Il riconoscimento vocale è un campo nel quale l’apprendimento automatico ha prodotto un impatto profondo. Il passaggio da sistemi basati su regole a modelli di Machine learning (e di Deep learning) ha trasformato il modo in cui le macchine interpretano il linguaggio parlato.
L’apprendimento automatico consente ai sistemi di riconoscimento vocale di imparare direttamente dai dati, catturando la complessità del segnale audio, le variazioni di pronuncia, il rumore ambientale e le differenze tra parlanti.
Questo ha permesso un salto qualitativo in termini di accuratezza, robustezza e adattabilità, rendendo il riconoscimento vocale utilizzabile in contesti reali e su larga scala.
Più in generale, nel corso di un ventennio, il riconoscimento è passato dall’essere una tecnologia sperimentale a un’infrastruttura critica per assistenti digitali, sistemi sanitari, automotive, robotica e applicazioni aziendali.
L’apprendimento automatico ha ridefinito l’estrazione delle caratteristiche acustiche e la modellazione linguistica, consentendo la personalizzazione che, a sua volta, è stata tra gli effetti scatenanti che hanno permesso la diffusione su larga scala del riconoscimento vocale.
Indice degli argomenti:
Da Markov ai transformer, come è cambiato il riconoscimento vocale
Dagli anni Ottanta al secolo scorso fino ai primi anni 2000 il riconoscimento vocale ha vestito panni più vicini alla meccanica statica che alla flessibilità che lo contraddistingue oggi.
A cominciare dagli anni ’80, infatti, imperavano i modelli di Markov nascosti (Hidden Markov Models, HMM) modelli probabilistici incentrati sulla sequenza di stati di una parola, laddove ogni stato emette un certo tipo di suono per poi passare allo stato successivo. I modelli di Markov nascosti sono estensioni delle più note catene di Markov, alle quali abbiamo dedicato un approfondimento.
I modelli di Markov hanno mostrato da subito la necessità di molte assunzioni matematiche semplificate, non riuscendo così a catturare la complessità del parlato.
In seguito, e per circa un decennio a partire dagli anni Novanta, gli HMM sono stati integrati ai Gaussian Mixture Model, a loro volta inadatti alla modellazione dei dati.
A partire indicativamente dal 2011 ha fatto capolino l’uso delle reti neurali profonde, più adatte alla modellazione delle caratteristiche acustiche.
Dal 2014, con il ricorso alla Connections Temporal Classification (CTC) si è giunti al primo vero modello end-to-end e, dal 2016, i modelli Seq2Seq e i Transformer hanno dato ottimi risultati nella comprensione del contesto.
Dal 2020, con l’introduzione dei Conformer, del modello wav2vec 2.0 e del modello Whisper (2022) si è raggiunto un livello molto più performante.
In sintesi, il Conformer è un’architettura di rete neurale introdotta da Google nel 2020 che ha migliorato i sistemi Automatic Speech Recognition (ASR).
Un nome ibrido, crasi di Convolution e di Transformer, laddove le convoluzioni sono operazioni matematiche usate nelle reti neurali per esaminare segnali quali immagini, video, serie temporali e audio (e quindi utili al riconoscimento vocale) e laddove i Transformer catturano il contesto nel suo insieme.
Wav2vec 2.0 è un modello che impara da migliaia di ore di audio non etichettato e questo, oltre a ridurre il bisogno di dataset annotati, consente un più fluido adattamento a diverse lingue.
Il modello multilingue Whisper, addestrato su 680mila ore di audio, si occupa della traduzione, della trascrizione e della “diarizzazione”, termine che indica la comprensione di chi sta parlando, ossia la segmentazione dell’audio a seconda dell’interlocutore del momento.
Per rendere l’idea, queste tecnologie sono complementari: la diarizzazione, per esempio, capisce che le voci sono riconducibili a persone diverse ma non capisce cosa stanno dicendo, scopo questo demandato all’ASR in quanto tale.
Whisper è inoltre robusto al rumore il che, in termini spicci, significa che è in grado di estrarre voci anche in ambienti rumorosi (traffico, musica di sottofondo, eco, vento, microfoni di scarsa qualità, eccetera).
Queste, per sommi capi, le pietre miliari che hanno permesso al riconoscimento vocale di arrivare ai livelli odierni.
I ruoli dell’apprendimento automatico e dell’apprendimento profondo
L’evoluzione delle tecnologie di Automatic Speech Recognition ha trasformato radicalmente l’interazione uomo-macchina, passando da sistemi rigidi basati su parole chiave a interfacce conversazionali fluide.
L’apprendimento automatico e l’apprendimento profondo hanno consentito di passare dal segnale al significato, rendendo più lineare la catena complessa del riconoscimento vocale, fatta di analisi acustiche e lessicali, di sintassi e comprensione semantica.
L’apprendimento profondo (Deep learning) è, per onore di chiarezza, un tipo specifico di apprendimento automatico (Machine learning) che usa reti neurali profonde per imparare rappresentazioni complesse.
Questa precisazione, peraltro ovvia per il lettore più addentro, è propedeutica a una migliore presentazione delle architetture moderne dedite al riconoscimento vocale, ovvero:
- Reti neurali profonde (DNN) e reti LSTM (Long Short-Term Memory), evoluzione delle DNN che, prima dell’avvento dei Transformer, sono state le mura portanti del riconoscimento vocale
- Reti neurali ricorrenti (RNN) e LSTM, progettate per gestire dati sequenziali grazie a una “memoria” capace di tenere conto del contesto temporale
- Transformer i quali, a differenza delle RNN, elaborano i dati in parallelo e usano la Self attention per identificare relazioni tra parole indipendentemente dallo loro distanza nella sequenza. Sul concetto di Self attention torneremo tra poco
- Sistemi End-to-End (E2E), modelli come il Connectionist Temporal Classification e i Transformer Transducer eliminano la necessità di componenti esterni (come dizionari di pronuncia separati), creando una relazione diretta tra l’audio in ingresso e il testo in uscita.
Il meccanismo della Self attention, introdotto dall’ormai iconico paper “Attention Is All You Need” pubblicato da ricercatori Google nel 2017, rappresenta il cuore del Transformer. Nello specifico, permette a ogni token (un pezzetto di testo in cui il modello spezza una frase per poterla elaborare) “guarda” tutti gli altri token di una frase per capire quali sono rilevanti.
La Self attention sostituisce ricorrenza e convoluzioni aumentando l’efficienza del modello, calcolando quanto ogni parola contribuisce alla rappresentazione di un’altra parola. Di fatto, è altamente parallelizzabile, quindi molto più veloce da addestrare rispetto alle DNN e alle reti LSTM.
Cosa succede quando parliamo con Siri o Alexa
Esaminare cosa accade quando parliamo con gli assistenti vocali odierni aiuta a comprendere la misura dell’apporto dell’apprendimento profondo al riconoscimento vocale.
Pronunciando la wake word (Alexa, Ehi Siri, OK Google, …) il dispositivo si attiva e inizia una complessa procedura di elaborazione che avviene quasi interamente in cloud. Il processo segue questi passaggi:
- Digitalizzazione e Speech-to-Text (SST): il segnale analogico registrato dal microfono viene digitalizzato, ripulito dal rumore di fondo e trasformato in vettori di caratteristiche. Questi vettori vengono inviati ai server del produttore per essere trascritti testualmente. È un passaggio importante e cruciale: gli assistenti a cui parliamo trasformano in testo la nostra voce
- Natural Language Understanding (NLU): il testo viene analizzato per identificare lo scopo dell’utente (per esempio conoscere le condizioni meteo) e le entità (i dettagli specifici, per esempio Roma e domani). In questa fase, i modelli giocano un ruolo cruciale nel comprendere il contesto bidirezionale della frase
- Gestione del dialogo: una volta compreso l’intento, il sistema interroga un servizio di fulfillment che elabora la risposta logica, interfacciandosi se necessario con database o API esterne. Il servizio di fulfillment è il componente di backend deputato a prendere in carico la richiesta dell’utente dopo che è stata analizzata e resa comprensibile per la macchina. Può essere considerato la frontiera di tutto il blocco di servizi di backend, essendo l’unico elemento che interagisce con il dispositivo dell’utente per gestire la logica dell’azione richiesta
- Text-to-Speech (TSS): la risposta testuale generata viene riconvertita in segnale audio attraverso sintetizzatori vocali.
Tutto ciò non rimane confinato alle nostre case oppure ai nostri veicoli e ha un impatto sul mondo delle organizzazioni.
Casi d’uso pratici e impatto industriale
L’apprendimento automatico ha permesso l’espansione del riconoscimento vocale e la sua applicazioni in diversi comparti dell’economia.
Le declinazioni sono molte e coinvolgono tecnologie e strumenti diversi.
In sanità, il sistema Nuance Dragon Medical One, adottato da ospedali come la Mayo Clinic negli Stati Uniti, è un caso concreto di uso della trascrizione vocale per ridurre il carico amministrativo dei medici.
Alexa Smart Properties Hospitality è stato adottato da diversi alberghi (tra i quali figurano catene come Marriot International) per controllare luci, temperatura e servizi.
Lufthansa ha introdotto sistemi vocali per informazioni su voli e prenotazioni, estendendo il numero di servizi con il passare del tempo.
Questi esempi mostrano che il riconoscimento vocale non è un concetto astratto ma una tecnologia già operativa in grandi organizzazioni. I vantaggi non si limitano alla riduzione degli errori, alla compressione dei costi e alla maggiore velocità.
Oltre al vantaggio competitivo, le organizzazioni riescono a fornire ai rispettivi stakeholder servizi più evoluti e omnicomprensivi, trasmettendo di loro stesse l’immagine di organizzazioni dinamiche, solide e quindi degne di fiducia.
I limiti del riconoscimento vocale moderno
Nonostante i progressi, rimangono sfide significative legate all’apprendimento automatico che porta con sé anche delle discriminazioni direttamente legate alla diffusione di una lingua.
L’addestramento del riconoscimento vocale necessita grandi dataset che potrebbero essere difficili da reperire relativamente agli idiomi meno parlati e questo rappresenta tanto una discriminazione quanto un limite per le organizzazioni che potrebbero essere tacciate di favorire alcuni gruppi linguistici a discapito di altri.
Inoltre, pure tenendo conto dei tanti passi in avanti già fatti, il rumore ambientale continua a penalizzare i sistemi di riconoscimento vocale.
Non di meno, accenti, dialetti, velocità del parlato e terminologie tecniche tendono a mettere in difficoltà anche i modelli più avanzati.
Infine, un limite cruciale per le aziende sono la privacy e la sicurezza. Il riconoscimento vocale implica la raccolta e l’elaborazione di dati sensibili, spesso contenenti informazioni personali o finanziarie.
Non di meno, la voce può essere usata come identificatore biometrico e questo introduce rischi legati a furti di identità, spoofing vocale e vulnerabilità dei sistemi di autenticazione.
Le aziende devono quindi bilanciare l’efficienza operativa con la protezione dei dati, sforzandosi di trovare equilibrio che non è sempre facile da raggiungere.
I rischi per la privacy e la sicurezza
L’uso massiccio del cloud e del Machine learning solleva preoccupazioni strutturali che fanno parte del gioco: il riconoscimento vocale è duttile, efficace ma non infallibile.
Un elemento di rischio riguarda la vulnerabilità intrinseca dei segnali audio nei modelli di riconoscimento vocale. Laddove questi vengono addestrati in modo distribuito (senza centralizzazione dei dati grezzi) è possibile inferire attributi sensibili come, per esempio, genere, età o condizioni cliniche, senza accesso diretto all’audio originale.
Questo espone le organizzazioni e i clienti a rischi non previsti durante la progettazione delle reti neurali di riconoscimento vocale.
Parallelamente, la medesima letteratura (vedi link sopra), sostiene che i modelli di riconoscimento vocale possono essere ingannati tramite esempi avversariali (adversarial examples): modifiche sottili e studiate al segnale audio – anche impercettibili all’udito umano – possono deviare o boicottare l’interpretazione dei sistemi di riconoscimento vocale, mettendo così un attaccante in condizione di fare trascrivere un contenuto diverso da quello reale o di offuscare completamente informazioni sensibili, con impatti sulla riservatezza e sull’integrità delle trascrizioni in contesti aziendali critici.
Un terzo elemento riguarda il potenziale pericolo di sorveglianza e raccolta non autorizzata: sistemi di riconoscimento vocale utilizzati per trascrivere comunicazioni, possono essere esposti a vettori di intercettazioni e spionaggio delle comunicazioni se la protezione crittografica end‑to‑end non è completa o se le perturbazioni avversariali non vengono mitigate, con la possibilità che attaccanti accedano a dati sensibili o addirittura recuperino contenuti completi qualora la catena di cifratura fosse compromessa.
Questi rischi sono amplificati in ambienti aziendali dove i dataset vocali possono contenere informazioni proprietarie o personali dei clienti: un attacco riuscito che sfrutti inserzioni di perturbazioni o attacchi di inferenza nei modelli federati, non compromette solo il sistema ma comporta una violazione diretta della privacy degli utenti e degli obblighi normativi (su tutti il GPDR), oltre a introdurre vulnerabilità nella catena del valore dei servizi basati su riconoscimento vocale.
Conclusioni
L’adozione aziendale su larga scala del riconoscimento vocale richiede una visione strategica consapevole dei rischi: la gestione della privacy, la protezione contro gli attacchi avversariali e la mitigazione dei bias linguistici non sono semplici dettagli tecnici, ma pilastri fondamentali per garantire la resilienza e l’integrità delle operazioni.
Le aziende che sapranno bilanciare l’efficienza operativa con una rigorosa protezione dei dati sensibili coincideranno con quelle capaci di trasformare la voce in un vero asset strategico di lungo periodo.
