores de este medio 
de comunicación, aunque separando el aspecto de 
producción (Síntesis) del de percepción (reconoci-
miento). Treinta años después, los logros obteni-
dos están muy lejanos de conseguir una verdadera 
comunicación hablada entre humanos y computadores. 
Mientras que en la síntesis, existen productos 
acabados bastante aceptables, en el Reconocimien-
to, éstos son muy limitados y de muy restringida 
utilidad práctica, a pesar de las informaciones 
optimistas que suelen aparecer en los medios de 
comunicación social no especializados. 
170 Casacuberta & Vidal 
Las causas de la relativamente poco alentado-
ra situación actual son varias y están muy rela-
cionadas con las características intrínsecas del 
habla. En primer lugar cabe destacar la continui-
dad, ni los fonemas, ni las sílabas, ni siquiera 
las palabras constituyen elementos discretos que 
se puedan separar fácilmente de forma automática. 
Además, y debido a inercias del aparato fonador 
humano, éstos se influyen unos a otros, dando lu-
gar a complejos efectos de coarticulación. En se-
gundo lugar está la variabilidad, un mismo locutor 
no pronuncia dos veces una misma palabra de forma 
idéntica, y menos aún dos locutores distintos 
(Vaissiere, 1985) (Casacuberta, 1987a). En tercer 
lugar tenemos el ruido y la distorsión, en la se-
ñal vocal, parte de la información irrelevante 
para la comprensión del mensaje hablado. Finalmen-
te, la imprecisión de los conocimientos multidis-
ciplinarios disponibles de tipo acústico, fonéti-
co, etc. es lo suficientemente alta como para que 
no se pueda basar en ellas el diseño de modelos 
exactos útiles para la interpretación de la señal 
vocal. 
Asumiendo estos inconvenientes, se han pro-
puesto y estudiado diversas metodologías y arqui-
tecturas en las que se han impuesto una serie de 
restricciones con el objeto de simplificar el pro-
blema general del Habla, para que éste sea aborda-
ble. Las simplificaciones que se asumen afectan 
fundamentalmente a la talla del léxico, al tipo 
del lenguaje y a la variabilidad aceptable en la 
señal vocal. Según la naturaleza de las simplifi-
caciones, el Reconocimiento del Habla se convierte 
en: Reconocimiento de Palabras Aisladas: el léxico 
es reducido (hasta unas 500 palabras), y las pala-
bras deben pronunciarse con pausas entre ellas. En 
el caso más simple, el reconocimiento es monolocu-
tor (el aprendizaje del sistema se realiza con el 
mismo locutor que lo va a utilizar), y en otro ca-
so es multilocutor (en el que intervienen varios 
locutores) lo que suele reducir significativamente 
la talla del vocabulario utilizable. Reconocimien-
to de Palabras Conectadas: es similar al anterior 
aunque, a cambio de restringir el vocabulario, no 
se exigen pausas entre palabras. La sintaxis suele 
ser muy elemental o inexistente. Reconocimiento de 
Palabras Aisladas y Conectadas con Diccionarios 
Reconocimiento automático del habla 171 
Difíciles: en este caso, las palabras pertenecen 
a pequeños vocabularios, pero suelen ser muy cor-
tas (letras y dígitos, por ejemplo) y/o muy pare-
cidas. Reconocimiento de Palabras Aisladas de 
Grandes Diccionarios: es similar al primer caso, 
aunque la talla del diccionario puede alcanzar las 
50.000 palabras, lo que impide la creación y uso 
de prototipos como modelos de las palabras a reco-
nocer, exigiendo por tanto una aproximación analí-
tica al reconocimiento. Reconocimiento del Discur-
so continuo: aquí se plantean problemas de "com-
prensión" en tareas con semántica restringida, y 
la sintaxis suele ser compleja aunque artificial 
o "pseudonatural". 
En general, un sistema encuadrado en algunas 
de las simplificaciones anteriores, se compone de 
un conjunto de módulos (integrados o independien-
tes), cada uno de los cuales lleva asociada una 
Fuente de Conocimientos (acústica, fonética, lé-
xica, sintáctica o.semántica) y un procedimiento 
interpretativo correspondiente. Estos módulos in-
teraccionan entre sí con el objetivo de obtener 
una interpretación aceptable del mensaje hablado. 
El número y/o tipo de dichos módulos dependerá de 
la estrategia de reconocimiento adoptada y del ti-
po de interpretaciones que se deseen (Casacuberta, 
1987b) . 
A continuación, describiremos una breve his-
toria del Reconocimiento Automático del Habla, 
junto con las metodologías más en boga y comenta-
remos, según nuestro punto de vista, el futuro de 
esta Ciencia multidisciplinar. 
2. HISTORIA Y DESARROLLO DEL RECONOCIMIENTO 
AUTOMATICO DEL HABLA 
Aunque el origen del Reconocimiento Automáti-
co del Habla data de comienzos de los sesenta, el 
verdadero ímpetu no se alcanza hasta los setenta, 
coincidiendo con el lanzamiento de un gran proyec-
to de investigación: SUR (Speech Understanding Re-
search) promocionado por la agencia ARPA (Advanced 
Research Project Agency) del Departamento de De-
fensa de los EE.UU. El objetivo de este proyecto 
172 Casacuberta & Vidal 
fue muy ambicioso: un léxico de talla media para 
una tarea restringida, un número de errores semán-
ticos relativamente pequeño y de un coste computa-
cional no excesivo (Klatt, 1980). Estos objetivos 
no fueron alcanzados totalmente, aunque se hicie-
ron notables aportaciones a las arquitecturas y 
metodologías de la Inteligencia Artificial y con-
tribuyó a un mejor conocimiento de las caracterís-
ticas del habla y de las limitaciones del recono-
cimiento automático. 
Entre las Universidades y empresas que parti-
ciparon con mayor éxito en el proyecto ARPA-SUR se 
deben mencionar: la Universidad de Carnegie-Mellon 
con el sistema HARPY (Newell, 1978) (Lowerre, 
1980), en el que las fuentes de conocimiento esta-
ban integradas en una red de estados finitos. Este 
sistema fue el que más se aproximó a los objetivos 
que se habían propuesto (Casacuberta, 1987a). La 
misma Universidad desarrolló el sistema HEARDAY-
II (Erman, 1980), en el que se propuso la arqui-
tectura de "pizarra", ampliamente utilizada poste-
riormentepara la implementación de sistemas de 
Inteligencia Artificial. El tercer gran sistema 
fue HWIM de la Bol t Beranek and Newmann Inc. 
(Woolf, 1980); aunque este sistema estaba lejano 
de los objetivos propuestos, supuso una gran apor-
tación en cuanto a estrategias de razonamiento en 
sistemas inteligentes (Casacuberta, 1987b). 
En paralelo con el proyecto SUR, otras empre-
sas desarrollaron los suyos propios. Así por ejem-
plo, el grupo de Proceso del Habla de IBM Thomas 
J. Watson Research Center (Jelinek, 1976) (Bahl, 
1983) propuso un sistema basado en técnicas de 
Teoría de la Comunicación, en el cual el léxico y 
la sintaxis-semántica estaban representados me-
diante Modelos de Markov. 
En la segunda mitad de los setenta y princi-
pios de los ochenta, se desarrollaron ciertas téc-
nicas relacionadas con la llamada Aproximación 
Global al Reconocimiento del Habla, que permitie-
ron resolver de forma satisfactoria un conjunto de 
problemas simples (Reconocimiento de Palabras Ais-
ladas y Conectadas) (Casacuberta,. 1987 a). Esta 
aproximación considera a los objetos del habla 
(fonemas, sílabas, palabras) corno un todo (sin es-
Reconocimiento automático del habla 173 
tructura), y está basado en almacenar ciertas re-
presentaciones de tales objetos con los que compa-
rar cuando se intenta interpretar un nuevo objeto 
desconocido. No obstante, para aplicaciones más 
ambiciosas es necesario asumir que un objeto del 
habla está formado por unidades más pequeñas rela-
cionadas entre sí (Aproximación Analítica). En es-
tos casos, el problema reside en identificar estas 
unidades para luego ser analizadas en conjunto por 
algún sistema basado en técnicas sintácticas o de 
Inteligencia Artificial (Casacuberta, 1987b). 
En paralelo a estos trabajos, y aparte de los 
proyectos americanos mencionados, varios equipos 
de investigación europeos y japoneses realizaron 
diversas propuestas para abordar el problema del 
Reconocimiento del Discurso continuo, y éstas se 
caracterizaron por ser soluciones más o menos ad 
hoc y por su falta de unificación en cuanto a la 
metodología a utilizar. Cabe destacar el proyecto 
MYRTILLE del centr~ de Recherche en Informatique 
de Nancy (Francia) (Pierrel, 1981) (Casacuberta, 
1987b). También en Francia el proyecto ARIAL (Pe-
rennou, 81) de la Universidad Paul Sabatier. En 
España el proyecto TABARCA en la Universidad de 
Valencia primero y en la Universidad Politécnica 
de Valencia después (Vidal, 1985) (Casacuberta, 
1987a). otros muchos proyectos aparecieron en esa 
época (Haton, 1981). 
Durante la primera .mitad de los ochenta, el 
Reconocimiento Automático del Habla sufre el im-
pacto de los llamados. sistemas Basados en el Cono-
cimiento, también conocidos como sistemas Exper-
tos. Estos sistemas de Inteligencia Artificial, 
que desde pocos años atrás estaban teniendo un 
auge general importante, está basado en la idea 
de que los conocimientos que poseen los expertos 
sobre algún tema podrían ser transmitidos a un 
sistema informático, el cual pasaría, a partir de 
ese momento, a poseer unas habilidades similares 
a las del experto. Ejemplo de tales sistemas fue-
ron y son .el EVAR de la Universidad de Erlangen 
(RFA) (Niemann, 1985) SYSTEXP de la Universidad de 
Nancy (Francia) (Haton, 1985) la sociedad de 
Expertos de la Universidad de Concordia (Canadá) 
(De Mari, 1985), el SERAC del CNET (Francia) (Mer-
cier, 1985). 
174 Casacuberta & Vidal 
Aunque estos sistemas han alcanzado ciertos 
éxi tos, actualmente parecen estar perdiendo el 
enorme auge que tuvieron anteriormente. La causa 
principal hay que buscarla en las limitaciones de-
rivadas de la insuficiencia de conocimientos que 
los (expertos) humanos tienen sobre el proceso del 
habla, así corno a la dificultad de transmitir de 
forma efectiva a una máquina conocimientos de tipo 
intuitivo y/o inconsciente. 
A mediados de los ochenta, cobra una gran 
fuerza los Modelos de Markov corno formas de repre-
sentación del conocimiento acústico-fonético y lé-
xico. El origen de estos modelos está en el siste-
ma de IBM propuesto en la década anterior y en el 
sistema DRAGON, que fue un precursor del HARPY 
(Baker, 1975). El gran desarrollo actual de estos 
modelos reside en su robusta base matemática y en 
su capacidad de aprendizaje automático o semiauto-
mático a partir de muestras vocales correspondien-
tes a la tarea de reconocimiento abordada. Las 
principales aplicaciones de estos modelos recaen 
originalmente de la representación de las palabras 
del léxico para el Reconocimiento de Palabras Ais-
ladas y Conectadas, así corno en la parte más débil 
de todo sistema de Reconocimiento basado en la 
Aproximación Analítica: la Decodificación Acústi-
co-Fonética. Esta parte pretende obtener una re-
presentación de tipo fonético a partir de la señal 
vocal, y los modelos de Markov son utilizados para 
la representación de las unidades subléxicas esco-
gidas. Hoy en día, son muy numerosos los equipos 
de investigación que utilizan tal modelización, 
como la Bolt Beranek and Inc. en su sistema BYBLOS 
para el reconocimiento del Discurso Continuo 
(Schartz, 1988) la Bell Laboratories (Rabiner, 
1988) o SPHINX de la Universidad de Carnegie-Me-
llon (Lee, 1988). 
Finalmente, en la última parte de esta década 
han surgido los Modelos Neuronales o Conexionistas 
en diversas aplicaciones y en concreto en Recono-
cimientos Automáticos del Habla (Bridle, 1987). 
Estos modelos, que en cierta medida pretenden ser 
una aproximación al comportamiento neuronal del 
cerebro humano, se basan en una idea que no es 
nueva. De hecho, ya surgió en los sesenta bajo el 
nombre de Perceptrón (Lipman, 87), aunque cayó en 
Reconocimiento automático del habla 175 
desuso por ciertas limitaciones computacionales 
asociadas a los modelos propuestos. Una de las ca-
racterísticas que hacen atractivos a estos modelos 
es su capacidad de adaptación y aprendizaje que, 
a diferencia de otros métodos, está íntimamente 
unida a su facultad de reconocimiento. 
Tradicionalmente, las Fuentes de Conocimiento 
de los sistemas de reconocimiento eran construidas 
("aprendidas") de forma "manual" por el propio di-
señador del sistema. Esto ha culminado en el uso 
de las metodologías de los sistemas Expertos en 
los cuales hay una "transferencia" explícita, en 
forma de reglas, de conocimiento del experto al 
sistema. Con los Modelos de Markov por un lado y 
los Modelos Conexionistas por otro, se ha dado la 
vuelta la problema del aprendizaje, considerado 
bajo nuevas perspectivas. Según los nuevos enfo-
ques, no sólo hay que transferir información al 
sistema, sino que éste debe ser capaz de "extraer 
conocimiento" del problema considerado, a partir 
de muestras del mismo. En un intento de llevar es-
te enfoque a posiciones más extremas, han surgido 
recientemente diversas propuestas para la obten-
ción, de forma totalmente automática, de Modelos 
de Markov, Redes de Estados Finitos, o Gramáticas 
Regulares (Thomason, 1986) (Rulot, 1986.) 
3. EL FUTURO DEL RECONOCIMIENTO AUTOMATICO DEL 
HABLA. 
Es una opinión extendida entre la comunidad 
de científicos que la verdadera comunicación ha-
blada entre seres humanos y computadores no se lo-
grará hasta bien entrado el siglo XXI, si es que 
alguna vez ello es posible. Por lo tanto deberemos 
contentarnos con desarrollar sistemas para aplica-
ciones concretas y restringidas con las herramien-
tas que disponemos en la actualidad. 
Uno de los campos en los que hay que hacer 
especial hincapié es en la Decodificación Acústi-
co-Fonética comentada anteriormente, en particu-
lar, en la búsqueda de modelos robustos para la 
representación de unidades subléxicas adecuadas 
que contengan la mayor parte de la información 
176 Casacuber'ta & Vidal 
transitoria del habla. Por otro lado es necesario 
potenciar los Modelos de Markov y Neuronales y, en 
particular, todas las nuevas tendencias basadas en 
Aprendizaje Inductivo; es decir, aquellas en las 
que es el propio sistema el que extrae de forma 
automática, a partir de ejemplos, la mayor parte 
de la información (conocimiento) que le es reque-
rida para su correcto funcionamiento. 
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Reconocimiento automático del habla

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