Whisper per la trascrizione automatica in ambito agricolo: caso di studio e analisi critica dello stato dell’arte

Questa tesi analizza l'utilizzo del modello Whisper di OpenAI, accessibile tramite API in modalità zero-shot, per la trascrizione automatica di attività agricole. Il lavoro inquadra il caso di studio Traccial'Abilità nello stato dell'arte dei sistemi di Automatic Speech Recognition, con particolare attenzione ai limiti dei modelli generalisti nel riconoscimento di lessico tecnico, termini rari e nomi commerciali. Un principio centrale del sistema analizzato è che la trascrizione non sostituisce mai la registrazione: l'audio resta la fonte primaria dell'informazione, mentre il testo svolge una funzione di supporto rivedibile. L'analisi evidenzia i vantaggi dell'uso tramite API, ne discute i limiti — dal lessico di dominio alle allucinazioni — e valuta quali tecniche leggere di adattamento siano realisticamente trasferibili a uno scenario basato su API.