ما هو بالضبط التعرف على الكلام؟
التعرف على الكلام
ما تحتاج لمعرفته حول التعرف على الكلام
عندما نتحدث عن التعرف على الكلام ، فإننا نعني عادةً برنامجًا لديه القدرة على التعرف على الكلمة المنطوقة وتدوينها في برنامج حتى يكون لديك في النهاية كل ما يتم التحدث به بتنسيق مكتوب. وغالبًا ما يشار إليه أيضًا باسم "تحويل الكلام إلى نص". في البداية ، كانت إمكانيات هذا البرنامج محدودة للغاية ، بحيث لا يمكنك تحويل سوى عدد محدود من العبارات. مع مرور الوقت ، تطورت التكنولوجيا الكامنة وراء برنامج التعرف على الكلام كثيرًا وأصبحت الآن أكثر تعقيدًا ، بحيث يمكنها التعرف على اللغات المختلفة وحتى اللهجات المختلفة. لكن بالطبع ، لا يزال هناك عمل يتعين القيام به في هذا المجال.
من المهم أيضًا ملاحظة أن التعرف على الكلام يختلف عن التعرف على الصوت ، على الرغم من أن الأشخاص يستخدمون المصطلحين أحيانًا لنفس الشيء. يستخدم التعرف على الصوت للتعرف على الشخص المتحدث وليس لتدوين ما قيل.
تاريخ قصير للتعرف على الكلام والتكنولوجيا ذات الصلة
في هذه المقالة ، سنشرح بإيجاز التاريخ والتكنولوجيا وراء ظهور التعرف على الكلام.
منذ فجر العصر الرقمي ، كان لدى الناس رغبة بطريقة أو بأخرى في التواصل مع الآلات. بعد اختراع النوع الأول من الكمبيوتر الرقمي ، حاول العديد من العلماء والمهندسين بطرق مختلفة تنفيذ التعرف على الكلام بطريقة ما في هذه العملية. كان عام 1962 عامًا حاسمًا في هذه العملية ، عندما كشفت شركة IBM عن Shoebox ، وهي آلة أساسية للتعرف على الكلام كانت قادرة على إجراء حسابات حسابية بسيطة. إذا تحدث مستخدم هذا الكمبيوتر الأولي في ميكروفون ، فإن هذا الجهاز كان قادرًا على التعرف على ما يصل إلى ست كلمات تحكم مثل "زائد" أو "ناقص". بمرور الوقت ، تطورت التكنولوجيا وراء ذلك واليوم أصبح من الشائع جدًا التفاعل مع أجهزة الكمبيوتر عن طريق الصوت. هناك العديد من محركات التعرف على الكلام الشهيرة مثل Siri أو Alexa. من المهم ملاحظة أن هذه الأجهزة التي تعمل بالصوت تعتمد على الذكاء الاصطناعي (AI) والتعلم الآلي.
عندما يتم ذكر الذكاء الاصطناعي (AI) ، قد يبدو الأمر وكأنه شيء من فيلم خيال علمي ، لكن الحقيقة هي أنه في عصرنا هذا ، يلعب الذكاء الاصطناعي دورًا كبيرًا في عالمنا. في الواقع ، الذكاء الاصطناعي موجود بالفعل في حياتنا اليومية ، نظرًا لأن العديد من البرامج والتطبيقات تستخدمه بالفعل. لكن كان من الخيال العلمي في بداية القرن العشرين ، عندما ظهر المصطلح. في أواخر عام 1950 ، أصبحت مفاهيم الذكاء الاصطناعي أكثر بروزًا وكانت محط اهتمام العديد من العلماء والفلاسفة. في ذلك الوقت ، توصل عالم رياضيات بريطاني طموح للغاية يدعى آلان تورينج إلى اقتراح مفاده أن الآلات يمكنها حل المشكلات واتخاذ القرارات بنفسها ، بناءً على مدخلات المعلومات المتاحة. كانت المشكلة أن أجهزة الكمبيوتر لم يكن لديها حتى الآن إمكانية حفظ تلك البيانات ، وهي خطوة حاسمة لتطوير الذكاء الاصطناعي. كل ما كان بإمكانهم فعله في ذلك الوقت هو تنفيذ أوامر بسيطة.
اسم آخر مهم في تطوير الذكاء الاصطناعي هو جون مكارثي ، الذي صاغ مصطلح "الذكاء الاصطناعي" لأول مرة. ذكر مكارثي أن الذكاء الاصطناعي هو: "علم وهندسة صناعة الآلات الذكية". ظهر هذا التعريف في مؤتمر أساسي في كلية دارتموث عام 1956. ومنذ ذلك الحين بدأ الذكاء الاصطناعي في التطور بوتيرة محمومة.
اليوم ، الذكاء الاصطناعي بأشكاله المختلفة موجود في كل مكان. لقد نما إلى الاعتماد الجماعي ، ويرجع ذلك أساسًا إلى الزيادة في الحجم الإجمالي للبيانات التي يتم تبادلها في جميع أنحاء العالم يوميًا. يتم استخدامه في الخوارزميات المتقدمة ، وقد أدى إلى تحسينات في التخزين وقوة الحوسبة. يستخدم الذكاء الاصطناعي لأغراض عديدة ، على سبيل المثال الترجمة والنسخ والكلام والتعرف على الوجوه والأشياء وتحليل الصور الطبية ومعالجة اللغات الطبيعية ومرشحات الشبكات الاجتماعية المختلفة وما إلى ذلك. هل تتذكر مباراة الشطرنج تلك بين الأستاذ الكبير غاري كاسباروف وديب بلو الشطرنج AI؟
التعلم الآلي هو تطبيق آخر مهم جدًا للذكاء الاصطناعي. باختصار ، يشير إلى أي أنظمة لديها القدرة على التعلم والتحسين من قاعدة بيانات خبرتها الخاصة. هذا يعمل من خلال التعرف على الأنماط. لكي يقوم النظام بذلك ، يجب أن يكون قادرًا على التدريب. تتلقى خوارزمية النظام مدخلات بكميات كبيرة من البيانات ، وفي وقت ما تصبح قادرة على تحديد الأنماط من تلك البيانات. الهدف النهائي من هذه العملية هو تمكين أنظمة الكمبيوتر هذه من التعلم بشكل مستقل ، دون الحاجة إلى أي تدخل بشري أو مساعدة.
هناك شيء آخر من المهم جدًا ذكره جنبًا إلى جنب مع التعلم الآلي وهو التعلم العميق. من أهم الأدوات في عملية التعلم العميق ما يسمى بالشبكات العصبية الاصطناعية. إنها خوارزميات متقدمة ، تشبه بنية ووظيفة الدماغ البشري. ومع ذلك ، فهي ثابتة ورمزية ، على عكس الدماغ البيولوجي الذي يعتمد على البلاستيك وأكثر تماثلية. باختصار ، هذا التعلم العميق هو طريقة متخصصة للغاية للتعلم الآلي ، تعتمد بشكل أساسي على الشبكات العصبية الاصطناعية. الهدف من التعلم العميق هو تكرار عمليات التعلم البشري عن كثب. تعد تقنية التعلم العميق مفيدة للغاية ، وتلعب دورًا مهمًا في الأجهزة المختلفة التي يتم التحكم فيها عن طريق الصوت - الأجهزة اللوحية والتلفزيونات والهواتف الذكية والثلاجات وما إلى ذلك ، كما تُستخدم الشبكات العصبية الاصطناعية كنوع من نظام التصفية الذي يهدف إلى التنبؤ بالعناصر التي سيشتريها المستخدم في المستقبل. تُستخدم تقنية التعلم العميق أيضًا على نطاق واسع في المجال الطبي. إنه مهم جدًا لباحثي السرطان ، لأنه يساعد في الكشف التلقائي عن الخلايا السرطانية.
الآن سوف نعود إلى التعرف على الكلام. تهدف هذه التقنية ، كما ذكرنا سابقًا ، إلى التعرف على الكلمات والعبارات المختلفة للغة المنطوقة. بعد ذلك تقوم بتحويلها إلى تنسيق يستطيع الجهاز قراءته. تحدد البرامج الأساسية فقط عددًا صغيرًا من العبارات الرئيسية ، ولكن بعض برامج التعرف على الكلام الأكثر تقدمًا قادرة على فك تشفير جميع أنواع الكلام الطبيعي. تعد تقنية التعرف على الكلام ملائمة في معظم الحالات ، ولكنها تواجه أحيانًا مشكلات عندما لا تكون جودة التسجيل جيدة بما يكفي أو عندما تكون هناك ضوضاء في الخلفية تجعل من الصعب فهم السماعة بشكل صحيح. قد يستمر أيضًا في مواجهة بعض المشكلات عندما يكون للمتحدث لهجة أو لهجة قوية حقًا. يتطور التعرف على الكلام باستمرار ، لكنه لا يزال غير مثالي تمامًا. لا يتعلق كل شيء بالكلمات ، فالآلات لا تزال غير قادرة على القيام بالعديد من الأشياء التي يمكن للبشر القيام بها ، على سبيل المثال لا يمكنهم فك رموز لغة الجسد أو نبرة صوت شخص ما. ومع ذلك ، نظرًا لفك تشفير المزيد من البيانات بواسطة هذه الخوارزميات المتقدمة ، يبدو أن بعض هذه التحديات تقل صعوبة. من يدري ماذا سيأتي المستقبل؟ من الصعب التنبؤ بالمكان الذي سينتهي به التعرف على الكلام. على سبيل المثال ، حققت Google بالفعل نجاحًا كبيرًا في تنفيذ برنامج التعرف على الكلام في محركات الترجمة من Google ، وتتعلم الآلة وتتطور باستمرار. ربما يومًا ما سيحلون محل المترجمين البشريين تمامًا. أو ربما لا ، مواقف الكلام اليومية معقدة للغاية بالنسبة لأي نوع من الآلات غير القادرة على قراءة عمق الروح البشرية.
متى تستخدم التعرف على الكلام؟
في الوقت الحاضر ، يمتلك كل شخص تقريبًا هاتفًا ذكيًا أو جهازًا لوحيًا. يعد التعرف على الكلام ميزة شائعة في تلك الأجهزة. يتم استخدامها لتحويل خطاب الشخص إلى أفعال. إذا كنت ترغب في الاتصال بجدتك ، فيكفي أن تطلب "الاتصال بالجدة" ويقوم هاتفك الذكي بالفعل بالاتصال بالرقم دون الحاجة إلى الكتابة من خلال قوائم جهات الاتصال الخاصة بك. هذا هو التعرف على الكلام. مثال جيد آخر هو Alexa أو Siri. لديهم أيضًا هذه الميزة مثبتة في نظامهم. يمنحك Google أيضًا خيار البحث عن أي شيء صوتيًا ، دون كتابة أي شيء.
ربما أنت الآن فضولي حول كيفية عمل كل هذا. حسنًا ، لكي تعمل ، يجب أن تكون أجهزة الاستشعار مثل الميكروفونات مدمجة في البرنامج بحيث يتم التعرف على الموجات الصوتية للكلمات المنطوقة وتحليلها وتحويلها إلى تنسيق رقمي. ثم يجب مقارنة المعلومات الرقمية بالمعلومات الأخرى المخزنة في نوع من مستودع الكلمات والتعبيرات. عندما يكون هناك تطابق ، يمكن للبرنامج التعرف على الأمر والتصرف وفقًا لذلك.
هناك شيء آخر يجب ذكره في هذه المرحلة وهو ما يسمى WER (معدل خطأ الكلمات). هذه صيغة تقوم فيها بقسمة رقم الخطأ على إجمالي الكلمات. لذلك ، لوضعها بعبارات بسيطة ، لها علاقة كبيرة بالدقة. الهدف بالطبع هو الحصول على WER منخفض ، لأن هذا يعني أن نسخ الكلمة المنطوقة أكثر دقة.
التعرف على الكلام مطلوب الآن أكثر من أي وقت مضى. إذا كنت بحاجة أيضًا إلى تحويل الكلمة المنطوقة من لنقل ملف صوتي مسجل إلى نص ، يمكنك اللجوء إلى Gglot. نحن مزود خدمة النسخ الذي يقدم نسخًا دقيقة لسعر عادل. لذلك ، لا تتردد في الاتصال عبر موقعنا سهل الاستخدام.