Algoritmos de aprendizaje profundo para el análisis de interacciones de habla

Este artículo presenta una evaluación comparativa de algoritmos de aprendizaje profundo aplicados al análisis automático de interacciones verbales, basada en la evidencia reportada en la literatura científica reciente. Se analizan cuatro algoritmos ampliamente utilizados –LSTM, CNN, GRU y x-vectors– considerando dimensiones clave para la analítica de habla en contextos colaborativos: precisión de la diarización del hablante (DER), capacidad para gestionar solapamientos (SDR), robustez frente al ruido medida mediante errores de reconocimiento (WER) y eficiencia computacional a través de tiempos de inferencia. A partir de resultados empíricos previamente publicados, se sintetizan las fortalezas, limitaciones y escenarios de aplicación más adecuados para cada algoritmo, especialmente en entornos educativos y de trabajo en equipo. El análisis muestra que los LSTM destacan en el modelado temporal, las CNN obtienen un rendimiento superior en separación de voces, las GRU logran un equilibrio favorable entre precisión y eficiencia, y los x-vectors ofrecen una identificación de hablantes altamente escalable. Este estudio proporciona un marco fundamental para seleccionar e integrar técnicas de aprendizaje profundo en sistemas de análisis del habla robustos y sensibles al contexto para aplicaciones educativas, profesionales y de investigación.