{"id":2069,"date":"2007-12-07T09:23:00","date_gmt":"2007-12-07T09:23:00","guid":{"rendered":"https:\/\/www.euroresidentes.com\/tecnologia\/avances-tecnologicos\/buscar-dentro-de-un-vdeo-o-audio-en"},"modified":"2016-03-03T13:14:27","modified_gmt":"2016-03-03T13:14:27","slug":"buscar-dentro-de-un-vdeo-o-audio-en","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.euroresidentes.com\/tecnologia\/avances-tecnologicos\/buscar-dentro-de-un-vdeo-o-audio-en\/","title":{"rendered":"Buscar dentro de un v\u00eddeo o audio en Internet"},"content":{"rendered":"

Lecture Browser<\/strong> permite buscar palabras claves en v\u00eddeos de clases y conferencias en Internet<\/p>\n

Seg\u00fan este art\u00edculo<\/a> de Technology Review, investigadores del MIT han desarrollado una herramienta de b\u00fasqueda en audio y v\u00eddeo que resuelve uno de los principales problemas de este campo: c\u00f3mo dividir una extensa clase acad\u00e9mica en trozos manejables, precisar la localizaci\u00f3n de palabras clave y dirigir a los usuarios hacia ellas. El nuevo sitio Web Lecture Browser del MIT, ofrece al p\u00fablico un acceso detallado a m\u00e1s de 200 clases disponibles p\u00fablicamente a trav\u00e9s de la iniciativa OpenCourseWare de la Universidad. Este motor de b\u00fasqueda parte de d\u00e9cadas de investigaci\u00f3n de reconocimiento por voz del MIT y otras instituciones para convertir el audio en texto y permitir las b\u00fasquedas en \u00e9l.<\/p>\n

El Lecture Browser ha surgido en un momento en el que cada vez m\u00e1s universidades est\u00e1n publicando en l\u00ednea v\u00eddeos y podcasts de sus clases. Aunque su contenido puede ser muy \u00fatil, localizar una informaci\u00f3n espec\u00edfica dentro de las clases resulta complicado y en ocasiones frustrante para los alumnos, acostumbrados a encontrar lo que necesitan en menos de un segundo con Google.<\/p>\n

\u00abConstituye uno de los principales problemas de las universidades de todo el pa\u00eds\u00bb, se\u00f1ala Jim Glass, investigador del MIT. \u00abEs un verdadero reto saber c\u00f3mo difundirlas y facilitar el acceso de los estudiantes a partes concretas de la clase en las que puedan estar interesados\u00bb.<\/p>\n

Los elementos fundamentales del Lecture Browser han rondado durante m\u00e1s de 30 a\u00f1os por los laboratorios de investigaci\u00f3n del MIT y otros lugares, como BBN Technologies, Carnegie Mellon, SRI International o la Universidad de California del Sur. Sus iniciativas han dado lugar a un software que, finalmente, es lo suficientemente bueno como para guiar a una persona promedio, se\u00f1ala Premkumar Natarajan, cient\u00edfico de BBN. <\/p>\n

Unas cuantas compa\u00f1\u00edas, como los motores de b\u00fasqueda de audio y v\u00eddeo en l\u00ednea Blinkx y EveryZing, est\u00e1n utilizando ya el software que convierte el audio en texto buscable, pero los investigadores del MIT se encontraron con algunos problemas concretos a la hora de utilizarlo para clases acad\u00e9micas. Por una parte, el ingl\u00e9s no es la lengua materna de muchos de los oradores, lo que dificulta la labor de los sistemas de trascripci\u00f3n autom\u00e1tica entrenados para trabajar con acentos estadounidenses. Por otra, las palabras que predominan en las clases cient\u00edficas pueden ser a menudo poco conocidas. Por \u00faltimo, se\u00f1ala Regina Barzilay, profesora de inform\u00e1tica en el MIT, las clases suelen tener una estructura muy poco discernible, por lo que resulta dif\u00edcil dividirlas y organizar su contenido para facilitar la b\u00fasqueda. <\/p>\n

Para resolver estos problemas, los investigadores configuraron, en primer lugar, el software que convierte el audio en texto. Entrenaron el software para entender acentos determinados utilizando transcripciones precisas de trozos cortos de grabaciones de audio. Para ayudar al software a identificar palabras poco comunes, los investigadores le proporcionaron datos adicionales, como textos de libros y clases, que ayudan al software a transcribir de forma precisa cuatro de cada cinco palabras. No obstante, si el sistema se utiliza con una persona cuya lengua materna no es el ingl\u00e9s y para cuyo acento y vocabulario el sistema no ha sido entrenado, la precisi\u00f3n puede descender a un 50% (una precisi\u00f3n tan baja no ser\u00eda \u00fatil para realizar una trascripci\u00f3n, pero s\u00ed para una b\u00fasqueda de palabras clave).<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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