La voz y la inteligencia artificial están transformando la robótica y lo social
Avances en el Reconocimiento de Voz para la mejora en la Robótica Social
Dr. Irvin Dongo
Director del Centro de Investigación e Innovación en Electrónica y Telecomunicaciones.
Prácticamente, todos tenemos un robot social de bolsillo, seguramente ya has probado una de las aplicaciones de asistencia con reconocimiento de voz y con IA, como Alexa o Gemini, es una tecnología fascinante y con mucha ingeniería detrás, pero ¿cómo funcionan y hasta dónde nos pueden llevar?
La robótica social se ha convertido en un campo clave para mejorar la calidad de vida de las personas. Hoy en día, robots diseñados para interactuar con seres humanos están siendo utilizados con éxito en ámbitos como la medicina, la educación o el acompañamiento de adultos mayores. Su capacidad para comunicarse y adaptarse a diferentes contextos los convierte en aliados valiosos en tareas que requieren empatía, guía o asistencia personalizada.
Una de las claves para avanzar hacia una Interacción Humano-Robot (HRI) más natural es el reconocimiento de emociones. Si los robots pueden interpretar cómo se siente una persona —por su rostro, postura, contexto o, especialmente, por su voz—, pueden responder de forma más adecuada. Pero lograr esto fuera del laboratorio, en entornos reales y ruidosos, representa todavía un gran desafío.
Uno de los principales obstáculos es la dificultad para identificar emociones cuando varias personas hablan al mismo tiempo o cuando hay mucho ruido ambiental. Para resolver este problema, los investigadores han desarrollado técnicas de separación de fuentes de voz, es decir, métodos para distinguir diferentes voces dentro de una misma grabación.
Estas técnicas se clasifican en dos tipos: multicanal y monocanal. Mientras que la separación multicanal usa múltiples micrófonos (como en salas de conferencias), la separación monocanal —más común en dispositivos comerciales— busca aislar voces usando una sola fuente de audio.
En sus inicios, la separación de voces se basaba en modelos estadísticos que no eran aptos para su uso en tiempo real. Hoy, gracias al desarrollo de algoritmos de inteligencia artificial, especialmente modelos de aprendizaje profundo, es posible superar estas limitaciones. Estas redes neuronales pueden aprender de grandes volúmenes de datos y adaptarse a distintos tipos de voces y entornos, mejorando significativamente la precisión.
Los enfoques más modernos trabajan en dos dominios: el tiempo-frecuencia y el temporal. En el primero, se transforma la señal en una representación compleja usando herramientas como la Transformada de Fourier, lo que permite distinguir las voces por su contenido en distintas frecuencias. Sin embargo, esto puede generar demoras en sistemas que requieren respuestas rápidas. En cambio, los modelos en el dominio temporal —con arquitecturas basadas en codificadores, separadores y decodificadores— ofrecen soluciones más ágiles y precisas para separar voces en tiempo real.
Las redes neuronales recurrentes (RNN), las convolucionales (CNN) y los transformers son hoy herramientas clave en este tipo de tareas. Gracias a ellas, los robots pueden “escuchar mejor” y responder con mayor precisión y empatía. En definitiva, separar bien las voces en una conversación no es solo un reto técnico: es un paso esencial hacia robots que realmente comprenden y se adaptan a quienes los rodean.