સ્પીચ રેકગ્નિશનમાં આર્ટિફિશિયલ ઇન્ટેલિજન્સ અને મશીન લર્નિંગની ભૂમિકા

સ્પીચ રેકગ્નિશનમાં આર્ટિફિશિયલ ઇન્ટેલિજન્સ અને મશીન લર્નિંગની ભૂમિકા

લાંબા સમયથી, લોકો મશીનો સાથે વાત કરવા સક્ષમ બનવા માંગતા હતા. જ્યારથી તેઓએ કોમ્પ્યુટર બનાવવાનું શરૂ કર્યું ત્યારથી, વૈજ્ઞાનિક અને એન્જિનિયરોએ પ્રક્રિયામાં વાણી ઓળખને સામેલ કરવાનો પ્રયાસ કર્યો છે. વર્ષ 1962 માં, IBM એ શૂબોક્સ રજૂ કર્યું, એક વાણી ઓળખ મશીન જે ગણિતની સરળ ગણતરીઓ કરી શકે છે. આ નવીન ઉપકરણ "0" થી "9" સુધીના દસ અંકો સહિત 16 બોલાયેલા શબ્દોને ઓળખે છે અને તેનો જવાબ આપે છે. જ્યારે “પ્લસ,” “માઈનસ” અને “ટોટલ” જેવા નંબર અને કમાન્ડ શબ્દો બોલવામાં આવ્યા હતા, ત્યારે શૂબોક્સ એ એડિંગ મશીનને સરળ અંકગણિત સમસ્યાઓના જવાબોની ગણતરી અને પ્રિન્ટ કરવા માટે સૂચના આપી હતી. શૂબોક્સનું સંચાલન માઇક્રોફોનમાં બોલવાથી કરવામાં આવતું હતું, જે અવાજને વિદ્યુત આવેગમાં રૂપાંતરિત કરે છે. એક માપન સર્કિટ આ આવેગોને વિવિધ પ્રકારના અવાજો અનુસાર વર્ગીકૃત કરે છે અને રિલે સિસ્ટમ દ્વારા જોડાયેલ એડિંગ મશીનને સક્રિય કરે છે.

સમય સાથે, આ ટેક્નોલોજીનો વિકાસ થયો અને આજે આપણામાંના ઘણા લોકો નિયમિતપણે અવાજ દ્વારા કમ્પ્યુટર્સ સાથે સંપર્ક કરે છે. આજે સૌથી વધુ લોકપ્રિય વૉઇસ આસિસ્ટન્ટ્સ એમેઝોન દ્વારા એલેક્સા, એપલ દ્વારા સિરી, ગૂગલ આસિસ્ટન્ટ અને માઈક્રોસોફ્ટ દ્વારા કોર્ટાના છે. આ સહાયકો આદેશો અથવા પ્રશ્નોના આધારે વ્યક્તિ માટે કાર્યો અથવા સેવાઓ કરી શકે છે. તેઓ માનવ વાણીનું અર્થઘટન કરવામાં અને સંશ્લેષિત અવાજો દ્વારા પ્રતિસાદ આપવામાં સક્ષમ છે. વપરાશકર્તાઓ તેમના સહાયકોને પ્રશ્નો પૂછી શકે છે, હોમ ઓટોમેશન ઉપકરણો અને મીડિયા પ્લેબેકને વૉઇસ દ્વારા નિયંત્રિત કરી શકે છે, અને મૌખિક આદેશો સાથે ઇમેઇલ, કરવા-કરવાની સૂચિ અને કૅલેન્ડર્સ જેવા અન્ય મૂળભૂત કાર્યોનું સંચાલન કરી શકે છે. અમે આ વૉઇસ-સંચાલિત ઉપકરણોનો જેટલા વધુ ઉપયોગ કરીશું તેટલા વધુ આપણે બનીશું. આર્ટિફિશિયલ ઇન્ટેલિજન્સ (AI) અને મશીન લર્નિંગ પર આધારિત છે.

આર્ટિફિશિયલ ઇન્ટેલિજન્સ (AI)

જ્યારે તમે આર્ટિફિશિયલ ઇન્ટેલિજન્સ (AI) કહો છો, ત્યારે ઘણા લોકો એવું વિચારી શકે છે કે તમે સાયન્સ ફિક્શન વિશે વાત કરી રહ્યાં છો, તેમ છતાં AI આપણા રોજિંદા જીવનમાં ખૂબ જ એમ્બેડેડ છે. હકીકતમાં, તે દાયકાઓથી છે. પરંતુ સત્ય એ છે કે, તે ખરેખર વિજ્ઞાન સાહિત્ય હતું કે 20 ^મી સદીની શરૂઆતમાં લોકોને કૃત્રિમ રીતે બુદ્ધિશાળી માનવ જેવા રોબોટ્સથી પરિચિત કર્યા હતા. 50 ના દાયકામાં AI ની વિભાવનાઓ વૈજ્ઞાનિકો અને ફિલસૂફોના રસના કેન્દ્રમાં વધુને વધુ આવી. તે સમયે યુવાન બ્રિટિશ ગણિતશાસ્ત્રી એલન ટ્યુરિંગે સૂચવ્યું હતું કે મશીનો (માણસોની જેમ) સમસ્યાઓ હલ કરી શકતા નથી અને ઉપલબ્ધ માહિતીના આધારે નિર્ણયો લઈ શકતા નથી તેવું કોઈ કારણ નથી. પરંતુ તે સમયે, કોમ્પ્યુટર પાસે યાદ રાખવાની શક્યતા ન હતી જે બુદ્ધિ માટે ચાવીરૂપ છે. તેઓએ જે કર્યું તે આદેશો ચલાવવાનું હતું. પરંતુ તેમ છતાં, તે એલન ટ્યુરિંગ હતા જેમણે કૃત્રિમ બુદ્ધિના મૂળભૂત ધ્યેય અને દ્રષ્ટિની સ્થાપના કરી હતી.

AI ના પિતા તરીકે વ્યાપકપણે ઓળખાતા જ્હોન મેકકાર્થી છે જેમણે આર્ટિફિશિયલ ઇન્ટેલિજન્સ શબ્દ બનાવ્યો હતો. તેમના માટે AI હતું: “બુદ્ધિશાળી મશીનો બનાવવાનું વિજ્ઞાન અને એન્જિનિયરિંગ”. આ વ્યાખ્યા 1956 માં ડાર્ટમાઉથ કૉલેજ ખાતે એક કોન્ફરન્સમાં રજૂ કરવામાં આવી હતી અને તે એઆઈ સંશોધનની શરૂઆતનો સંકેત આપે છે. ત્યારથી એઆઈનો વિકાસ થયો.

આધુનિક વિશ્વમાં કૃત્રિમ બુદ્ધિ સર્વવ્યાપી છે. ડેટા વોલ્યુમમાં વધારો, અદ્યતન અલ્ગોરિધમ્સ અને કમ્પ્યુટિંગ પાવર અને સ્ટોરેજમાં સુધારાઓને કારણે તે વધુ લોકપ્રિય બન્યું છે. મોટે ભાગે AI એપ્લિકેશન બૌદ્ધિક કાર્યો સાથે જોડાયેલ છે. અમે અનુવાદ, ઑબ્જેક્ટ, ચહેરો અને વાણી ઓળખ, વિષય શોધ, તબીબી છબી વિશ્લેષણ, કુદરતી ભાષા પ્રક્રિયા, સોશિયલ નેટવર્ક ફિલ્ટરિંગ, ચેસ રમવા વગેરે માટે AI નો ઉપયોગ કરીએ છીએ.

મશીન લર્નિંગ

મશીન લર્નિંગ એ આર્ટિફિશિયલ ઇન્ટેલિજન્સનો ઉપયોગ છે અને તે એવી પ્રણાલીઓનો સંદર્ભ આપે છે જે તેમના પોતાના અનુભવથી સુધારવાની ક્ષમતા ધરાવે છે. અહીં સૌથી મહત્વની બાબત એ છે કે સિસ્ટમને પેટર્ન કેવી રીતે ઓળખવી તે જાણવાની જરૂર છે. તે કરવા માટે સક્ષમ થવા માટે સિસ્ટમને પ્રશિક્ષિત કરવાની જરૂર છે: અલ્ગોરિધમ મોટા પ્રમાણમાં ડેટા ફીડ કરે છે જેથી અમુક સમયે તે પેટર્નને ઓળખવામાં સક્ષમ હોય. ધ્યેય માનવ હસ્તક્ષેપ અથવા સહાય વિના કમ્પ્યુટર્સને આપમેળે શીખવા દેવાનો છે.

મશીન લર્નિંગ વિશે વાત કરતી વખતે, ડીપ લર્નિંગનો ઉલ્લેખ કરવો જરૂરી છે. ચાલો એમ કહીને શરૂઆત કરીએ કે ડીપ લર્નિંગમાં વપરાતા મુખ્ય સાધનોમાંનું એક કૃત્રિમ ન્યુરલ નેટવર્ક છે. તે અલ્ગોરિધમ્સ છે જે મગજની રચના અને કાર્યથી પ્રેરિત છે, તેમ છતાં તે સ્થિર અને પ્રતીકાત્મક હોય છે, અને જૈવિક મગજની જેમ પ્લાસ્ટિક અને એનાલોગ નથી. તેથી, ડીપ લર્નિંગ એ કૃત્રિમ ન્યુરલ નેટવર્ક પર આધારિત મશીન લર્નિંગનું એક વિશિષ્ટ સ્વરૂપ છે જેનો ધ્યેય મનુષ્યો જે રીતે શીખે છે તેની નકલ કરવાનો છે અને આ પદ્ધતિને શોધવા માટે એક ઉત્તમ સાધન તરીકે સેવા આપે છે જે મશીનને શીખવવા માટે પ્રોગ્રામર માટે ખૂબ અસંખ્ય છે. છેલ્લા કેટલાક વર્ષોમાં ડ્રાઇવર વિનાની કાર અને તે આપણા જીવનને કેવી રીતે બદલી શકે છે તે વિશે ઘણી ચર્ચા થઈ છે. ડીપ લર્નિંગ ટેક્નોલોજી અહીં ચાવીરૂપ છે, કારણ કે તે કારને આગ હાઇડ્રેન્ટથી રાહદારીને અલગ પાડવા અથવા લાલ લાઇટને ઓળખવામાં સક્ષમ કરીને અકસ્માતો ઘટાડે છે. ટેબ્લેટ, ફોન, ફ્રિજ, ટીવી વગેરે જેવા ઉપકરણોમાં અવાજ નિયંત્રણમાં ડીપ લર્નિંગ ટેક્નોલોજી પણ મુખ્ય ભૂમિકા ભજવે છે. ઈ-કોમર્સ કંપનીઓ ઘણીવાર કૃત્રિમ ન્યુરલ નેટવર્કનો ઉપયોગ ફિલ્ટરિંગ સિસ્ટમ તરીકે કરે છે જે અનુમાન લગાવવાનો અને વપરાશકર્તાને ગમતી વસ્તુઓ બતાવવાનો પ્રયાસ કરે છે. ખરીદો મેડિકલ ક્ષેત્રે પણ ડીપ લર્નિંગ ટેક્નોલોજીનો ઉપયોગ થાય છે. તે કેન્સરના સંશોધકોને કેન્સરના કોષોને આપમેળે શોધી કાઢવામાં મદદ કરે છે અને આ રીતે કેન્સરની સારવારમાં જબરદસ્ત પ્રગતિ દર્શાવે છે.

વાણી ઓળખ

સ્પીચ રેકગ્નિશન ટેક્નોલોજી બોલાતી ભાષાના શબ્દો અને શબ્દસમૂહોને ઓળખવા અને તેમને મશીન માટે વાંચી શકાય તેવા ફોર્મેટમાં રૂપાંતરિત કરવા માટે કામ કરે છે. જ્યારે કેટલાક પ્રોગ્રામ્સ માત્ર મર્યાદિત સંખ્યામાં શબ્દસમૂહોને ઓળખી શકે છે, ત્યારે કેટલાક વધુ અત્યાધુનિક વાણી ઓળખ કાર્યક્રમો કુદરતી ભાષણને ડિસિફર કરી શકે છે.

શું ત્યાં દૂર કરવા માટે અવરોધો છે?

અનુકૂળ હોવા છતાં, સ્પીચ રેકગ્નિશન ટેક્નોલોજી હંમેશા સરળતાથી ચાલતી નથી અને તેમાં હજુ પણ કામ કરવા માટે થોડા મુદ્દાઓ છે, કારણ કે તે સતત વિકસિત છે. જે સમસ્યાઓ ઊભી થઈ શકે છે તેમાં નીચેનાનો સમાવેશ થઈ શકે છે: રેકોર્ડિંગની ગુણવત્તા અપૂરતી હોઈ શકે છે, પૃષ્ઠભૂમિમાં ઘોંઘાટ હોઈ શકે છે જે સ્પીકરને સમજવું મુશ્કેલ બનાવે છે, સ્પીકરમાં ખરેખર મજબૂત ઉચ્ચાર અથવા બોલી હોઈ શકે છે (શું તમે ક્યારેય જ્યોર્ડી બોલી સાંભળી છે?), વગેરે.

વાણીની ઓળખ ઘણી વિકસિત થઈ છે, પરંતુ તે હજી પણ સંપૂર્ણ બનવાથી દૂર છે. બધું ફક્ત શબ્દો વિશે જ નથી, મશીન હજી પણ ઘણી વસ્તુઓ કરી શકતું નથી જે માણસો કરી શકે છે: તેઓ શરીરની ભાષા વાંચી શકતા નથી અથવા કોઈના અવાજમાં કટાક્ષભર્યા સ્વરને ઓળખી શકતા નથી. લોકો ઘણીવાર દરેક શબ્દનો યોગ્ય રીતે ઉચ્ચાર કરતા નથી અને તેઓ કેટલાક શબ્દોને ટૂંકાવી દે છે. ઉદાહરણ તરીકે, ઝડપી અને અનૌપચારિક રીતે બોલતી વખતે, મૂળ અંગ્રેજી બોલનારા વારંવાર "ગોના" જેવા "ગોઇંગ ટુ" નો ઉચ્ચાર કરે છે. ઉપરોક્ત તમામ, મશીનો માટે અવરોધોનું કારણ બને છે જેને તેઓ દૂર કરવાનો પ્રયાસ કરી રહ્યા છે, પરંતુ તેમની સામે હજુ પણ લાંબો રસ્તો છે. તે હાઇલાઇટ કરવું અગત્યનું છે કારણ કે વધુને વધુ ડેટા તે ચોક્કસ અલ્ગોરિધમ્સ માટે ફીડ થાય છે; પડકારો ઘટવા લાગે છે. સ્વચાલિત વાણી ઓળખનું ભવિષ્ય ઉજ્જવળ જણાય છે.

વૉઇસ-સંચાલિત વપરાશકર્તા ઇન્ટરફેસ ઘરોમાં વધુને વધુ ઉપલબ્ધ અને લોકપ્રિય બની રહ્યા છે. તે ટેક્નોલોજીમાં આગામી પ્લેટફોર્મ પણ બની શકે છે.

Gglot સ્વયંસંચાલિત ટ્રાન્સક્રિપ્શન સેવાઓના સ્વરૂપમાં સ્વચાલિત વાણી ઓળખ પ્રદાન કરે છે - અમે ભાષણોને ટેક્સ્ટમાં કન્વર્ટ કરીએ છીએ. અમારી સેવા વાપરવા માટે સરળ છે, તે તમને વધુ ખર્ચ કરશે નહીં અને તે ઝડપથી થઈ જશે!