CapisciAMe è un progetto di riconoscimento vocale sviluppato da Davide Mulfari per migliorare l’accessibilità degli strumenti digitali alle persone con disartria e altre difficoltà nell’articolazione del linguaggio. L’iniziativa nasce da un problema concreto: i sistemi tradizionali di riconoscimento automatico del parlato sono generalmente addestrati su grandi quantità di registrazioni vocali che rappresentano prevalentemente modalità di pronuncia standard, mentre incontrano difficoltà nell’interpretazione delle parole pronunciate da persone con alterazioni motorie della fonazione. Davide Mulfari, che convive con una tetraparesi spastica e una disartria, ha iniziato a sviluppare CapisciAMe durante il proprio percorso di ricerca in Ingegneria dell’Informazione all’Università di Pisa. L’obiettivo è costruire una tecnologia capace di riconoscere il parlato atipico e trasformarlo in informazioni utilizzabili dalle applicazioni digitali, consentendo alle persone con difficoltà di linguaggio di interagire più facilmente con computer, servizi e assistenti vocali.
Lo sviluppo del progetto richiede una raccolta di registrazioni vocali sufficientemente ampia e diversificata da rappresentare le differenti caratteristiche del parlato disartrico. Nelle attività di ricerca e sensibilizzazione sono stati coinvolti volontari chiamati a contribuire alla costruzione di un patrimonio di dati vocali utilizzabile per l’addestramento e il perfezionamento dei sistemi di riconoscimento. In una precedente fase del progetto erano state raccolte circa 120.000 registrazioni attraverso il contributo di circa 200 donatori, un risultato significativo ma ancora limitato rispetto alla variabilità che un sistema destinato a un pubblico ampio dovrebbe riconoscere. Il riconoscimento del parlato di Davide aveva già raggiunto risultati utilizzabili grazie anche alla disponibilità di numerosi esempi della sua voce, mentre l’estensione ad altre persone richiede registrazioni specifiche e un ampliamento del dataset. Il progetto si è sviluppato anche attraverso il confronto con realtà tecnologiche e scientifiche interessate all’accessibilità, con attività sperimentali rivolte all’interazione vocale con applicazioni e servizi digitali.
La prospettiva tecnica di CapisciAMe riguarda il passaggio dal riconoscimento di comandi vocali specifici alla comprensione del parlato spontaneo, una capacità che richiede modelli addestrati su espressioni, strutture linguistiche e modalità di pronuncia differenti. L’iniziativa punta a superare una barriera che diventa particolarmente evidente nei servizi basati sull’interazione vocale, dove l’impossibilità di essere riconosciuti da un assistente digitale può impedire l’accesso a funzionalità utilizzate quotidianamente da altre persone. L’ampliamento della raccolta di voci e il perfezionamento degli algoritmi costituiscono quindi elementi fondamentali per trasformare un sistema sperimentale in uno strumento utilizzabile da una popolazione più estesa, mantenendo al centro del progetto il diritto alla comunicazione e l’autonomia delle persone con difficoltà di linguaggio.
Questo articolo è stato redatto con il supporto di strumenti di intelligenza artificiale (AI)