{"id":392623,"date":"2022-03-23T14:40:10","date_gmt":"2022-03-23T21:40:10","guid":{"rendered":"https:\/\/blog.webex.com\/uncategorized-pt-br\/quando-tchaikovsky-se-torna-chai-cough-ski-avaliando-a-precisao-dos-mecanismos-de-transcricao-da-aprendizagem-da-maquina\/"},"modified":"2022-03-23T14:40:10","modified_gmt":"2022-03-23T21:40:10","slug":"quando-tchaikovsky-se-torna-chai-cough-ski-avaliando-a-precisao-dos-mecanismos-de-transcricao-da-aprendizagem-da-maquina","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/blog.webex.com\/pt-br\/colaboracao\/trabalho-hibrido\/quando-tchaikovsky-se-torna-chai-cough-ski-avaliando-a-precisao-dos-mecanismos-de-transcricao-da-aprendizagem-da-maquina\/","title":{"rendered":"Quando Tchaikovsky se torna “Chai Cough Ski”: ..."},"content":{"rendered":"

Desde que lan\u00e7amos o Assistente Webex<\/a> em 2020, a pergunta que mais recebemos de nossos clientes \u00e9: \u201cIsto \u00e9 preciso?\u201d<\/strong> E eu entendo; os clientes querem ter a certeza de que, se optarem por usar o mecanismo de transcri\u00e7\u00e3o autom\u00e1tica Webex AI (IA – Intelig\u00eancia Artificial), ele cumprir\u00e1 sua promessa de manter um registro preciso da reuni\u00e3o, permitir\u00e1 que as plataformas de reuni\u00e3o se concentrem na conversa ao inv\u00e9s de digitar notas de reuni\u00e3o e tornar\u00e1 as reuni\u00f5es mais inclusivas atrav\u00e9s de recursos de acessibilidade. H\u00e1 tantos exemplos em que a intelig\u00eancia artificial \u00e9 muito promissora e pouco divulgada, e para tarefas cr\u00edticas para os neg\u00f3cios, o Webex deu grandes passos para garantir um foco incans\u00e1vel na precis\u00e3o.<\/p>\n

\u00c0 medida que o mundo se transforma em um modelo de trabalho h\u00edbrido<\/a>, recursos como legendagem, transcri\u00e7\u00e3o e captura de itens de a\u00e7\u00e3o se tornaram mais importantes do que nunca na condu\u00e7\u00e3o de experi\u00eancias de reuni\u00e3o igualit\u00e1rias e inclusivas, independentemente do idioma que os usu\u00e1rios falam, quais as necessidades de acessibilidade que eles possam ter ou se eles optam por pular uma reuni\u00e3o para lidar com suas vidas ocupadas e se apoiam no Assistente Webex para proporcionar uma recapitula\u00e7\u00e3o. Nosso objetivo \u00e9 aproveitar a IA e o aprendizado de m\u00e1quina para tornar cada experi\u00eancia de reuni\u00e3o melhor para todos.<\/p>\n


\n Criar<\/span>
\n os motores de transcri\u00e7\u00e3o de IA de ponta \u00e9 uma forma de atingir esse objetivo.<\/span>
\n<\/span>\u00a0<\/span><\/p>\n

Dado o investimento que o Webex tem feito na cria\u00e7\u00e3o de sistemas robustos de rotulagem, treinamento e aprendizagem de m\u00e1quinas, estamos orgulhosos de poder usar esta base para implantar um motor de transcri\u00e7\u00e3o em ingl\u00eas que tem precis\u00e3o l\u00edder na ind\u00fastria para a experi\u00eancia do Webex Meetings quando comparado com alguns dos melhores sistemas de reconhecimento de voz do mercado. Em um esfor\u00e7o para expandir o alcance da nossa tecnologia para cobrir mais de 98% dos clientes Webex em todo o mundo, estaremos implantando ASRs (sistemas de reconhecimento autom\u00e1tico de fala) em espanhol, franc\u00eas e alem\u00e3o, desenvolvidos totalmente de forma interna, que ser\u00e3o oferecidos gratuitamente para todos os usu\u00e1rios do Assistente Webex no primeiro semestre deste ano.<\/p>\n


\n \"Um
\n<\/a><\/p>\n

Mas o que realmente significa “preciso”?<\/h2>\n

Quando pensamos em uma transcri\u00e7\u00e3o precisa de uma conversa, muitas vezes pensamos que, se tivermos um transcritor humano ouvindo este arquivo de \u00e1udio, a transcri\u00e7\u00e3o ir\u00e1 refletir um registro exato do que foi dito. Entretanto, para colocar as coisas em perspectiva, a taxa de erro humano foi medida em alguns dos conjuntos de dados populares, como “CallHome”, e os melhores resultados relatados at\u00e9 agora \u00e9 de 6,8% de taxa de erro; ou seja, se voc\u00ea tiver uma transcri\u00e7\u00e3o de 100 palavras, aproximadamente 7 delas seriam transcritas de forma imprecisa por um humano. Vale mencionar tamb\u00e9m que “CallHome” \u00e9 um conjunto de dados que constitui conversas telef\u00f4nicas de 30 minutos n\u00e3o escritas entre falantes nativos de ingl\u00eas. [1] Espera-se que o erro percentual para um conjunto de dados com falantes de diferentes sotaques de ingl\u00eas seja maior.<\/p>\n

O que \u00e9 ainda mais interessante \u00e9 que a aceita\u00e7\u00e3o entre os transcritores, medido pelo Linguistics Data Consortium (LDC), varia entre 4,1% e 9,6%, dependendo de se tratar de transcri\u00e7\u00f5es m\u00faltiplas cuidadosas versus transcri\u00e7\u00e3o r\u00e1pida [2]. O que isso significa \u00e9 que, se voc\u00ea der um arquivo de \u00e1udio id\u00eantico a duas pessoas, elas ainda n\u00e3o produzir\u00e3o um registro id\u00eantico do que foi dito, mesmo em perfeitas condi\u00e7\u00f5es ambientais.<\/p>\n

Nosso objetivo ao continuarmos a melhorar a transcri\u00e7\u00e3o do Webex n\u00e3o \u00e9 s\u00f3 para estarmos a par da transcri\u00e7\u00e3o humana, mas para ultrapass\u00e1-la e alcan\u00e7ar a melhor precis\u00e3o para cada idioma que enviamos em diferentes sotaques, g\u00eaneros e ambientes ac\u00fasticos.<\/p>\n

Ent\u00e3o, para responder \u00e0 pergunta “isto \u00e9 preciso?”. \u00c9 fundamental delinear as diferentes dimens\u00f5es de precis\u00e3o no reconhecimento autom\u00e1tico da fala:<\/p>\n

1. A precis\u00e3o \u00e9 medida usando uma m\u00e9trica comum chamada WER (Word Error Rate – taxa de erros de palavras)<\/h2>\n