LxMLS 2026: 16.ª Escuela de Aprendizaje Automático de Lisboa

Mon, 20 Jul 2026 09:00:00 +0000

La Lisbon Machine Learning School (LxMLS) celebra en 2026 su decimosexta edición en el Instituto Superior Técnico de Lisboa, Portugal, del 20 al 25 de julio. Es una de las escuelas de verano de aprendizaje automático más reconocidas de Europa y forma parte de la red europea ELLIS.

Jaziel A. Carballo Tadeo fue aceptado para participar en esta edición. La escuela combina clases magistrales matutinas con laboratorios prácticos por la tarde, presentaciones de pósteres y charlas invitadas, cubriendo temas que van de los modelos lineales a los transformers, la causalidad y los modelos visión-lenguaje. Esta formación fortalece directamente la investigación del grupo en tecnologías del lenguaje para el maya yucateco.

Whisper-LM con léxico maya: corrección de transcripciones ASR de maya yucateco usando Gemini y un diccionario como referencia

Thu, 09 Jul 2026 00:00:00 +0000

¿Qué problema resuelve este cuaderno?

Whisper, el sistema de reconocimiento automático de voz (ASR) de OpenAI, no incluye el maya yucateco entre sus lenguas soportadas. Al transcribir audio en maya, el modelo produce salidas muy ruidosas y con frecuencia “detecta” la lengua equivocada: en nuestros datos, segmentos en maya fueron etiquetados como español, inglés e incluso japonés. Este cuaderno explora una pregunta práctica: ¿cuánto puede mejorar un modelo de lenguaje grande (LLM) la salida de Whisper si le damos un léxico maya como referencia?

Arquitectura del pipeline

El flujo completo es:

Audio → Whisper (turbo) → Normalizador de reglas → Gemini + léxico → Normalizador → Evaluación (CER/WER)

1. Datos de entrada

Se parte de un CSV (transcription_results41Turbo.csv) con 1,010 segmentos de audio ya transcritos por Whisper turbo. Cada fila incluye la transcripción de referencia hecha por humanos (original_transcription), la predicción de Whisper (whisper_prediction), la lengua detectada y métricas iniciales (chrF, WER, CER).

2. Léxico maya como referencia (componente RAG)

Se carga un diccionario maya–español en formato TSV (yua_dictionary.tsv) con 2,988 entradas. Una clase YuaLexicon ofrece búsqueda exacta y búsqueda difusa (fuzzy matching con difflib.get_close_matches), lo que permite encontrar la palabra maya válida más cercana a un token mal transcrito.

3. Normalizador ortográfico basado en reglas

Antes y después de pasar por el LLM, el texto se normaliza con reglas lingüísticas del maya yucateco tomadas de una gramática de referencia:

Reglas morfológicas de raíz: por ejemplo, bin (ir) con raíz irregular xi’ en futuro indefinido intransitivo, o posicionales como chil, kul y wa’al que pierden la l antes de -tal.
Patrones regulares “seguros”: bins → bis, taals → taas, y verbos que cambian la b final por estructura con saltillo (jáalk’ab → jáalk’a’a).
Verificación contra el léxico: si la forma normalizada existe en el diccionario, se conserva; si la original era válida, se respeta.

4. Corrección con Gemini (Whisper-LM)

Cada transcripción normalizada se envía a Gemini 2.0 Flash con un prompt que incluye hasta 500 palabras del léxico maya como referencia ortográfica. Las instrucciones clave del prompt son: corregir respetando la gramática y ortografía estándar del maya yucateco, no traducir al español, elegir la opción más probable según el léxico y devolver únicamente el texto corregido.

5. Evaluación

Se calcula la tasa de error por carácter (CER) y por palabra (WER) con editdistance, comparando contra la transcripción humana de referencia:

Métrica	Whisper turbo	Whisper-LM (este pipeline)
CER medio	1.0743	1.0725
WER medio	1.1796	1.1692

¿Qué aprendimos?

La mejora es marginal: el posprocesamiento con LLM y léxico recupera algo de forma ortográfica, pero no puede reconstruir información que el modelo acústico nunca capturó. Con valores de CER/WER superiores a 1.0, la salida de Whisper está tan alejada de la referencia que la corrección textual tiene poco material con el que trabajar. La conclusión práctica es que, para el maya yucateco, el cuello de botella está en el modelo acústico: se necesita ajuste fino (fine-tuning) de Whisper con datos de habla maya, y no solo corrección posterior.

Próximos pasos

Ajuste fino de Whisper con audio transcrito en maya yucateco.
Ampliar las reglas ortográficas (ORTHO_RULES) con los errores recurrentes observados en las transcripciones.
Ampliar el léxico y experimentar con recuperación selectiva (enviar al prompt solo las entradas relevantes para cada segmento, en lugar de una lista fija).

Acceso al cuaderno

Si te interesa el cuaderno de Colab, puedes ponerte en contacto con el autor en jaziel.carballo@gmail.com.

Jaziel A. Carballo Tadeo | Grupo de Investigación en Lenguas, Territorio e Inteligencia Artificial