Resumen
En la última década, el reconocimiento automático del habla (RAH) y la traducción automática (TA) han mejorado enormemente mediante el uso de modelos de redes neuronales profundas (RNP) en constante evolución. Si a principios de los 2010 los sistemas de RAH y TA previos a las RNP llegaron a afrontar con éxito algunas aplicaciones reales como la transcripción y traducción de vídeos docentes pregrabados, ahora en los 2020 son abordables aplicaciones que suponen un reto mucho mayor, como la subtitulación de retransmisiones audiovisuales en directo.
En este mismo período, se están invirtiendo cada vez mayores esfuerzos en la accesibilidad a los medios audiovisuales para todos, incluidas las personas sordas. El RAH y la TA, en su estado actual, son grandes herramientas para aumentar la disponibilidad de medidas de accesibilidad como subtítulos, transcripciones y traducciones, y también para proporcionar acceso multilingüe a todo tipo de contenidos.
En esta tesis doctoral presentamos resultados de investigación sobre RAH y TA basadas en RNP en tres campos muy activos: los recursos educativos abiertos, los contenidos parlamentarios y los medios audiovisuales.
En el área de los recursos educativos abiertos (REA), presentamos primeramente trabajos sobre la evaluación y postedición de RAH y TA con métodos de interacción inteligente, en el marco del proyecto de investigación europeo "transLectures: Transcripción y Traducción de Vídeos Docentes". Los resultados obtenidos confirman que la interacción inteligente puede reducir aún más el esfuerzo de postedición de transcripciones y traducciones automáticas. Seguidamente, en el contexto del posterior proyecto europeo X5gon, presentamos una investigación sobre el desarrollo de sistemas de TA neuronal basados en RNP, y sobre sacar el máximo partido de corpus de TA masivos mediante filtrado automático de datos. Este trabajo dio como resultado sistemas de TA neuronal clasificados entre los mejores en una competición internacional de TA, y mostramos cómo estos nuevos sistemas mejoraron la calidad de los subtítulos multilingües en casos reales de REA.
En el ámbito también en crecimiento de las tecnologías del lenguaje para contenidos parlamentarios, describimos una investigación sobre técnicas de filtrado de datos de habla para el RAH en tiempo real en el contexto de debates del Parlamento Europeo. Esta investigación permitió la publicación de Europarl-ASR, un nuevo y amplio corpus de habla para entrenamiento y evaluación de sistemas de RAH en continuo, así como para la evaluación comparativa de técnicas de filtrado de datos de habla.
Finalmente, presentamos un trabajo en un ámbito en la vanguardia tecnológica del RAH y de la TA: la subtitulación de retransmisiones audiovisuales en directo, en el marco del Convenio de colaboración I+D+i 2020-2023 entre la radiotelevisión pública valenciana À Punt y la Universitat Politècnica de València para la subtitulación asistida por ordenador de contenidos audiovisuales en tiempo real. Esta investigación ha resultado en la implantación de sistemas de RAH en tiempo real, de alta precisión y baja latencia, para una lengua no mayoritaria en el mundo (el catalán) y una de las lenguas más habladas del mundo (el castellano) en un medio audiovisual real.
