ASR AND NLP TOOLS FOR ACCESSIBLE INFORMATION RETRIEVAL
Keywords:
information science, artificial intelligence, automatic speech recognition, natural language processing, information retrievalAbstract
This study aimed to analyze Automatic Speech Recognition (ASR) and Natural Language Processing (NLP) tools applied to accessible information retrieval, focusing on digital environments such as audiobooks. To this end, a two-stage literature review was conducted: an analysis of studies on artificial intelligence in audiobooks, carried out in 2025, and a supplementary search on Google Scholar in 2026, aimed at identifying technologies related to voice search and information retrieval. The identified tools were grouped into two categories: ASR and NLP. The results demonstrated that tools such as Whisper, Dialogflow, BERT, and Sentence Transformers show potential for applications related to voice search, semantic interpretation, and contextualized information retrieval. It was observed that ASR technologies constitute an important step in converting spoken commands into text, while NLP tools facilitate the semantic interpretation of user queries, making them a relevant integration for digital environments.
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