Microsoft vuole migliorare Teams con un rilevatore di pronuncia errata dei nomi, secondo un brevetto

Microsoft vuole migliorare Teams con un rilevatore di pronuncia errata dei nomi, secondo un brevetto

Quante volte hai pronunciato male il nome di un partecipante a una riunione di Microsoft Teams? A volte, ci capita di essere in una riunione online in cui proviamo a pronunciare correttamente il nome di un collega solo per renderci conto di averlo sbagliato. È una situazione piuttosto imbarazzante, per usare un eufemismo.

Ma cosa succederebbe se vi dicessimo che Microsoft sta prendendo l’iniziativa di affrontare questa sfida con una funzionalità innovativa: il rilevamento in tempo reale della pronuncia errata dei nomi in Microsoft Teams?

La tecnologia, descritta in un brevetto recente , rileva automaticamente quando non stai pronunciando correttamente il nome di uno dei tuoi colleghi e ti avvisa. Intelligente, vero?

La funzionalità è progettata per funzionare senza problemi nelle riunioni online. Ascolta attentamente, trovando i nomi delle persone che partecipano a ciò che viene detto e verificando se corrispondono a un riferimento. Se si nota una differenza, segnala all’oratore la pronuncia errata del nome durante la riunione di Microsoft Teams. Ma come fa?

Il sistema inizia a funzionare prima che inizi la riunione. Raccoglie i nomi e gli identificativi utente di ogni persona che partecipa a questa riunione. Quindi, crea un modello linguistico speciale per la riunione per garantire che possa riconoscere e scrivere correttamente i nomi quando vengono pronunciati ad alta voce.

Quando un nome viene pronunciato ad alta voce, il sistema avvia la sua azione: rimuove una parte audio correlata a quel nome e confronta questo suono con la pronuncia di riferimento, che corrisponde all’identificativo utente collegato al nome del partecipante. Il confronto viene effettuato da algoritmi complicati che valutano quanto il nome pronunciato ad alta voce sia simile al riferimento, producendo un punteggio di pronuncia.

L’oratore viene informato se il punteggio scende sotto una determinata riga, mostrando una pronuncia errata. Non finisce qui; il sistema fornisce un’esperienza di pratica che consente agli oratori di ripetere il nome e di ottenere feedback finché non lo pronunciano correttamente. Questo elemento è molto utile al momento della comunicazione e anche per un uso successivo nell’apprendimento di come dire le cose correttamente.

Questo metodo di fornire feedback in tempo reale per la pronuncia errata dei nomi in Microsoft Teams è sia un risultato tecnico che un punto di svolta. Richiede passaggi complessi come la creazione di modelli linguistici personalizzati, l’ottenimento e il confronto delle pronunce di riferimento e la presentazione di notifiche istantanee, mantenendo al contempo considerazioni sulla privacy e sulla sicurezza.

La capacità di questa funzionalità di adattarsi alle sottigliezze del parlato umano e alle variazioni dei nomi di culture diverse dimostra i progressi compiuti nelle tecnologie di riconoscimento vocale e di apprendimento automatico.

Secondo il brevetto, le immagini nel documento usano Microsoft Teams come esempio di una piattaforma che può trarre vantaggio da questa capacità. Teams molto probabilmente la otterrà nei prossimi mesi o anni.

pronuncia errata del nome dei team Microsoft

La funzionalità di rilevamento in tempo reale delle errate pronunce dei nomi di Microsoft è un metodo moderno e unico per promuovere la comprensione e la connessione nei nostri rapporti digitali. È bello vedere che la tecnologia, se usata correttamente, può unirci più strettamente, facendo apparire le nostre azioni più umane anziché meno.

Non solo, ma questo assistente invisibile che garantisce che il nome di tutti venga pronunciato correttamente ci risparmierà a tutti un bel po’ di imbarazzo.

Non è la prima volta che il colosso tecnologico di Redmond rilascia brevetti per Microsoft Teams: nel 2023, l’azienda ha anche rivelato un brevetto che descriveva una tecnologia pensata per personalizzare l’esperienza Teams per ciascun utente.

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