{"id":151353,"date":"2018-09-09T23:27:14","date_gmt":"2018-09-10T02:27:14","guid":{"rendered":"https:\/\/www.redenoticia.com.br\/noticia\/?p=151353"},"modified":"2018-09-09T23:27:14","modified_gmt":"2018-09-10T02:27:14","slug":"startup-desenvolve-recursos-computacionais-para-tecnologias-de-fala","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.redenoticia.com.br\/noticia\/2018\/startup-desenvolve-recursos-computacionais-para-tecnologias-de-fala\/151353","title":{"rendered":"Startup desenvolve recursos computacionais para tecnologias de fala"},"content":{"rendered":"<p> Suzel Tunes\u00a0 |\u00a0 Pesquisa para Inova\u00e7\u00e3o\u00a0\u2013 Quando Vanessa Marquiaf\u00e1vel Serrani ingressou no curso de Licenciatura em Letras na Universidade Federal de S\u00e3o Carlos (UFSCar), em 2000, seu futuro profissional j\u00e1 parecia definido: seria professora de ingl\u00eas. Mas sua trajet\u00f3ria mudou ainda na gradua\u00e7\u00e3o, ao conhecer o N\u00facleo Interinstitucional de <strong><em>Lingu\u00edstica Computacional<\/em><\/strong> (NILC) da Universidade de S\u00e3o Paulo, campus S\u00e3o Carlos, durante um projeto de inicia\u00e7\u00e3o cient\u00edfica. Acabou trocando a carreira acad\u00eamica pelo empreendedorismo.<\/p>\n<p>Hoje Vanessa Serrani \u00e9 s\u00f3cia-propriet\u00e1ria da empresa SpeechTera Desenvolvimento de Programas para Computadores Ltda. e desenvolve, com apoio do Programa Pesquisa Inovativa em Pequenas Empresas (PIPE) da FAPESP, um projeto de cria\u00e7\u00e3o de recursos computacionais para tecnologias de fala voltadas ao portugu\u00eas no Brasil.<\/p>\n<p>O projeto concluiu a\u00a0\u00a0\u2013 de teste de viabilidade -\u2013 em 2016 e est\u00e1 na\u00a0\u00a0\u2013 de desenvolvimento propriamente dito \u2013,com t\u00e9rmino previsto para 2019, quando a SpeechTera espera colocar no mercado recursos computacionais essenciais ao desenvolvimento de sistemas para s\u00edntese e reconhecimento de fala. A linguista explica que existem diversas aplica\u00e7\u00f5es para esse ramo da tecnologia: cria\u00e7\u00e3o de comandos de voz para dispositivos eletr\u00f4nicos, aperfei\u00e7oamento de pron\u00fancia na \u00e1rea do ensino de idiomas, tradutores autom\u00e1ticos, sistemas terap\u00eauticos para pessoas com patologias de fala, inclus\u00e3o digital de pessoas com defici\u00eancias visuais ou motoras, entre outras.<\/p>\n<p>Para pessoas que sofrem de dist\u00farbios da fala \u00e9 poss\u00edvel at\u00e9 criar vozes personalizadas. \u201cA voz constitui tra\u00e7o identit\u00e1rio de um indiv\u00edduo\u201d, diz Vanessa. No entanto, por causa do alto custo dos sistemas de s\u00edntese de voz desenvolvidos no exterior, as empresas de tecnologia tendem a criar poucos tipos de vozes sint\u00e9ticas \u2013 o que pode causar insatisfa\u00e7\u00e3o e at\u00e9 rejei\u00e7\u00e3o por parte do usu\u00e1rio.<\/p>\n<p>O desenvolvimento de uma tecnologia nacional, reduzindo os custos, pode trazer novas alternativas de vozes customizadas masculinas, femininas e infantis. \u201c\u00c9 poss\u00edvel, inclusive, extrair tra\u00e7os ac\u00fasticos de pequenas amostras de fala para construir uma voz sint\u00e9tica personalizada para indiv\u00edduos que, dadas as dificuldades motoras, conseguem articular apenas algumas palavras ou at\u00e9 mesmo algumas poucas vogais\u201d, acrescenta a pesquisadora.<\/p>\n<p>Segundo Serrani, o modelo de neg\u00f3cios da SpeechTera ser\u00e1, sobretudo,\u00a0business-to-business, tendo como clientes empresas desenvolvedoras de servi\u00e7os baseados em tecnologias de fala, como\u00a0e-commerce,\u00a0e-learning\u00a0e\u00a0e-banking, al\u00e9m de hospitais, cl\u00ednicas e centros de sa\u00fade.<\/p>\n<p>A SpeechTera est\u00e1 investindo em quatro diferentes produtos: corpora de fala, modelos ac\u00fasticos, modelos de pron\u00fancia e conversores grafema-fonema. A linguista explica que os corpora (plural do latim corpus, conjunto) s\u00e3o as bases de dados de voz utilizadas pelos sintetizadores. \u201cColetamos vozes de pessoas entre 18 e 65 anos, de diversos perfis e sotaques brasileiros. Assim, quanto maior a variabilidade, melhor poder\u00e1 ser o desempenho de um reconhecedor de fala.\u201d<\/p>\n<p>Modelos ac\u00fasticos s\u00e3o respons\u00e1veis por determinar as caracter\u00edsticas ac\u00fasticas dos fonemas da l\u00edngua. Os modelos de pron\u00fancia s\u00e3o os dicion\u00e1rios fon\u00e9ticos, listas de palavras \u00e0s quais s\u00e3o associadas suas respectivas pron\u00fancias, de acordo com um alfabeto fon\u00e9tico leg\u00edvel pelo computador.<\/p>\n<p>\u201cEsses dicion\u00e1rios s\u00e3o transcritos conforme 13 diferentes sotaques brasileiros que elegemos dentre a enorme variedade existente no pa\u00eds\u201d, explica Serrani. E o conversor grafema-fonema \u00e9 o algoritmo que transforma o texto de entrada que est\u00e1 no formato ortogr\u00e1fico convencional numa sequ\u00eancia de s\u00edmbolos fon\u00e9ticos trat\u00e1veis por computador. Segundo a pesquisadora, esses produtos poder\u00e3o ser comercializados de forma individual ou separadamente.<\/p>\n<p>Leia a not\u00edcia completa em:\u00a0.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Suzel Tunes\u00a0 |\u00a0 Pesquisa para Inova\u00e7\u00e3o\u00a0\u2013 Quando Vanessa Marquiaf\u00e1vel Serrani ingressou no curso de Licenciatura em Letras na Universidade Federal de S\u00e3o Carlos (UFSCar), em 2000, seu futuro profissional j\u00e1 parecia definido: seria professora de ingl\u00eas. 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