yeshcube abre el programa Noor para desarrollar capacidades de voz conversacional en lenguas infrarrepresentadas

yeshcube abre el programa Noor, una línea de investigación aplicada centrada en el desarrollo de capacidades de síntesis vocal y contextualización cultural para lenguas que carecen de cobertura en los sistemas TTS comerciales actuales.

El programa aborda un problema técnico documentado: la ausencia de modelos de voz funcionales en lenguas habladas por poblaciones con alta movilidad migratoria, lo que impide el despliegue de sistemas de IA conversacional en contextos donde podrían tener mayor utilidad.

Diagnóstico técnico

Los sistemas de síntesis vocal (TTS) disponibles comercialmente concentran su desarrollo en lenguas con grandes bases de usuarios y datos de entrenamiento abundantes. Lenguas como darija (árabe marroquí), tarifit, wolof, bambara o pulaar quedan fuera de esta cobertura pese a ser habladas por millones de personas.

Esta limitación tiene consecuencias directas en el despliegue de tecnologías conversacionales. Un sistema de acompañamiento emocional o de orientación inicial que opera exclusivamente en lenguas vehiculares (español, francés, inglés, árabe estándar) no alcanza a usuarios cuya lengua materna es otra. La barrera está en la disponibilidad lingüística de la capa de interacción. El acceso al dispositivo no la explica.

El problema presenta dos dimensiones diferenciadas. La primera es estrictamente técnica: no existen modelos TTS entrenados para estas lenguas con calidad suficiente para interacción conversacional. La segunda es de contextualización: incluso disponiendo de síntesis vocal, un sistema conversacional requiere adaptación cultural en expresiones, registros, formas de abordar contenido sensible y protocolos de interacción.

Alcance del programa

El programa Noor estructura su trabajo en dos líneas de investigación paralelas.

Desarrollo de modelos de síntesis vocal. Creación de voces TTS en darija, wolof, bambara, tarifit y pulaar con parámetros optimizados para interacción conversacional: latencia reducida, naturalidad prosódica y adaptación de registro para contextos de acompañamiento. Esta línea incluye la generación y curación de datasets de entrenamiento específicos para cada lengua.

Marcos de contextualización cultural. Desarrollo de protocolos de adaptación que permitan que los sistemas conversacionales operen con coherencia cultural. Esto incluye identificación de expresiones idiomáticas, adaptación de estructuras comunicativas para información sensible, definición de registros apropiados según contexto y validación con hablantes nativos de cada comunidad lingüística.

Aplicación en el ecosistema Somia

Las capacidades desarrolladas en el programa Noor se integran en la arquitectura del ecosistema Somia. Los modelos de voz y los marcos de contextualización permitirán extender las funcionalidades de acompañamiento emocional y orientación a nuevas lenguas, manteniendo los estándares de diseño, validación y certificación del ecosistema.

Los contextos de aplicación prioritarios incluyen sistemas de orientación inicial en centros de acogida, asistentes de integración en entornos educativos y herramientas de apoyo para servicios públicos que atienden a población con diversidad lingüística.

Las soluciones resultantes seguirán la metodología de validación ERL de yeshcube y, cuando alcancen madurez suficiente, podrán obtener certificación Somia Within para su transferencia.

Colaboración técnica y científica

El programa Noor se desarrolla dentro del sistema Allies. La complejidad técnica y la especificidad lingüística del proyecto requieren colaboración con instituciones especializadas en lingüística computacional, procesamiento de lenguaje natural para lenguas de baja representación, y organizaciones con acceso a comunidades de hablantes nativos para validación y curación de datos.

Están abiertas líneas de colaboración para socios científicos con capacidades en NLP y síntesis vocal, socios de desarrollo con tecnologías complementarias, y socios de transferencia con presencia en contextos de implementación.

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