સ્પીચ રેકગ્નિશન બરાબર શું છે?

વાણી ઓળખ

વાણી ઓળખ વિશે તમારે શું જાણવાની જરૂર છે

જ્યારે આપણે સ્પીચ રેકગ્નિશન વિશે વાત કરીએ છીએ, ત્યારે સામાન્ય રીતે અમારો મતલબ એવા સોફ્ટવેરથી થાય છે જે બોલેલા શબ્દને ઓળખવાની અને તેને પ્રોગ્રામમાં લખવાની ક્ષમતા ધરાવે છે, જેથી અંતે તમારી પાસે જે બધું બોલવામાં આવ્યું હોય તે લેખિત ફોર્મેટમાં હોય. તેને ઘણીવાર "સ્પીચ-ટુ-ટેક્સ્ટ" તરીકે પણ ઓળખવામાં આવે છે. શરૂઆતમાં તે સોફ્ટવેરમાં ખૂબ જ મર્યાદિત શક્યતાઓ હતી, જેથી તમે માત્ર મર્યાદિત સંખ્યામાં શબ્દસમૂહોને કન્વર્ટ કરી શકો. સમય સાથે, સ્પીચ રેકગ્નિશન સોફ્ટવેર પાછળની ટેક્નોલોજી ઘણી વિકસિત થઈ છે અને તે હવે વધુ આધુનિક છે, જેથી તે વિવિધ ભાષાઓ અને અલગ અલગ ઉચ્ચારોને પણ ઓળખી શકે. પરંતુ અલબત્ત, હજુ પણ આ ક્ષેત્રમાં કામ કરવાની જરૂર છે.

એ નોંધવું પણ અગત્યનું છે કે વાણી ઓળખ એ વૉઇસ રેકગ્નિશન જેવી જ નથી, ભલે ક્યારેક લોકો એક જ વસ્તુ માટે બે શબ્દોનો ઉપયોગ કરે છે. વૉઇસ રેકગ્નિશનનો ઉપયોગ બોલતી વ્યક્તિની ઓળખ માટે થાય છે અને શું બોલવામાં આવી રહ્યું હતું તેની નોંધ લેવા માટે નહીં.

વાણી ઓળખ અને સંબંધિત તકનીકનો ટૂંકો ઇતિહાસ

આ લેખમાં, અમે સંક્ષિપ્તમાં વાણી ઓળખના ઉદય પાછળના ઇતિહાસ અને તકનીકને સમજાવીશું.

ડિજિટલ યુગની શરૂઆતથી, લોકો કોઈક રીતે મશીનો સાથે વાતચીત કરવા સક્ષમ બનવાની ઇચ્છા ધરાવતા હતા. પ્રથમ પ્રકારના ડિજિટલ કમ્પ્યુટરની શોધ થયા પછી, અસંખ્ય વૈજ્ઞાનિકો અને એન્જિનિયરોએ આ પ્રક્રિયામાં વાણી ઓળખને અમલમાં મૂકવા માટે વિવિધ રીતે પ્રયાસ કર્યા છે. આ પ્રક્રિયાનું નિર્ણાયક વર્ષ 1962 હતું, જ્યારે IBM એ શૂબોક્સ જાહેર કર્યું, જે એક મૂળભૂત વાણી ઓળખ મશીન છે જે ગણિતની સરળ ગણતરીઓ કરવામાં સક્ષમ હતું. જો આ પ્રોટો-કમ્પ્યુટરનો ઉપયોગકર્તા માઈક્રોફોનમાં બોલે, તો આ મશીન "પ્લસ" અથવા "માઈનસ" જેવા છ નિયંત્રણ શબ્દોને ઓળખવામાં સક્ષમ હતું. સમય જતાં, તેની પાછળની ટેક્નોલોજીનો વિકાસ થયો અને આજે તે અવાજ દ્વારા કમ્પ્યુટર્સ સાથે ક્રિયાપ્રતિક્રિયા કરવાનું ખૂબ જ સામાન્ય લક્ષણ છે. સિરી અથવા એલેક્સા જેવા ઘણા પ્રખ્યાત સ્પીચ રેકગ્નિશન એન્જિન છે. એ નોંધવું અગત્યનું છે કે આ વૉઇસ-સંચાલિત ઉપકરણો આર્ટિફિશિયલ ઇન્ટેલિજન્સ (AI) અને મશીન લર્નિંગ પર આધારિત છે.

જ્યારે આર્ટિફિશિયલ ઇન્ટેલિજન્સ (AI) નો ઉલ્લેખ કરવામાં આવે છે, ત્યારે તે સાયન્સ ફિક્શન મૂવી જેવું લાગે છે, પરંતુ સત્ય એ છે કે આજના જમાનામાં AI આપણા વિશ્વમાં એક મહાન ભૂમિકા ભજવે છે. વાસ્તવમાં, એઆઈ આપણા રોજિંદા જીવનમાં પહેલેથી જ ખૂબ હાજર છે, કારણ કે ઘણા પ્રોગ્રામ્સ અને એપ્લિકેશન્સ પહેલાથી જ તેનો ઉપયોગ કરે છે. પરંતુ 20મી સદીની શરૂઆતમાં જ્યારે આ શબ્દનો ઉદભવ થયો ત્યારે તે વિજ્ઞાન સાહિત્ય હતું. 1950 ના અંતમાં AI ની વિભાવનાઓ વધુ પ્રચલિત બની હતી અને ઘણા વૈજ્ઞાનિકો અને ફિલસૂફોના રસનું કેન્દ્ર હતું. તે સમયે, એલન ટ્યુરિંગ નામના એક ખૂબ જ મહત્વાકાંક્ષી બ્રિટિશ ગણિતશાસ્ત્રીએ એક દરખાસ્ત રજૂ કરી કે મશીનો ઉપલબ્ધ માહિતીના ઇનપુટના આધારે સમસ્યાઓ હલ કરી શકે છે અને જાતે નિર્ણયો લઈ શકે છે. સમસ્યા એ હતી કે કમ્પ્યુટર્સ પાસે હજી સુધી તે ડેટાને યાદ રાખવાની શક્યતા નહોતી, જે કૃત્રિમ બુદ્ધિના વિકાસ માટે એક નિર્ણાયક પગલું છે. તે પછી તેઓ જે કરી શકતા હતા તે સરળ આદેશો ચલાવવાનું હતું.

AI ના વિકાસમાં બીજું મહત્વનું નામ જ્હોન મેકકાર્થી છે, જેમણે સૌપ્રથમ "કૃત્રિમ બુદ્ધિ" શબ્દ બનાવ્યો હતો. મેકકાર્થીએ જણાવ્યું કે AI એ છે: “બુદ્ધિશાળી મશીનો બનાવવાનું વિજ્ઞાન અને એન્જિનિયરિંગ”. આ વ્યાખ્યા 1956માં ડાર્ટમાઉથ કૉલેજ ખાતે યોજાયેલી સેમિનલ કોન્ફરન્સમાં પ્રકાશમાં આવી હતી. ત્યારથી AI એ ઉગ્ર ગતિએ વિકાસ કરવાનું શરૂ કર્યું.

આજે, આર્ટિફિશિયલ ઇન્ટેલિજન્સ તેના વિવિધ સ્વરૂપમાં દરેક જગ્યાએ હાજર છે. તે મોટા પાયે અપનાવવા માટે વિકસ્યું છે, મુખ્યત્વે ડેટાના એકંદર વોલ્યુમમાં વધારો થવાને કારણે જે વિશ્વભરમાં દરરોજ વિનિમય કરવામાં આવે છે. તેનો ઉપયોગ અદ્યતન અલ્ગોરિધમ્સમાં થાય છે, અને તે સ્ટોરેજ અને કમ્પ્યુટિંગ પાવરમાં સુધારાઓને જન્મ આપે છે. AI નો ઉપયોગ ઘણા હેતુઓ માટે થાય છે, ઉદાહરણ તરીકે અનુવાદ, ટ્રાન્સક્રિપ્શન, સ્પીચ, ફેસ અને ઓબ્જેક્ટ રેકગ્નિશન, મેડિકલ ઈમેજીસનું પૃથ્થકરણ, કુદરતી ભાષાઓની પ્રક્રિયા, વિવિધ સોશિયલ નેટવર્ક ફિલ્ટર્સ વગેરે. યાદ રાખો કે ગ્રાન્ડમાસ્ટર ગારી કાસ્પારોવ અને ડીપ બ્લુ ચેસ AI વચ્ચેની ચેસ મેચ?

મશીન લર્નિંગ એ આર્ટિફિશિયલ ઇન્ટેલિજન્સનો બીજો ખૂબ જ મહત્વપૂર્ણ ઉપયોગ છે. ટૂંકમાં, તે કોઈપણ સિસ્ટમનો સંદર્ભ આપે છે જે તેમના પોતાના અનુભવના ડેટાબેઝમાંથી શીખવાની અને સુધારવાની ક્ષમતા ધરાવે છે. આ પેટર્નની ઓળખ દ્વારા કામ કરે છે. સિસ્ટમને તે કરવા માટે તેને પ્રશિક્ષિત કરવાની જરૂર છે. સિસ્ટમનું અલ્ગોરિધમ મોટી માત્રામાં ડેટાનું ઇનપુટ મેળવે છે અને એક સમયે તે તે ડેટામાંથી પેટર્ન ઓળખવામાં સક્ષમ બને છે. આ પ્રક્રિયાનો અંતિમ ધ્યેય આ કમ્પ્યુટર સિસ્ટમોને કોઈપણ માનવ હસ્તક્ષેપ અથવા સહાયની જરૂર વગર સ્વતંત્ર રીતે શીખવા માટે સક્ષમ બનાવવાનો છે.

મશીન લર્નિંગની સાથે બીજી એક બાબત જેનો ઉલ્લેખ કરવો ખૂબ જ મહત્વપૂર્ણ છે તે છે ડીપ લર્નિંગ. ડીપ લર્નિંગની પ્રક્રિયામાં સૌથી મહત્વપૂર્ણ સાધનો પૈકી એક કહેવાતા કૃત્રિમ ન્યુરલ નેટવર્ક્સ છે. તે અદ્યતન અલ્ગોરિધમ્સ છે, જે માનવ મગજની રચના અને કાર્યની સમાન છે. જો કે, તેઓ સ્થિર અને સાંકેતિક છે, જૈવિક મગજથી વિપરીત જે પ્લાસ્ટિક અને વધુ એનાલોગ આધારિત છે. ટૂંકમાં, આ ડીપ લર્નિંગ એ મશીન લર્નિંગની ખૂબ જ વિશિષ્ટ રીત છે, જે મુખ્યત્વે કૃત્રિમ ન્યુરલ નેટવર્ક પર આધારિત છે. ડીપ લર્નિંગનો ધ્યેય માનવીય શીખવાની પ્રક્રિયાઓની નજીકથી નકલ કરવાનો છે. ડીપ લર્નિંગ ટેક્નોલોજી ખૂબ જ ઉપયોગી છે, અને તે અવાજ દ્વારા નિયંત્રિત વિવિધ ઉપકરણોમાં મહત્વપૂર્ણ ભૂમિકા ભજવે છે - ટેબ્લેટ, ટીવી, સ્માર્ટફોન, ફ્રિજ વગેરે. આર્ટિફિશિયલ ન્યુરલ નેટવર્કનો ઉપયોગ એક પ્રકારની ફિલ્ટરિંગ સિસ્ટમ તરીકે પણ થાય છે જેનો હેતુ વસ્તુઓની આગાહી કરવાનો છે. જે વપરાશકર્તા ભવિષ્યમાં ખરીદશે. મેડિકલ ક્ષેત્રે પણ ડીપ લર્નિંગ ટેક્નોલોજીનો ખૂબ જ વ્યાપક ઉપયોગ થાય છે. કેન્સર સંશોધકો માટે તે ખૂબ જ મહત્વપૂર્ણ છે, કારણ કે તે કેન્સરના કોષોને આપમેળે શોધવામાં મદદ કરે છે.

હવે આપણે વાણી ઓળખ પર પાછા આવીશું. આ ટેક્નોલોજી, જેમ આપણે પહેલેથી જ ઉલ્લેખ કર્યો છે, તેનો હેતુ બોલાતી ભાષાના વિવિધ શબ્દો અને શબ્દસમૂહોને ઓળખવાનો છે. પછીથી તે તેમને એક ફોર્મેટમાં રૂપાંતરિત કરે છે જે મશીન વાંચવામાં સક્ષમ છે. બેઝિક પ્રોગ્રામ્સ માત્ર થોડી સંખ્યામાં મુખ્ય શબ્દસમૂહોને ઓળખે છે, પરંતુ કેટલાક વધુ અદ્યતન વાણી ઓળખ સોફ્ટવેર તમામ પ્રકારની કુદરતી વાણીને સમજવામાં સક્ષમ છે. સ્પીચ રેકગ્નિશન ટેક્નોલોજી મોટા ભાગના કિસ્સાઓમાં અનુકૂળ હોય છે, પરંતુ જ્યારે રેકોર્ડિંગની ગુણવત્તા પૂરતી સારી ન હોય અથવા જ્યારે પૃષ્ઠભૂમિ અવાજો હોય ત્યારે તે સ્પીકરને યોગ્ય રીતે સમજવામાં મુશ્કેલી ઊભી કરે છે ત્યારે તે કેટલીકવાર સમસ્યાઓનો સામનો કરે છે. જ્યારે વક્તાનો ખરેખર મજબૂત ઉચ્ચાર અથવા બોલી હોય ત્યારે તે હજુ પણ કેટલીક સમસ્યાઓનો સામનો કરી શકે છે. વાણી ઓળખ સતત વિકાસશીલ છે, પરંતુ તે હજી પણ સંપૂર્ણ નથી. બધું જ શબ્દો વિશે નથી, મશીનો હજી પણ ઘણી બધી વસ્તુઓ માટે સક્ષમ નથી જે મનુષ્ય કરી શકે છે, ઉદાહરણ તરીકે તેઓ શરીરની ભાષા અથવા કોઈના અવાજના સ્વરને સમજવામાં સક્ષમ નથી. જો કે, જેમ કે આ અદ્યતન અલ્ગોરિધમ્સ દ્વારા વધુ ડેટાને સમજવામાં આવે છે, આમાંના કેટલાક પડકારો મુશ્કેલીમાં ઘટાડો કરે છે. કોણ જાણે ભવિષ્ય શું લાવશે? ભાષણની ઓળખ ક્યાં પૂરી થશે તેની આગાહી કરવી મુશ્કેલ છે. ઉદાહરણ તરીકે, ગૂગલ ટ્રાન્સલેટ એન્જિનમાં સ્પીચ રેકગ્નિશન સોફ્ટવેરનો અમલ કરવામાં ગૂગલ પહેલેથી જ ઘણી સફળતા મેળવી રહ્યું છે અને મશીન સતત શીખી રહ્યું છે અને વિકાસ કરી રહ્યું છે. કદાચ એક દિવસ તેઓ માનવ અનુવાદકોને સંપૂર્ણપણે બદલી નાખશે. અથવા કદાચ નહીં, રોજિંદા ભાષણ પરિસ્થિતિઓ કોઈપણ પ્રકારના મશીન માટે ખૂબ જટિલ છે જે માનવ આત્માની ઊંડાઈને વાંચવામાં સક્ષમ નથી.

વાણી ઓળખનો ઉપયોગ ક્યારે કરવો?

આજકાલ લગભગ દરેક વ્યક્તિ પાસે સ્માર્ટફોન કે ટેબલેટ હોય છે. તે ઉપકરણોમાં સ્પીચ રેકગ્નિશન એ એક સામાન્ય સુવિધા છે. તેનો ઉપયોગ વ્યક્તિની વાણીને ક્રિયામાં રૂપાંતરિત કરવા માટે થાય છે. જો તમે તમારી દાદીને કૉલ કરવા માંગતા હો, તો તમે "દાદીને કૉલ કરો" આદેશ આપો તે પૂરતું છે અને તમારો સ્માર્ટફોન તમારી સંપર્ક સૂચિઓ દ્વારા ટાઇપ કર્યા વિના પહેલેથી જ નંબર ડાયલ કરી રહ્યો છે. આ વાણી ઓળખ છે. તેનું બીજું સારું ઉદાહરણ એલેક્સા અથવા સિરી છે. તેઓની સિસ્ટમમાં પણ આ સુવિધા હાર્ડ-વાયર છે. Google તમને કંઈપણ લખ્યા વિના, વૉઇસ દ્વારા કંઈપણ શોધવાનો વિકલ્પ પણ આપે છે.

કદાચ તમે હવે આ બધું કેવી રીતે કામ કરે છે તે વિશે ઉત્સુક છો. ઠીક છે, તે કામ કરવા માટે, માઇક્રોફોન જેવા સેન્સર્સને સોફ્ટવેરમાં બનાવવું પડશે જેથી બોલાયેલા શબ્દોના ધ્વનિ તરંગોને ઓળખી શકાય, તેનું વિશ્લેષણ કરવામાં આવે અને તેને ડિજિટલ ફોર્મેટમાં રૂપાંતરિત કરવામાં આવે. પછી ડિજિટલ માહિતીની તુલના અન્ય માહિતી સાથે કરવી પડશે જે અમુક પ્રકારના શબ્દો અને અભિવ્યક્તિઓના ભંડારમાં સંગ્રહિત છે. જ્યારે મેચ હોય ત્યારે સોફ્ટવેર આદેશને ઓળખી શકે છે અને તે મુજબ કાર્ય કરી શકે છે.

આ બિંદુએ એક વધુ વસ્તુ જેનો ઉલ્લેખ કરવાની જરૂર છે તે કહેવાતા WER (શબ્દ ભૂલ દર) છે. આ એક સૂત્ર છે જેમાં તમે ભૂલની સંખ્યાને કુલ શબ્દો સાથે વિભાજિત કરો છો. તેથી, તેને સરળ શબ્દોમાં કહીએ તો, તેની ચોકસાઈ સાથે ઘણું કરવાનું છે. ધ્યેય અલબત્ત ઓછું WER હોવું છે, કારણ કે આનો અર્થ એ છે કે બોલાયેલા શબ્દનું ટ્રાન્સક્રિપ્શન વધુ સચોટ છે.

સ્પીચ રેકગ્નિશન હવે પહેલાની જેમ માંગમાં છે. જો તમારે બોલેલા શબ્દને ચાલો રેકોર્ડ કરેલી ઓડિયો ફાઇલને ટેક્સ્ટમાં કન્વર્ટ કરવાની પણ જરૂર હોય, તો તમે Gglot પર જઈ શકો છો. અમે એક ટ્રાંસ્ક્રિપ્શન સેવા પ્રદાતા છીએ જે વાજબી કિંમતે સચોટ ટ્રાન્સક્રિપ્શન ઑફર કરે છે. તેથી, અમારી વપરાશકર્તા મૈત્રીપૂર્ણ વેબસાઇટ દ્વારા સંપર્કમાં રહેવા માટે અચકાશો નહીં.