تشخیص گفتار دقیقا چیست؟

تشخیص گفتار

آنچه باید در مورد تشخیص گفتار بدانید

وقتی صحبت از تشخیص گفتار می‌شود، معمولاً منظور نرم‌افزاری است که توانایی تشخیص کلمه گفتاری و نوشتن آن را در یک برنامه دارد، بنابراین در پایان شما همه چیزهایی را که گفته شده به صورت نوشتاری در اختیار دارید. همچنین اغلب به عنوان "گفتار به متن" نیز شناخته می شود. در ابتدا آن نرم افزار امکانات بسیار محدودی داشت، به طوری که شما می توانستید فقط تعداد محدودی از عبارات را تبدیل کنید. با گذشت زمان، فناوری پشت نرم افزار تشخیص گفتار بسیار توسعه یافته است و اکنون بسیار پیچیده تر شده است، به طوری که می تواند زبان های مختلف و حتی لهجه های مختلف را تشخیص دهد. اما البته هنوز کارهایی در این زمینه وجود دارد که باید انجام شود.

همچنین توجه به این نکته مهم است که تشخیص گفتار با تشخیص صدا یکسان نیست، حتی اگر گاهی اوقات افراد از این دو اصطلاح برای یک چیز استفاده می کنند. تشخیص صدا برای شناسایی شخصی که صحبت می کند و نه برای یادداشت آنچه گفته شده استفاده می شود.

تاریخچه کوتاهی از تشخیص گفتار و فناوری مرتبط

در این مقاله به طور خلاصه تاریخچه و فناوری ظهور تشخیص گفتار را توضیح خواهیم داد.

از زمان آغاز عصر دیجیتال، مردم تمایل داشتند که به نحوی بتوانند با ماشین‌ها ارتباط برقرار کنند. پس از اختراع اولین نوع کامپیوتر دیجیتال، دانشمندان و مهندسان متعددی به روش‌های مختلف تلاش کرده‌اند تا به نحوی تشخیص گفتار را در این فرآیند پیاده‌سازی کنند. سال مهم این فرآیند سال 1962 بود، زمانی که IBM Shoebox را معرفی کرد، یک دستگاه تشخیص گفتار اولیه که قادر به انجام محاسبات ساده ریاضی بود. اگر کاربر این رایانه اولیه با میکروفون صحبت کند، این دستگاه می‌تواند تا شش کلمه کنترلی مانند «بعلاوه» یا «منهای» را تشخیص دهد. با گذشت زمان، فناوری پشت این فناوری توسعه یافت و امروزه این ویژگی بسیار رایج است که با رایانه ها از طریق صدا تعامل داشته باشید. بسیاری از موتورهای تشخیص گفتار معروف مانند سیری یا الکسا وجود دارد. توجه به این نکته مهم است که این دستگاه های صوتی به هوش مصنوعی (AI) و یادگیری ماشین وابسته هستند.

وقتی از هوش مصنوعی (AI) یاد می‌شود، ممکن است چیزی شبیه به یک فیلم علمی تخیلی به نظر برسد، اما حقیقت این است که در عصر امروزی هوش مصنوعی نقش بزرگی در دنیای ما بازی می‌کند. در واقع، هوش مصنوعی در حال حاضر در زندگی روزمره ما بسیار حضور دارد، زیرا بسیاری از برنامه ها و برنامه ها قبلاً از آن استفاده می کنند. اما در آغاز قرن بیستم، زمانی که این اصطلاح ظاهر شد، این یک داستان علمی تخیلی بود. در اواخر سال 1950 مفاهیم هوش مصنوعی برجسته تر شد و کانون توجه بسیاری از دانشمندان و فیلسوفان قرار گرفت. در آن زمان، یک ریاضیدان بریتانیایی بسیار جاه‌طلب به نام آلن تورینگ پیشنهادی ارائه کرد که ماشین‌ها می‌توانند مسائل را حل کنند و بر اساس اطلاعات موجود، خودشان تصمیم بگیرند. مشکل این بود که کامپیوترها هنوز امکان به خاطر سپردن آن داده ها را نداشتند، که گامی حیاتی برای توسعه هوش مصنوعی است. تنها کاری که در آن زمان می توانستند انجام دهند اجرای دستورات ساده بود.

یکی دیگر از نام‌های مهم در توسعه هوش مصنوعی جان مک کارتی است که برای اولین بار اصطلاح هوش مصنوعی را ابداع کرد. مک کارتی اظهار داشت که هوش مصنوعی «علم و مهندسی ساخت ماشین‌های هوشمند» است. این تعریف در یک کنفرانس مهم در کالج دارتموث در سال 1956 آشکار شد. از آن زمان به بعد هوش مصنوعی با سرعتی دیوانه کننده شروع به توسعه کرد.

امروزه هوش مصنوعی به اشکال مختلف در همه جا حضور دارد. این امر عمدتاً به دلیل افزایش حجم کلی داده‌هایی است که هر روز در سرتاسر جهان مبادله می‌شوند، به پذیرش انبوه رسیده است. این در الگوریتم های پیشرفته استفاده می شود و باعث بهبود در ذخیره سازی و قدرت محاسباتی می شود. هوش مصنوعی برای اهداف بسیاری استفاده می شود، به عنوان مثال ترجمه، رونویسی، گفتار، تشخیص چهره و اشیا، تجزیه و تحلیل تصاویر پزشکی، پردازش زبان های طبیعی، فیلترهای مختلف شبکه های اجتماعی و غیره. آن مسابقه شطرنج بین استاد بزرگ گری کاسپاروف و هوش مصنوعی شطرنج دیپ بلو را به خاطر دارید؟

یادگیری ماشینی یکی دیگر از کاربردهای بسیار مهم هوش مصنوعی است. به طور خلاصه، به هر سیستمی اطلاق می شود که توانایی یادگیری و بهبود از پایگاه داده تجربیات خود را داشته باشد. این کار از طریق شناخت الگوها انجام می شود. برای اینکه سیستم بتواند این کار را انجام دهد، نیاز به آموزش دارد. الگوریتم سیستم ورودی مقادیر زیادی داده را دریافت می کند و در یک نقطه قادر به شناسایی الگوها از آن داده ها می شود. هدف نهایی این فرآیند این است که این سیستم‌های رایانه‌ای را قادر به یادگیری مستقل و بدون نیاز به هیچ گونه دخالت یا کمک انسانی کند.

نکته دیگری که ذکر آن در کنار یادگیری ماشین بسیار مهم است، یادگیری عمیق است. یکی از مهمترین ابزارها در فرآیند یادگیری عمیق، شبکه های عصبی مصنوعی به اصطلاح هستند. آنها الگوریتم های پیشرفته ای هستند که شبیه ساختار و عملکرد مغز انسان هستند. با این حال، برخلاف مغز بیولوژیکی که پلاستیکی است و بیشتر مبتنی بر آنالوگ است، ایستا و نمادین هستند. به طور خلاصه، این یادگیری عمیق یک روش بسیار تخصصی از یادگیری ماشینی است که در درجه اول بر اساس شبکه های عصبی مصنوعی است. هدف از یادگیری عمیق، تکرار دقیق فرآیندهای یادگیری انسان است. فناوری یادگیری عمیق بسیار مفید است و نقش مهمی در دستگاه‌های مختلفی دارد که توسط صدا کنترل می‌شوند - تبلت، تلویزیون، گوشی‌های هوشمند، یخچال و غیره. که کاربر در آینده خریداری خواهد کرد. فناوری یادگیری عمیق نیز در زمینه پزشکی بسیار مورد استفاده قرار می گیرد. برای محققان سرطان بسیار مهم است، زیرا به تشخیص خودکار سلول های سرطانی کمک می کند.

اکنون به بازشناسی گفتار باز خواهیم گشت. هدف این فناوری، همانطور که قبلا ذکر کردیم، شناسایی کلمات و عبارات مختلف زبان گفتاری است. سپس آنها را به قالبی تبدیل می کند که دستگاه قادر به خواندن باشد. برنامه‌های اصلی فقط تعداد کمی از عبارات کلیدی را شناسایی می‌کنند، اما برخی از نرم‌افزارهای پیشرفته‌تر تشخیص گفتار قادر به رمزگشایی انواع گفتار طبیعی هستند. فناوری تشخیص گفتار در بیشتر موارد راحت است، اما گاهی اوقات زمانی که کیفیت ضبط به اندازه کافی خوب نیست یا زمانی که صداهای پس زمینه وجود دارد که درک صحیح بلندگو را دشوار می کند، با مشکلاتی مواجه می شود. همچنین ممکن است زمانی که گوینده لهجه یا گویش واقعاً قوی دارد، با مشکلاتی مواجه شود. تشخیص گفتار به طور مداوم در حال توسعه است، اما هنوز کاملاً کامل نیست. همه چیز در مورد کلمات نیست، ماشین ها هنوز قادر به انجام بسیاری از کارهایی نیستند که انسان می تواند انجام دهد، به عنوان مثال آنها قادر به رمزگشایی زبان بدن یا لحن صدای کسی نیستند. با این حال، همانطور که داده های بیشتری توسط این الگوریتم های پیشرفته رمزگشایی می شود، به نظر می رسد که برخی از این چالش ها از مشکل کاسته می شود. چه کسی می داند آینده چه چیزی را به همراه خواهد داشت؟ پیش بینی اینکه تشخیص گفتار به کجا ختم می شود دشوار است. به عنوان مثال، گوگل در حال حاضر موفقیت های زیادی در پیاده سازی نرم افزار تشخیص گفتار در موتورهای Google Translate کسب کرده است و ماشین به طور مداوم در حال یادگیری و توسعه است. شاید روزی به طور کامل جایگزین مترجمان انسانی شوند. یا شاید هم نه، موقعیت‌های گفتاری روزمره برای هر نوع ماشینی که قادر به خواندن عمق روح انسان نیست بسیار پیچیده است.

چه زمانی از تشخیص گفتار استفاده کنیم؟

امروزه تقریباً همه یک گوشی هوشمند یا تبلت دارند. تشخیص گفتار یک ویژگی رایج در آن دستگاه‌ها است. آنها برای تبدیل گفتار یک شخص به عمل استفاده می شوند. اگر می‌خواهید با مادربزرگتان تماس بگیرید، کافی است دستور «تماس با مادربزرگ» را بدهید و گوشی هوشمند شما در حال گرفتن شماره است، بدون اینکه نیازی به تایپ کردن از طریق لیست مخاطبین خود داشته باشید. این تشخیص گفتار است. مثال خوب دیگر آن الکسا یا سیری است. آنها همچنین این ویژگی را به صورت هارد سیمی در سیستم خود دارند. گوگل همچنین به شما این امکان را می دهد که هر چیزی را به صورت صوتی جستجو کنید، بدون اینکه چیزی را تایپ کنید.

شاید اکنون کنجکاو باشید که همه اینها چگونه کار می کند. خوب، برای اینکه کار کند، باید حسگرهایی مانند میکروفون در نرم افزار تعبیه شود تا امواج صوتی کلمات گفته شده شناسایی، تجزیه و تحلیل و تبدیل به فرمت دیجیتال شوند. سپس اطلاعات دیجیتالی باید با سایر اطلاعاتی که در برخی از مخزن کلمات و عبارات ذخیره می شود مقایسه شود. هنگامی که یک تطابق وجود دارد، نرم افزار می تواند دستور را تشخیص دهد و مطابق با آن عمل کند.

یکی دیگر از مواردی که در این مرحله باید به آن اشاره شود به اصطلاح WER (نرخ خطای کلمه) است. این فرمولی است که در آن عدد خطا را با کل کلمات تقسیم می کنید. بنابراین، به بیان ساده، ارتباط زیادی با دقت دارد. البته هدف این است که WER پایینی داشته باشیم، زیرا این بدان معنی است که رونویسی کلمه گفتاری دقیق تر است.

تشخیص گفتار اکنون مانند همیشه مورد تقاضا است. اگر همچنین نیاز به تبدیل کلمه گفتاری از مثلاً یک فایل صوتی ضبط شده به متن دارید، می‌توانید به Gglot بروید. ما یک ارائه دهنده خدمات رونویسی هستیم که رونوشت های دقیق را با قیمت منصفانه ارائه می دهیم. بنابراین، در تماس با وب سایت کاربر پسند ما دریغ نکنید.