Speech-to-Text / ASR

También conocido como: ASR, Automatic Speech Recognition, Transcripción Automática, Whisper

Tecnología que transcribe audio de entrevistas, grupos focales o llamadas a texto para facilitar su análisis con IA.

Speech-to-Text (STT) o Reconocimiento Automático de Habla (ASR, por sus siglas en inglés) es la tecnología que convierte audio hablado en texto escrito. En investigación cualitativa, su aplicación principal es la transcripción automática de entrevistas en profundidad, grupos focales, call center recordings y sesiones de co-creación.

Modelos líderes como Whisper (OpenAI), Deepgram y AssemblyAI tienen niveles de precisión superiores al 95% en inglés y cada vez mejores en español, incluyendo variantes latinoamericanas.

La transcripción automática reduce el tiempo de transcripción de entrevistas de horas a minutos, y permite que el texto resultante sea inmediatamente analizado por modelos de NLP para codificación, sentiment analysis y topic modeling.

Una consideración importante: los sistemas ASR tienen mayor tasa de error con acentos regionales fuertes, varios hablantes simultáneos (diarización), o condiciones de audio deficientes. Siempre se recomienda revisión humana de transcripciones críticas.

Atlantia usa STT en sus proyectos cualitativos para acelerar el análisis de sesiones grabadas.