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Dynamic Universal Mobility for Adaptive Speech Interfaces

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Preparar los ordenadores para Smalltalk

Los ordenadores capaces de entender el lenguaje hablado natural y responder a las órdenes se van a convertir en una tecnología cotidiana. El proyecto europeo DUMAS ha desarrollado un marco de desarrollo multilingüe basado en el habla, denominado Athos, que emplea tecnologías informáticas híbridas en un sistema modular.

Mientras los robots funcionales, como R2D2 en la Guerra de las Galaxias, interactúan con personas que parecen hablar idiomas bastante parecidos, los dispositivos reales, como teléfonos móviles inteligentes o el software de PC controlado por voz, deben adaptarse a una gran variedad de usuarios. Unos pueden hablar diferentes idiomas y dialectos, tener distintos niveles de conocimiento o pedir a su aparato que realice diferentes funciones. Un ejemplo de este proyecto es AthosMail, una aplicación multilingüe de correo electrónico basado en el habla que se puede adaptar a diferentes usuarios, incluidos los hablantes finlandeses, ingleses y suecos. Su interfaz de reconocimiento de voz se puede usar para la mayoría de las funciones de lectura de correo electrónico. Además, AthosMail, que se basa en la aplicación Mailman de código abierto, ofrece elementos para el procesamiento de textos, gestión de diálogos, construcción de plantillas semánticas, modelado de usuarios, tutoría integrada e indexación aleatoria. Las aplicaciones de Athos no sólo entienden lo que desea hacer el usuario, sino que también analizan cómo responde el usuario y formulan conclusiones sobre su nivel de competencia. El sistema puede modificar su comportamiento para mantener la sensación 'natural' de interacción. El componente 'modelo de cooperatividad' decide el nivel de lenguaje que se usará en el diálogo con el usuario, en función de la observación de sus niveles de experiencia. La aplicación, que utiliza métodos modernos de informática, como informática simbólica y redes neurales, está disponible en versiones en línea y fuera de línea, que se diferencian ligeramente. La versión fuera de línea almacena el perfil de usuario de forma local y sigue aprendiendo cosas sobre él constantemente, mientras que la versión en línea aprende desde cero en cada sesión nueva.

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