वाक् पहचान वास्तव में क्या है?

वाक् पहचान

वाक् पहचान के बारे में आपको क्या जानना चाहिए

जब हम वाक् पहचान के बारे में बात कर रहे होते हैं, तो आमतौर पर हमारा मतलब एक ऐसे सॉफ़्टवेयर से होता है जो बोले गए शब्द को पहचानने और उसे एक प्रोग्राम में लिखने की क्षमता रखता है ताकि अंत में आपके पास वह सब कुछ हो जो लिखित प्रारूप में बोला गया हो। इसे अक्सर "भाषण-से-पाठ" के रूप में भी जाना जाता है। शुरुआत में उस सॉफ़्टवेयर में बहुत सीमित संभावनाएं थीं, ताकि आप केवल सीमित संख्या में वाक्यांशों को परिवर्तित कर सकें। समय के साथ, वाक् पहचान सॉफ्टवेयर के पीछे की तकनीक बहुत विकसित हो गई है और अब यह बहुत अधिक परिष्कृत है, ताकि यह विभिन्न भाषाओं और यहां तक कि विभिन्न उच्चारणों को भी पहचान सके। लेकिन निश्चित रूप से इस क्षेत्र में अभी भी काम करने की जरूरत है।

यह भी ध्यान रखना महत्वपूर्ण है कि वाक् पहचान ध्वनि पहचान के समान नहीं है, भले ही कभी-कभी लोग एक ही चीज़ के लिए दो शब्दों का उपयोग करते हैं। आवाज पहचान का उपयोग उस व्यक्ति की पहचान के लिए किया जाता है जो बोल रहा है और यह नोट करने के लिए नहीं कि क्या कहा जा रहा था।

वाक् पहचान और संबंधित प्रौद्योगिकी का एक संक्षिप्त इतिहास

इस लेख में, हम भाषण मान्यता के उदय के पीछे के इतिहास और प्रौद्योगिकी के बारे में संक्षेप में बताएंगे।

डिजिटल युग की शुरुआत के बाद से, लोगों को किसी भी तरह मशीनों के साथ संवाद करने में सक्षम होने का आग्रह किया गया था। पहली तरह के डिजिटल कंप्यूटर के आविष्कार के बाद, कई वैज्ञानिकों और इंजीनियरों ने इस प्रक्रिया में वाक् पहचान को लागू करने के लिए विभिन्न तरीकों से प्रयास किया है। इस प्रक्रिया का एक महत्वपूर्ण वर्ष 1962 था, जब आईबीएम ने शूबॉक्स का खुलासा किया, एक बुनियादी भाषण पहचान मशीन जो सरल गणित गणना करने में सक्षम थी। यदि इस प्रोटो-कंप्यूटर के उपयोगकर्ता ने माइक्रोफ़ोन में बात की, तो यह मशीन "प्लस" या "माइनस" जैसे छह नियंत्रण शब्दों को पहचानने में सक्षम थी। समय के साथ, इसके पीछे की तकनीक विकसित हुई और आज आवाज से कंप्यूटर के साथ बातचीत करना बहुत आम विशेषता है। सिरी या एलेक्सा जैसे कई प्रसिद्ध वाक् पहचान इंजन हैं। यह ध्यान रखना महत्वपूर्ण है कि ये आवाज से चलने वाले उपकरण कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) और मशीन लर्निंग पर निर्भर हैं।

जब आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई) का उल्लेख किया जाता है, तो यह एक साइंस फिक्शन फिल्म की तरह लग सकता है, लेकिन सच्चाई यह है कि आज के समय में एआई हमारी दुनिया में एक महान भूमिका निभाता है। वास्तव में, एआई हमारे रोजमर्रा के जीवन में पहले से ही मौजूद है, क्योंकि कई प्रोग्राम और ऐप पहले से ही इसका इस्तेमाल करते हैं। लेकिन यह 20वीं सदी की शुरुआत में विज्ञान कथा थी, जब यह शब्द उभरा। 1950 के अंत में एआई की अवधारणा अधिक प्रमुख हो गई और कई वैज्ञानिकों और दार्शनिकों की रुचि का केंद्र बिंदु बन गया। उस समय, एलन ट्यूरिंग नामक एक बहुत ही महत्वाकांक्षी ब्रिटिश गणितज्ञ एक प्रस्ताव के साथ आया था कि मशीनें उपलब्ध जानकारी के इनपुट के आधार पर समस्याओं को हल कर सकती हैं और स्वयं निर्णय ले सकती हैं। समस्या यह थी कि कंप्यूटर में अभी तक उस डेटा को याद रखने की संभावना नहीं थी, जो कृत्रिम बुद्धि के विकास के लिए एक महत्वपूर्ण कदम है। उस समय वे जो कुछ भी कर सकते थे, वह सरल आदेशों को निष्पादित करना था।

एआई के विकास में एक और महत्वपूर्ण नाम जॉन मैकार्थी है, जिन्होंने सबसे पहले "कृत्रिम बुद्धिमत्ता" शब्द गढ़ा था। मैकार्थी ने कहा कि एआई है: "बुद्धिमान मशीन बनाने का विज्ञान और इंजीनियरिंग"। 1956 में डार्टमाउथ कॉलेज में एक सेमिनल सम्मेलन में यह परिभाषा सामने आई। तब से एआई एक उन्मत्त गति से विकसित होने लगा।

आज आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस अपने विभिन्न रूपों में हर जगह मौजूद है। यह बड़े पैमाने पर अपनाया गया है, मुख्य रूप से डेटा की कुल मात्रा में वृद्धि के कारण दुनिया भर में हर दिन आदान-प्रदान किया जा रहा है। इसका उपयोग उन्नत एल्गोरिदम में किया जाता है, और इसने भंडारण और कंप्यूटिंग शक्ति में सुधार को जन्म दिया। एआई का उपयोग कई उद्देश्यों के लिए किया जाता है, उदाहरण के लिए अनुवाद, प्रतिलेखन, भाषण, चेहरा और वस्तु पहचान, चिकित्सा छवियों का विश्लेषण, प्राकृतिक भाषाओं का प्रसंस्करण, विभिन्न सामाजिक नेटवर्क फ़िल्टर आदि। याद है कि ग्रैंडमास्टर गैरी कास्परोव और डीप ब्लू शतरंज एआई के बीच शतरंज का मैच था?

मशीन लर्निंग आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस का एक और महत्वपूर्ण अनुप्रयोग है। संक्षेप में, यह किसी भी सिस्टम को संदर्भित करता है जो अपने स्वयं के अनुभव के डेटाबेस से सीखने और सुधारने की क्षमता रखता है। यह पैटर्न की पहचान के माध्यम से काम करता है। सिस्टम को ऐसा करने के लिए प्रशिक्षित करने में सक्षम होने की आवश्यकता है। सिस्टम का एल्गोरिदम बड़ी मात्रा में डेटा का इनपुट प्राप्त करता है, और एक बिंदु पर यह उस डेटा से पैटर्न की पहचान करने में सक्षम हो जाता है। इस प्रक्रिया का अंतिम लक्ष्य इन कंप्यूटर सिस्टम को बिना किसी मानवीय हस्तक्षेप या सहायता के स्वतंत्र रूप से सीखने में सक्षम बनाना है।

मशीन लर्निंग के साथ-साथ एक और बात का उल्लेख करना बहुत महत्वपूर्ण है, वह है डीप लर्निंग। तथाकथित कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क गहन सीखने की प्रक्रिया में सबसे महत्वपूर्ण उपकरणों में से एक हैं। वे मानव मस्तिष्क की संरचना और कार्य के समान उन्नत एल्गोरिदम हैं। हालांकि, वे जैविक मस्तिष्क के विपरीत स्थिर और प्रतीकात्मक हैं, जो प्लास्टिक और अधिक एनालॉग आधारित है। संक्षेप में, यह डीप लर्निंग मशीन लर्निंग का एक बहुत ही विशिष्ट तरीका है, जो मुख्य रूप से कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क पर आधारित है। गहन शिक्षण का लक्ष्य मानव सीखने की प्रक्रियाओं को बारीकी से दोहराना है। डीप लर्निंग तकनीक बहुत उपयोगी है, और यह विभिन्न उपकरणों में एक महत्वपूर्ण भूमिका निभाता है जो आवाज द्वारा नियंत्रित होते हैं - टैबलेट, टीवी, स्मार्टफोन, फ्रिज आदि। कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क का उपयोग एक प्रकार की फ़िल्टरिंग प्रणाली के रूप में भी किया जाता है जिसका उद्देश्य वस्तुओं की भविष्यवाणी करना है। जिसे उपयोगकर्ता भविष्य में खरीदेगा। डीप लर्निंग टेक्नोलॉजी का भी चिकित्सा क्षेत्र में बहुत व्यापक रूप से उपयोग किया जाता है। यह कैंसर शोधकर्ताओं के लिए बहुत महत्वपूर्ण है, क्योंकि यह स्वचालित रूप से कैंसर कोशिकाओं का पता लगाने में मदद करता है।

अब हम वाक् पहचान पर वापस आएंगे। जैसा कि हमने पहले ही उल्लेख किया है, इस तकनीक का उद्देश्य बोली जाने वाली भाषा के विभिन्न शब्दों और वाक्यांशों की पहचान करना है। बाद में यह उन्हें एक प्रारूप में परिवर्तित करता है जिसे मशीन पढ़ने में सक्षम है। बुनियादी कार्यक्रम केवल कुछ प्रमुख वाक्यांशों की पहचान करते हैं, लेकिन कुछ और उन्नत वाक् पहचान सॉफ्टवेयर सभी प्रकार के प्राकृतिक भाषण को समझने में सक्षम हैं। ज्यादातर मामलों में वाक् पहचान तकनीक सुविधाजनक होती है, लेकिन कभी-कभी इसमें समस्याएँ आती हैं जब रिकॉर्डिंग की गुणवत्ता पर्याप्त नहीं होती है या जब पृष्ठभूमि शोर होता है जिससे स्पीकर को ठीक से समझना मुश्किल हो जाता है। यह तब भी कुछ समस्याओं का सामना कर सकता है जब स्पीकर के पास वास्तव में मजबूत उच्चारण या बोली होती है। वाक् पहचान लगातार विकसित हो रही है, लेकिन यह अभी भी बिल्कुल सही नहीं है। सब कुछ शब्दों के बारे में नहीं है, मशीनें अभी भी बहुत सी चीजों में सक्षम नहीं हैं जो मनुष्य कर सकते हैं, उदाहरण के लिए वे शरीर की भाषा या किसी की आवाज के स्वर को समझने में सक्षम नहीं हैं। हालाँकि, जैसे-जैसे इन उन्नत एल्गोरिदम द्वारा अधिक डेटा की व्याख्या की जाती है, इनमें से कुछ चुनौतियाँ कठिनाई में कमी आती हैं। कौन जानता है कि भविष्य क्या लाएगा? यह अनुमान लगाना कठिन है कि भाषण मान्यता कहाँ समाप्त होगी। उदाहरण के लिए, Google अनुवाद इंजन में वाक् पहचान सॉफ़्टवेयर को लागू करने में Google को पहले से ही बहुत सफलता मिल रही है, और मशीन लगातार सीख रही है और विकसित हो रही है। हो सकता है कि एक दिन वे मानव अनुवादकों को पूरी तरह से बदल दें। या शायद नहीं, किसी भी तरह की मशीन के लिए रोजमर्रा की भाषण स्थितियां बहुत जटिल हैं जो मानव आत्मा की गहराई को पढ़ने में सक्षम नहीं हैं।

वाक् पहचान का उपयोग कब करें?

आजकल लगभग सभी के पास स्मार्टफोन या टैबलेट है। उन उपकरणों में वाक् पहचान एक सामान्य विशेषता है। उनका उपयोग किसी व्यक्ति के भाषण को क्रिया में बदलने के लिए किया जाता है। यदि आप अपनी दादी को कॉल करना चाहते हैं, तो यह पर्याप्त है कि आप "दादी को कॉल करें" का आदेश दें और आपका स्मार्टफोन पहले से ही आपकी संपर्क सूचियों के माध्यम से टाइप किए बिना नंबर डायल कर रहा है। यह भाषण मान्यता है। इसका एक और अच्छा उदाहरण एलेक्सा या सिरी है। उनके पास यह सुविधा उनके सिस्टम में हार्ड-वायर्ड भी है। Google आपको बिना कुछ लिखे, बोलकर कुछ भी खोजने का विकल्प देता है।

हो सकता है कि अब आप इस बारे में उत्सुक हों कि यह सब कैसे काम करता है। ठीक है, इसके काम करने के लिए, माइक्रोफ़ोन जैसे सेंसर को सॉफ़्टवेयर में बनाया जाना है ताकि बोले गए शब्दों की ध्वनि तरंगों को पहचाना, विश्लेषण किया जा सके और डिजिटल प्रारूप में परिवर्तित किया जा सके। तब डिजिटल जानकारी की तुलना अन्य सूचनाओं से की जानी चाहिए जो किसी प्रकार के शब्दों और अभिव्यक्तियों के भंडार में संग्रहीत होती हैं। जब कोई मैच होता है तो सॉफ्टवेयर कमांड को पहचान सकता है और उसके अनुसार कार्य कर सकता है।

इस बिंदु पर एक और बात का उल्लेख करने की आवश्यकता है जिसे तथाकथित WER (शब्द त्रुटि दर) कहा जाता है। यह एक सूत्र है जिसमें आप त्रुटि संख्या को कुल शब्दों से विभाजित करते हैं। इसलिए, इसे सरल शब्दों में कहें तो सटीकता के साथ इसका बहुत कुछ लेना-देना है। लक्ष्य निश्चित रूप से कम WER होना है, क्योंकि इसका मतलब है कि बोले गए शब्द का ट्रांसक्रिप्शन अधिक सटीक है।

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