Tradução Automática de Voz


Não mais no campo da ficção científica, o conceito de um tradutor universal em tempo real está atualmente em desenvolvimento em empresas pioneiras, como o Google e o Facebook, os quais estão adquirindo e desenvolvendo tecnologias que endossam o reconhecimento, tradução e síntese de voz. Em 2006, um avanço que levou ao desenvolvimento e utilização de modelos de entradas em camadas, denominados redes neurais profundas (DNN – Deep Neural Networks), trouxe o reconhecimento de voz ao seu mais alto nível de precisão ainda, abrindo caminho para a tradução automática de voz. Como resultado, os consumidores de hoje estão habitualmente interagindo com assistentes virtuais ativados por voz em seus telefones celulares e, até mesmo, em seus veículos com maior facilidade e conforto. Pesquisadores estão agora aplicando DNN para motores de tradução automática em um esforço para aumentar a precisão semântica de interpretação das línguas do mundo, e os engenheiros de software da Microsoft já demonstraram que se pode sintetizar a própria voz de um indivíduo em outro idioma, do Inglês para o Mandarim. O progresso em tecnologias de aprendizagem de máquina está trazendo o tradutor universal para mais perto do consumidor, e está pronto para transformar a comunicação e colaboração em nível global.

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(1) Como pode esta tecnologia ser relevante para o setor educacional que você mais conhece?

  • Primeiramente a tecnologia de reconhecimento de voz anda de mãos juntas com a tecnologia de tradução simultânea e é sobre esse tópico que gostaria de me concentrar nesse momento. Dois fenômenos são importantes de serem ressaltados aqui: a internet em Lingua Portuguesa representa apenas 2,6% da WWW, https://en.wikipedia.org/wiki/Languages_used_on...pril2013-2 colocando os conteúdos desse idioma na 7ª posição da longa cauda de sites da rede. O inglês representa por outro lado 52% das informações On Line. Isso não seria um problema se tivéssemos proficiência em mais de um idioma. A GlobalEnglish, empresa especializada em fornecer soluções corporativas para o ensino de inglês, fez uma pesquisa com 108 mil empregados de multinacionais em 76 países. Os 13 mil brasileiros que responderam ao teste tiraram nota 2,95 (em um total de 10), deixando o país em 67º lugar no ranking.
    Isso faz com que, potencialmente, nossos estudantes pesquisem, quando em lingua nativa, em 2,6% de todos os conteúdos da rede. Uma fração de 4% dos resultados de um estudante de língua inglesa acessa. O reconhecimento de voz e a tradução como extrapolação, unificaria a internet de maneira geral a internet abrindo 98% de contaúdos a mais para nossos conterrâneos. - rafa_villas_boas rafa_villas_boas May 25, 2017
  • Ainda. O reconhecimento de voz quebra uma berreira importante (que eu chamo de a 4ª parede da rede). Quando o som vira texto ele passa a ser reconhecido por algoritomos de pesquisa. A interação homem-máquina torna-se mais dinâmica e vívida trazendo a computação para dimensões do cotidiano do aluno aonde ela não existia. Uma máquina poderá participar de debates em grupo, sugerindo tópicos, corrigindo informações e enriquecendo a experiência da interação interpessoal. - rafa_villas_boas rafa_villas_boas May 25, 2017
  • No ensino de línguas e até nos processos de alfabetização, essa tecnologia pode contribuir. A facilidade da tradução de voz tem se mostrado relevante sobretudo para quem tem dificuldades nesse tipo de estudo. Além disso, aliada à ampla conexão que a internet proporciona podem-se aproximar estudantes de países e outras culturais antes inacessíveis. A área de linguística fonética também se beneficia da tecnologia, na medida em que essa tecnologia permite um estudo minucioso dos sons da fala. - isabella.souza isabella.souza Jun 18, 2017

(2) Quais temas estão faltando da descrição acima que você considera importante?

  • A questão da tradução simultânea.

(3) O que você vê como o impacto potencial desta tecnologia no aprendizado, ensino ou investigação criativa?

  • À medida que proliferam conteúdos educacionais na forma de vídeo e áudio - também pela expansão da largura de banda e pela facilidade de produzi-los, cresce também a necessidade de traduzi-los em formato de texto para reconhecimento por algoritmos de busca como disse nosso colega rafa_villas_boas e também para mineração e análise de dados. De igual modo, no campo da autoria de conteúdos para EAD, percebemos grande dificuldade por parte de professores e especialistas em escrever, uma atividade que exige mais tempo, mais concentração e mais habilidades se comparada à prática de "dar aulas" oralmente. A tradução automática de voz pode resolver a primeira etapa do processo de transposição da linguagem oral para a escrita. - Andrea.Filatro Andrea.Filatro Jun 6, 2017
  • Também do ponto de vista dos aprendizes, fala-se muito em estilos de aprendizagem, e aqueles baseados na classificação VAKT (visual, auditiva, visual, cinestésica e tátil) consideram preferências físicas nas modalidades de acesso e produção de conteúdos. A possibilidade de alunos produzirem materiais, artefatos e até mesmo trabalhos finais em formato de áudio e vídeo - traduzíveis automaticamente para fins de registro e avaliação - representa um avanço na personalização do processo de ensino-aprendizagem. - Andrea.Filatro Andrea.Filatro Jun 6, 2017

(4) Você tem ou conhece algum projeto sendo trabalhado nesta área?

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