স্পিচ রিকগনিশনে কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা এবং মেশিন লার্নিংয়ের ভূমিকা

স্পিচ রিকগনিশনে কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা এবং মেশিন লার্নিংয়ের ভূমিকা

দীর্ঘদিন ধরে, লোকেরা মেশিনের সাথে কথা বলতে সক্ষম হতে চেয়েছিল। যখন থেকে তারা কম্পিউটার তৈরি করা শুরু করেছে, বিজ্ঞানী এবং প্রকৌশলীরা এই প্রক্রিয়ার মধ্যে বক্তৃতা শনাক্তকরণকে অন্তর্ভুক্ত করার চেষ্টা করেছেন। 1962 সালে, IBM Shoebox চালু করেছিল, একটি বক্তৃতা শনাক্তকরণ যন্ত্র যা সহজ গণিত গণনা করতে পারে। এই উদ্ভাবনী ডিভাইসটি "0" থেকে "9" পর্যন্ত দশটি সংখ্যা সহ 16টি কথ্য শব্দকে স্বীকৃতি দিয়েছে এবং প্রতিক্রিয়া জানিয়েছে৷ যখন একটি সংখ্যা এবং কমান্ড শব্দ যেমন "প্লাস", "মাইনাস" এবং "টোটাল" উচ্চারিত হয়, তখন শুবক্স একটি সংযোজন মেশিনকে সাধারণ গাণিতিক সমস্যার উত্তর গণনা এবং মুদ্রণের নির্দেশ দেয়। শুবক্স একটি মাইক্রোফোনে কথা বলার দ্বারা পরিচালিত হয়েছিল, যা ভয়েস শব্দকে বৈদ্যুতিক আবেগে রূপান্তরিত করেছিল। একটি পরিমাপ বর্তনী এই আবেগগুলিকে বিভিন্ন ধরণের শব্দ অনুসারে শ্রেণীবদ্ধ করে এবং একটি রিলে সিস্টেমের মাধ্যমে সংযুক্ত যুক্ত মেশিনটিকে সক্রিয় করে।

সময়ের সাথে সাথে, এই প্রযুক্তিটি বিকশিত হয়েছে এবং আজ আমরা অনেকেই নিয়মিতভাবে ভয়েসের মাধ্যমে কম্পিউটারের সাথে যোগাযোগ করি। বর্তমানে সবচেয়ে জনপ্রিয় ভয়েস অ্যাসিস্ট্যান্ট হল অ্যামাজনের অ্যালেক্সা, অ্যাপলের সিরি, গুগল অ্যাসিস্ট্যান্ট এবং মাইক্রোসফটের কর্টানা। এই সহকারীরা কমান্ড বা প্রশ্নের উপর ভিত্তি করে একজন ব্যক্তির জন্য কাজ বা পরিষেবা সম্পাদন করতে পারে। তারা মানুষের বক্তৃতা ব্যাখ্যা করতে এবং সংশ্লেষিত কণ্ঠস্বরের মাধ্যমে প্রতিক্রিয়া জানাতে সক্ষম। ব্যবহারকারীরা তাদের সহকারীকে প্রশ্ন জিজ্ঞাসা করতে পারে, ভয়েসের মাধ্যমে হোম অটোমেশন ডিভাইস এবং মিডিয়া প্লেব্যাক নিয়ন্ত্রণ করতে পারে, এবং মৌখিক আদেশ সহ অন্যান্য মৌলিক কাজ যেমন ইমেল, করণীয় তালিকা এবং ক্যালেন্ডারগুলি পরিচালনা করতে পারে৷ আমরা যত বেশি এই ভয়েস-চালিত ডিভাইসগুলি ব্যবহার করি তত বেশি আমরা হব কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা (AI) এবং মেশিন লার্নিং এর উপর নির্ভরশীল।

কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা (AI)

আপনি যখন কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা (AI) বলেন, তখন অনেকেই ভাবতে পারেন যে আপনি বিজ্ঞান কল্পকাহিনীর কথা বলছেন, যদিও AI আমাদের দৈনন্দিন জীবনে খুব এমবেড করা আছে। আসলে, এটি কয়েক দশক ধরে। কিন্তু সত্য হল, এটি প্রকৃতপক্ষে বিজ্ঞান কল্পকাহিনী ছিল যে ²⁰ শতকের শুরুতে কৃত্রিমভাবে বুদ্ধিমান মানুষের মতো রোবটগুলির সাথে জনসাধারণকে পরিচিত করা হয়েছিল। 50 এর দশকে AI এর ধারণাগুলি বিজ্ঞানী এবং দার্শনিকদের আগ্রহের কেন্দ্রবিন্দুতে আরও বেশি করে এসেছিল। সেই সময়ে তরুণ ব্রিটিশ গণিতবিদ অ্যালান টুরিং পরামর্শ দিয়েছিলেন যে এমন কোনও কারণ নেই যে মেশিনগুলি (মানুষের মতো) সমস্যার সমাধান করতে পারে না এবং উপলব্ধ তথ্যের ভিত্তিতে সিদ্ধান্ত নিতে পারে না। কিন্তু সেই সময়ে, কম্পিউটারে মুখস্থ করার সম্ভাবনা ছিল না যা বুদ্ধিমত্তার জন্য গুরুত্বপূর্ণ। তারা যা করেছিল তা হল কমান্ড চালানো। কিন্তু তবুও, অ্যালান টুরিংই কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার মৌলিক লক্ষ্য এবং দৃষ্টি প্রতিষ্ঠা করেছিলেন।

AI এর জনক হিসাবে ব্যাপকভাবে স্বীকৃত হলেন জন ম্যাকার্থি যিনি কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা শব্দটি তৈরি করেছিলেন। তার জন্য এআই ছিল: "বুদ্ধিমান মেশিন তৈরির বিজ্ঞান এবং প্রকৌশল"। এই সংজ্ঞাটি 1956 সালে ডার্টমাউথ কলেজে একটি সম্মেলনে উপস্থাপন করা হয়েছিল এবং এটি এআই গবেষণার শুরুর ইঙ্গিত দেয়। তারপর থেকে এআই বিকাশ লাভ করে।

আধুনিক বিশ্বে কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা সর্বব্যাপী। ডেটা ভলিউম, উন্নত অ্যালগরিদম এবং কম্পিউটিং পাওয়ার এবং স্টোরেজের উন্নতির জন্য এটি আরও জনপ্রিয় হয়ে উঠেছে। বেশিরভাগ AI অ্যাপ্লিকেশন বৌদ্ধিক কাজের সাথে সংযুক্ত থাকে। আমরা অনুবাদ, বস্তু, মুখ ও বক্তৃতা শনাক্তকরণ, বিষয় সনাক্তকরণ, চিকিৎসা চিত্র বিশ্লেষণ, প্রাকৃতিক ভাষা প্রক্রিয়াকরণ, সামাজিক নেটওয়ার্ক ফিল্টারিং, দাবা খেলা ইত্যাদির জন্য AI ব্যবহার করি।

মেশিন লার্নিং

মেশিন লার্নিং হল কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার একটি প্রয়োগ এবং এটি এমন সিস্টেমগুলিকে বোঝায় যেগুলির নিজস্ব অভিজ্ঞতা থেকে উন্নতি করার ক্ষমতা রয়েছে৷ এখানে সবচেয়ে গুরুত্বপূর্ণ বিষয় হল যে সিস্টেমটিকে প্যাটার্নগুলি কীভাবে চিনতে হয় তা জানতে হবে। এটি করতে সক্ষম হওয়ার জন্য সিস্টেমটিকে প্রশিক্ষিত করা দরকার: অ্যালগরিদমটি প্রচুর পরিমাণে ডেটা ফিড করে তাই কিছু সময়ে এটি নিদর্শনগুলি সনাক্ত করতে সক্ষম হয়। মানুষের হস্তক্ষেপ বা সহায়তা ছাড়াই কম্পিউটারগুলিকে স্বয়ংক্রিয়ভাবে শেখার অনুমতি দেওয়া লক্ষ্য।

মেশিন লার্নিং সম্পর্কে কথা বলার সময়, গভীর শিক্ষার কথা উল্লেখ করা গুরুত্বপূর্ণ। আসুন এই বলে শুরু করা যাক যে গভীর শিক্ষায় ব্যবহৃত প্রধান সরঞ্জামগুলির মধ্যে একটি হল কৃত্রিম নিউরাল নেটওয়ার্ক। এগুলি হল অ্যালগরিদম যা মস্তিষ্কের গঠন এবং কার্যকারিতা দ্বারা অনুপ্রাণিত হয়, যদিও তারা স্থির এবং প্রতীকী হতে থাকে, এবং জৈবিক মস্তিষ্কের মতো প্লাস্টিক এবং এনালগ নয়। সুতরাং, ডিপ লার্নিং হল কৃত্রিম নিউরাল নেটওয়ার্কের উপর ভিত্তি করে মেশিন লার্নিং এর একটি বিশেষ রূপ যার লক্ষ্য হল মানুষ যেভাবে শেখে তার প্রতিলিপি করা এবং এটি এমন নিদর্শনগুলি খুঁজে বের করার একটি দুর্দান্ত হাতিয়ার হিসাবে কাজ করে যা একজন প্রোগ্রামারকে মেশিন শেখানোর জন্য অনেক বেশি। গত কয়েক বছরে চালকবিহীন গাড়ি এবং তারা কীভাবে আমাদের জীবন পরিবর্তন করতে পারে সে সম্পর্কে অনেক আলোচনা হয়েছে। গভীর শিক্ষার প্রযুক্তি এখানে চাবিকাঠি, কারণ এটি গাড়িটিকে ফায়ার হাইড্রেন্ট থেকে পথচারীকে আলাদা করতে বা লাল আলো চিনতে সক্ষম করে দুর্ঘটনা কমায়৷ ট্যাবলেট, ফোন, ফ্রিজ, টিভি ইত্যাদি ডিভাইসে ভয়েস কন্ট্রোলের ক্ষেত্রেও ডিপ লার্নিং টেকনোলজি প্রধান ভূমিকা পালন করে। ই-কমার্স কোম্পানিগুলি প্রায়ই কৃত্রিম নিউরাল নেটওয়ার্কগুলিকে ফিল্টারিং সিস্টেম হিসাবে ব্যবহার করে যা ব্যবহারকারীর পছন্দের আইটেমগুলির পূর্বাভাস দেওয়ার এবং দেখানোর চেষ্টা করে। কেনা. ডিপ লার্নিং প্রযুক্তি চিকিৎসা ক্ষেত্রেও ব্যবহৃত হয়। এটি ক্যান্সার গবেষকদের স্বয়ংক্রিয়ভাবে ক্যান্সার কোষ সনাক্ত করতে সাহায্য করে এবং এইভাবে ক্যান্সার চিকিৎসায় একটি অসাধারণ অগ্রগতির প্রতিনিধিত্ব করে।

কন্ঠ সনান্তকরণ

বক্তৃতা শনাক্তকরণ প্রযুক্তি কথ্য ভাষা গঠনের শব্দ এবং বাক্যাংশ সনাক্ত করতে এবং মেশিনের জন্য একটি পাঠযোগ্য বিন্যাসে রূপান্তর করতে কাজ করে। যদিও কিছু প্রোগ্রাম শুধুমাত্র সীমিত সংখ্যক বাক্যাংশ শনাক্ত করতে পারে, কিছু আরও পরিশীলিত বক্তৃতা শনাক্তকরণ প্রোগ্রাম প্রাকৃতিক বক্তৃতা পাঠোদ্ধার করতে পারে।

সেখানে কি বাধা অতিক্রম করতে হয়?

সুবিধাজনক হলেও, বক্তৃতা শনাক্তকরণ প্রযুক্তি সর্বদা মসৃণভাবে যায় না এবং এটিতে এখনও কিছু সমস্যা রয়েছে, কারণ এটি ক্রমাগত বিকাশ লাভ করে। যে সমস্যাগুলি দেখা দিতে পারে তার মধ্যে নিম্নলিখিতগুলি অন্তর্ভুক্ত থাকতে পারে: রেকর্ডিংয়ের গুণমান অপর্যাপ্ত হতে পারে, পটভূমিতে গোলমাল হতে পারে যা স্পিকারকে বোঝা কঠিন করে তোলে, এছাড়াও স্পিকারের সত্যিই শক্তিশালী উচ্চারণ বা উপভাষা থাকতে পারে (আপনি কি করেছেন? কখনও জিওর্ডি উপভাষা শুনেছেন?), ইত্যাদি।

বক্তৃতা স্বীকৃতি বেশ অনেক উন্নত হয়েছে, কিন্তু এটি এখনও নিখুঁত হতে অনেক দূরে। সব কিছুই শুধু শব্দ নয়, যন্ত্র এখনও অনেক কিছুই করতে পারে না যা মানুষ করতে পারে: তারা শরীরের ভাষা পড়তে পারে না বা কারও কণ্ঠে ব্যঙ্গাত্মক স্বর চিনতে পারে না। লোকেরা প্রায়শই প্রতিটি শব্দ সঠিকভাবে উচ্চারণ করে না এবং তারা কিছু শব্দ সংক্ষিপ্ত করার প্রবণতা রাখে। উদাহরণস্বরূপ, যখন দ্রুত এবং অনানুষ্ঠানিকভাবে কথা বলা হয়, তখন স্থানীয় ইংরেজি ভাষাভাষীরা প্রায়ই "going to" যেমন "gonna" উচ্চারণ করে। উপরের সমস্তগুলি, মেশিনগুলির জন্য বাধা সৃষ্টি করে যা তারা অতিক্রম করার চেষ্টা করছে, তবে তাদের সামনে এখনও একটি দীর্ঘ পথ রয়েছে। এটি হাইলাইট করা গুরুত্বপূর্ণ যে যত বেশি বেশি ডেটা সেই নির্দিষ্ট অ্যালগরিদমগুলিতে ফিড হয়; চ্যালেঞ্জ কমে যাচ্ছে বলে মনে হচ্ছে। স্বয়ংক্রিয় বক্তৃতা স্বীকৃতির ভবিষ্যত উজ্জ্বল বলে মনে হচ্ছে।

ভয়েস-চালিত ইউজার ইন্টারফেসগুলি ক্রমবর্ধমানভাবে উপলব্ধ এবং পরিবারগুলিতে জনপ্রিয় হয়ে উঠছে৷ এটি এমনকি প্রযুক্তির পরবর্তী প্ল্যাটফর্ম হয়ে উঠতে পারে।

Gglot স্বয়ংক্রিয় ট্রান্সক্রিপশন পরিষেবার আকারে স্বয়ংক্রিয় বক্তৃতা স্বীকৃতি প্রদান করে - আমরা বক্তৃতাগুলিকে পাঠ্যে রূপান্তর করি। আমাদের পরিষেবাটি ব্যবহার করা সহজ, এতে আপনার বেশি খরচ হবে না এবং এটি দ্রুত হয়ে যাবে!