ಭಾಷಣ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆಯಲ್ಲಿ ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ಮತ್ತು ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯ ಪಾತ್ರ
ಭಾಷಣ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆಯಲ್ಲಿ ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ಮತ್ತು ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯ ಪಾತ್ರ
ದೀರ್ಘಕಾಲದವರೆಗೆ, ಜನರು ಯಂತ್ರಗಳೊಂದಿಗೆ ಮಾತನಾಡಲು ಬಯಸಿದ್ದರು. ಅವರು ಕಂಪ್ಯೂಟರ್‌ಗಳನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಲು ಪ್ರಾರಂಭಿಸಿದಾಗಿನಿಂದ, ವಿಜ್ಞಾನಿಗಳು ಮತ್ತು ಎಂಜಿನಿಯರ್‌ಗಳು ಈ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯಲ್ಲಿ ಭಾಷಣ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆಯನ್ನು ಅಳವಡಿಸಲು ಪ್ರಯತ್ನಿಸಿದ್ದಾರೆ. 1962 ರಲ್ಲಿ, IBM ಸರಳವಾದ ಗಣಿತದ ಲೆಕ್ಕಾಚಾರಗಳನ್ನು ಮಾಡಬಹುದಾದ ಒಂದು ಭಾಷಣ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ ಯಂತ್ರವಾದ ಶೂಬಾಕ್ಸ್ ಅನ್ನು ಪರಿಚಯಿಸಿತು. ಈ ನವೀನ ಸಾಧನವು "0" ನಿಂದ "9" ವರೆಗಿನ ಹತ್ತು ಅಂಕೆಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಂತೆ 16 ಮಾತನಾಡುವ ಪದಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಿದೆ ಮತ್ತು ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯಿಸಿದೆ. "ಪ್ಲಸ್," "ಮೈನಸ್" ಮತ್ತು "ಒಟ್ಟು" ನಂತಹ ಸಂಖ್ಯೆ ಮತ್ತು ಆಜ್ಞೆಯ ಪದಗಳನ್ನು ಮಾತನಾಡಿದಾಗ, ಸರಳ ಅಂಕಗಣಿತದ ಸಮಸ್ಯೆಗಳಿಗೆ ಉತ್ತರಗಳನ್ನು ಲೆಕ್ಕಾಚಾರ ಮಾಡಲು ಮತ್ತು ಮುದ್ರಿಸಲು ಶೂಬಾಕ್ಸ್ ಸೇರಿಸುವ ಯಂತ್ರಕ್ಕೆ ಸೂಚನೆ ನೀಡಿತು. ಶೂಬಾಕ್ಸ್ ಅನ್ನು ಮೈಕ್ರೊಫೋನ್ನಲ್ಲಿ ಮಾತನಾಡುವ ಮೂಲಕ ನಿರ್ವಹಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ, ಇದು ಧ್ವನಿ ಶಬ್ದಗಳನ್ನು ವಿದ್ಯುತ್ ಪ್ರಚೋದನೆಗಳಾಗಿ ಪರಿವರ್ತಿಸುತ್ತದೆ. ಒಂದು ಅಳತೆ ಸರ್ಕ್ಯೂಟ್ ಈ ಪ್ರಚೋದನೆಗಳನ್ನು ವಿವಿಧ ರೀತಿಯ ಶಬ್ದಗಳ ಪ್ರಕಾರ ವರ್ಗೀಕರಿಸಿದೆ ಮತ್ತು ರಿಲೇ ಸಿಸ್ಟಮ್ ಮೂಲಕ ಲಗತ್ತಿಸಲಾದ ಸೇರಿಸುವ ಯಂತ್ರವನ್ನು ಸಕ್ರಿಯಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ.
ಕಾಲಾನಂತರದಲ್ಲಿ, ಈ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನವು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಗೊಂಡಿತು ಮತ್ತು ಇಂದು ನಮ್ಮಲ್ಲಿ ಅನೇಕರು ಧ್ವನಿಯ ಮೂಲಕ ಕಂಪ್ಯೂಟರ್‌ಗಳೊಂದಿಗೆ ವಾಡಿಕೆಯಂತೆ ಸಂವಹನ ನಡೆಸುತ್ತಾರೆ. ಇಂದು ಅತ್ಯಂತ ಜನಪ್ರಿಯ ಧ್ವನಿ ಸಹಾಯಕರು ಅಮೆಜಾನ್‌ನ ಅಲೆಕ್ಸಾ, ಆಪಲ್‌ನ ಸಿರಿ, ಗೂಗಲ್ ಅಸಿಸ್ಟೆಂಟ್ ಮತ್ತು ಮೈಕ್ರೋಸಾಫ್ಟ್‌ನ ಕೊರ್ಟಾನಾ. ಈ ಸಹಾಯಕರು ಕಮಾಂಡ್‌ಗಳು ಅಥವಾ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ವ್ಯಕ್ತಿಗೆ ಕಾರ್ಯಗಳು ಅಥವಾ ಸೇವೆಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಬಹುದು. ಅವರು ಮಾನವ ಭಾಷಣವನ್ನು ಅರ್ಥೈಸಲು ಮತ್ತು ಸಂಶ್ಲೇಷಿತ ಧ್ವನಿಗಳ ಮೂಲಕ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯಿಸಲು ಸಮರ್ಥರಾಗಿದ್ದಾರೆ. ಬಳಕೆದಾರರು ತಮ್ಮ ಸಹಾಯಕರಿಗೆ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳನ್ನು ಕೇಳಬಹುದು, ಧ್ವನಿಯ ಮೂಲಕ ಹೋಮ್ ಆಟೊಮೇಷನ್ ಸಾಧನಗಳು ಮತ್ತು ಮಾಧ್ಯಮ ಪ್ಲೇಬ್ಯಾಕ್ ಅನ್ನು ನಿಯಂತ್ರಿಸಬಹುದು ಮತ್ತು ಮೌಖಿಕ ಆಜ್ಞೆಗಳೊಂದಿಗೆ ಇಮೇಲ್, ಮಾಡಬೇಕಾದ ಪಟ್ಟಿಗಳು ಮತ್ತು ಕ್ಯಾಲೆಂಡರ್‌ಗಳಂತಹ ಇತರ ಮೂಲಭೂತ ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಬಹುದು. ನಾವು ಈ ಧ್ವನಿ-ಚಾಲಿತ ಸಾಧನಗಳನ್ನು ಹೆಚ್ಚು ಬಳಸುತ್ತೇವೆ. ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ (AI) ಮತ್ತು ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯ ಮೇಲೆ ಅವಲಂಬಿತವಾಗಿದೆ.
ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ (AI)
ನೀವು ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ (AI) ಎಂದು ಹೇಳಿದಾಗ, ನಮ್ಮ ದೈನಂದಿನ ಜೀವನದಲ್ಲಿ AI ತುಂಬಾ ಅಂತರ್ಗತವಾಗಿದ್ದರೂ ಸಹ, ನೀವು ವೈಜ್ಞಾನಿಕ ಕಾದಂಬರಿಯ ಬಗ್ಗೆ ಮಾತನಾಡುತ್ತಿದ್ದೀರಿ ಎಂದು ಅನೇಕ ಜನರು ಭಾವಿಸಬಹುದು. ವಾಸ್ತವವಾಗಿ, ಇದು ದಶಕಗಳಿಂದ ಬಂದಿದೆ. ಆದರೆ ಸತ್ಯವೆಂದರೆ, 20 ನೇ ಶತಮಾನದ ಆರಂಭದಲ್ಲಿ ಕೃತಕವಾಗಿ ಬುದ್ಧಿವಂತ ಮಾನವನಂತಹ ರೋಬೋಟ್‌ಗಳೊಂದಿಗೆ ಸಾರ್ವಜನಿಕರಿಗೆ ಪರಿಚಿತವಾದದ್ದು ವೈಜ್ಞಾನಿಕ ಕಾದಂಬರಿಯಾಗಿದೆ. 50 ರ ದಶಕದಲ್ಲಿ AI ಪರಿಕಲ್ಪನೆಗಳು ವಿಜ್ಞಾನಿಗಳು ಮತ್ತು ತತ್ವಜ್ಞಾನಿಗಳ ಆಸಕ್ತಿಯ ಕೇಂದ್ರಬಿಂದುವಾಗಿ ಹೆಚ್ಚು ಹೆಚ್ಚು ಬಂದವು. ಆ ಸಮಯದಲ್ಲಿ, ಯುವ ಬ್ರಿಟಿಷ್ ಗಣಿತಜ್ಞ ಅಲನ್ ಟ್ಯೂರಿಂಗ್ ಅವರು ಯಂತ್ರಗಳು (ಮಾನವರಂತೆಯೇ) ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ಪರಿಹರಿಸಲು ಮತ್ತು ಲಭ್ಯವಿರುವ ಮಾಹಿತಿಯ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ನಿರ್ಧಾರಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗದಿರಲು ಯಾವುದೇ ಕಾರಣವಿಲ್ಲ ಎಂದು ಸೂಚಿಸಿದರು. ಆದರೆ ಆ ಸಮಯದಲ್ಲಿ, ಬುದ್ಧಿವಂತಿಕೆಗೆ ಪ್ರಮುಖವಾದ ಕಂಠಪಾಠ ಮಾಡುವ ಸಾಧ್ಯತೆ ಕಂಪ್ಯೂಟರ್‌ಗೆ ಇರಲಿಲ್ಲ. ಅವರು ಮಾಡಿದ್ದು ಆಜ್ಞೆಗಳನ್ನು ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸುವುದು. ಆದರೆ ಇನ್ನೂ, ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯ ಮೂಲಭೂತ ಗುರಿ ಮತ್ತು ದೃಷ್ಟಿಯನ್ನು ಸ್ಥಾಪಿಸಿದವರು ಅಲನ್ ಟ್ಯೂರಿಂಗ್.
ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ಎಂಬ ಪದವನ್ನು ಸೃಷ್ಟಿಸಿದ ಜಾನ್ ಮೆಕಾರ್ಥಿ AI ಯ ತಂದೆ ಎಂದು ವ್ಯಾಪಕವಾಗಿ ಗುರುತಿಸಲ್ಪಟ್ಟಿದ್ದಾರೆ. ಅವನಿಗೆ AI ಎಂದರೆ: "ಬುದ್ಧಿವಂತ ಯಂತ್ರಗಳನ್ನು ತಯಾರಿಸುವ ವಿಜ್ಞಾನ ಮತ್ತು ಎಂಜಿನಿಯರಿಂಗ್". ಈ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನವನ್ನು 1956 ರಲ್ಲಿ ಡಾರ್ಟ್ಮೌತ್ ಕಾಲೇಜಿನಲ್ಲಿ ನಡೆದ ಸಮ್ಮೇಳನದಲ್ಲಿ ಪ್ರಸ್ತುತಪಡಿಸಲಾಯಿತು ಮತ್ತು ಇದು AI ಸಂಶೋಧನೆಯ ಆರಂಭವನ್ನು ಸೂಚಿಸಿತು. ಅಂದಿನಿಂದ AI ಪ್ರವರ್ಧಮಾನಕ್ಕೆ ಬಂದಿತು.
ಆಧುನಿಕ ಜಗತ್ತಿನಲ್ಲಿ ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ಸರ್ವತ್ರವಾಗಿದೆ. ಹೆಚ್ಚಿದ ಡೇಟಾ ವಾಲ್ಯೂಮ್‌ಗಳು, ಸುಧಾರಿತ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಕಂಪ್ಯೂಟಿಂಗ್ ಶಕ್ತಿ ಮತ್ತು ಸಂಗ್ರಹಣೆಯಲ್ಲಿನ ಸುಧಾರಣೆಗಳಿಂದಾಗಿ ಇದು ಹೆಚ್ಚು ಜನಪ್ರಿಯವಾಗಿದೆ. ಹೆಚ್ಚಾಗಿ AI ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ ಬೌದ್ಧಿಕ ಕಾರ್ಯಗಳಿಗೆ ಸಂಪರ್ಕ ಹೊಂದಿದೆ. ಅನುವಾದ, ವಸ್ತು, ಮುಖ ಮತ್ತು ಭಾಷಣ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ, ವಿಷಯ ಪತ್ತೆ, ವೈದ್ಯಕೀಯ ಚಿತ್ರ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ, ನೈಸರ್ಗಿಕ ಭಾಷಾ ಸಂಸ್ಕರಣೆ, ಸಾಮಾಜಿಕ ನೆಟ್‌ವರ್ಕ್ ಫಿಲ್ಟರಿಂಗ್, ಚೆಸ್ ಆಟ ಇತ್ಯಾದಿಗಳಿಗಾಗಿ ನಾವು AI ಅನ್ನು ಬಳಸುತ್ತೇವೆ.
ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ
ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯು ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯ ಅನ್ವಯವಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ಇದು ತಮ್ಮ ಸ್ವಂತ ಅನುಭವದಿಂದ ಸುಧಾರಿಸುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳನ್ನು ಸೂಚಿಸುತ್ತದೆ. ಇಲ್ಲಿ ಅತ್ಯಂತ ಮುಖ್ಯವಾದ ವಿಷಯವೆಂದರೆ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯು ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಹೇಗೆ ಗುರುತಿಸುವುದು ಎಂದು ತಿಳಿಯಬೇಕು. ಅದನ್ನು ಮಾಡಲು ಸಿಸ್ಟಮ್ಗೆ ತರಬೇತಿಯ ಅಗತ್ಯವಿದೆ: ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ದೊಡ್ಡ ಪ್ರಮಾಣದ ಡೇಟಾವನ್ನು ಫೀಡ್ ಮಾಡುತ್ತದೆ ಆದ್ದರಿಂದ ಕೆಲವು ಹಂತದಲ್ಲಿ ಇದು ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗುತ್ತದೆ. ಮಾನವ ಹಸ್ತಕ್ಷೇಪ ಅಥವಾ ಸಹಾಯವಿಲ್ಲದೆ ಕಂಪ್ಯೂಟರ್‌ಗಳು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತವಾಗಿ ಕಲಿಯಲು ಅವಕಾಶ ನೀಡುವುದು ಗುರಿಯಾಗಿದೆ.
ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯ ಬಗ್ಗೆ ಮಾತನಾಡುವಾಗ, ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆಯನ್ನು ನಮೂದಿಸುವುದು ಮುಖ್ಯ. ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆಯಲ್ಲಿ ಬಳಸಲಾಗುವ ಮುಖ್ಯ ಸಾಧನವೆಂದರೆ ಕೃತಕ ನರಗಳ ಜಾಲಗಳು ಎಂದು ಹೇಳುವ ಮೂಲಕ ಪ್ರಾರಂಭಿಸೋಣ. ಅವು ಸ್ಥಾಯೀ ಮತ್ತು ಸಾಂಕೇತಿಕವಾಗಿ ಒಲವು ಹೊಂದಿದ್ದರೂ ಸಹ, ಅವು ಮೆದುಳಿನ ರಚನೆ ಮತ್ತು ಕಾರ್ಯದಿಂದ ಪ್ರೇರಿತವಾದ ಕ್ರಮಾವಳಿಗಳಾಗಿವೆ, ಮತ್ತು ಜೈವಿಕ ಮೆದುಳಿನಂತೆ ಪ್ಲಾಸ್ಟಿಕ್ ಮತ್ತು ಅನಲಾಗ್ ಅಲ್ಲ. ಆದ್ದರಿಂದ, ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆಯು ಕೃತಕ ನರಗಳ ಜಾಲವನ್ನು ಆಧರಿಸಿದ ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯ ಒಂದು ವಿಶೇಷ ರೂಪವಾಗಿದ್ದು, ಮಾನವರು ಕಲಿಯುವ ವಿಧಾನವನ್ನು ಪುನರಾವರ್ತಿಸುವುದು ಇದರ ಗುರಿಯಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ಯಂತ್ರವನ್ನು ಕಲಿಸಲು ಪ್ರೋಗ್ರಾಮರ್‌ಗೆ ತುಂಬಾ ಹೆಚ್ಚಿನ ಸಂಖ್ಯೆಯ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಕಂಡುಹಿಡಿಯಲು ಇದು ಉತ್ತಮ ಸಾಧನವಾಗಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ. ಕಳೆದೆರಡು ವರ್ಷಗಳಲ್ಲಿ ಡ್ರೈವರ್‌ಲೆಸ್ ಕಾರುಗಳು ಮತ್ತು ಅವು ನಮ್ಮ ಜೀವನವನ್ನು ಹೇಗೆ ಬದಲಾಯಿಸುತ್ತವೆ ಎಂಬುದರ ಕುರಿತು ಹೆಚ್ಚು ಚರ್ಚೆ ನಡೆಯುತ್ತಿದೆ. ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆಯ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನವು ಇಲ್ಲಿ ಪ್ರಮುಖವಾಗಿದೆ, ಏಕೆಂದರೆ ಇದು ಕಾರನ್ನು ಬೆಂಕಿಯ ಹೈಡ್ರಂಟ್‌ನಿಂದ ಪಾದಚಾರಿಗಳನ್ನು ಪ್ರತ್ಯೇಕಿಸಲು ಅಥವಾ ಕೆಂಪು ಬೆಳಕನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುವ ಮೂಲಕ ಅಪಘಾತಗಳನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಡೀಪ್ ಲರ್ನಿಂಗ್ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನವು ಟ್ಯಾಬ್ಲೆಟ್‌ಗಳು, ಫೋನ್‌ಗಳು, ಫ್ರಿಜ್‌ಗಳು, ಟಿವಿಗಳು ಮುಂತಾದ ಸಾಧನಗಳಲ್ಲಿ ಧ್ವನಿ ನಿಯಂತ್ರಣದಲ್ಲಿ ಪ್ರಮುಖ ಪಾತ್ರವನ್ನು ವಹಿಸುತ್ತದೆ. ಇ-ಕಾಮರ್ಸ್ ಕಂಪನಿಗಳು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಕೃತಕ ನ್ಯೂರಲ್ ನೆಟ್‌ವರ್ಕ್‌ಗಳನ್ನು ಫಿಲ್ಟರಿಂಗ್ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯಾಗಿ ಬಳಸುತ್ತವೆ ಅದು ಬಳಕೆದಾರರು ಬಯಸಿದ ವಸ್ತುಗಳನ್ನು ಊಹಿಸಲು ಮತ್ತು ತೋರಿಸಲು ಪ್ರಯತ್ನಿಸುತ್ತದೆ. ಖರೀದಿಸಿ. ವೈದ್ಯಕೀಯ ಕ್ಷೇತ್ರದಲ್ಲೂ ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆಯ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನವನ್ನು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಇದು ಕ್ಯಾನ್ಸರ್ ಕೋಶಗಳನ್ನು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತವಾಗಿ ಪತ್ತೆಹಚ್ಚಲು ಕ್ಯಾನ್ಸರ್ ಸಂಶೋಧಕರಿಗೆ ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಇದರಿಂದಾಗಿ ಕ್ಯಾನ್ಸರ್ ಚಿಕಿತ್ಸೆಯಲ್ಲಿ ಪ್ರಚಂಡ ಪ್ರಗತಿಯನ್ನು ಪ್ರತಿನಿಧಿಸುತ್ತದೆ.
ಭಾಷಣ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ
ಸ್ಪೀಚ್ ರೆಕಗ್ನಿಷನ್ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನವು ಮಾತನಾಡುವ ಭಾಷೆಯನ್ನು ರೂಪಿಸುವ ಪದಗಳು ಮತ್ತು ಪದಗುಚ್ಛಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು ಮತ್ತು ಅವುಗಳನ್ನು ಯಂತ್ರಕ್ಕೆ ಓದಬಹುದಾದ ಸ್ವರೂಪಕ್ಕೆ ಪರಿವರ್ತಿಸಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಕೆಲವು ಕಾರ್ಯಕ್ರಮಗಳು ಸೀಮಿತ ಸಂಖ್ಯೆಯ ಪದಗುಚ್ಛಗಳನ್ನು ಮಾತ್ರ ಗುರುತಿಸಬಹುದಾದರೂ, ಕೆಲವು ಹೆಚ್ಚು ಅತ್ಯಾಧುನಿಕ ಭಾಷಣ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ ಕಾರ್ಯಕ್ರಮಗಳು ಸಹಜ ಭಾಷಣವನ್ನು ಅರ್ಥೈಸಬಲ್ಲವು.
ಜಯಿಸಲು ಅಡೆತಡೆಗಳಿವೆಯೇ?
ಅನುಕೂಲಕರವಾಗಿದ್ದರೂ, ಭಾಷಣ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನವು ಯಾವಾಗಲೂ ಸರಾಗವಾಗಿ ಹೋಗುವುದಿಲ್ಲ ಮತ್ತು ಇದು ನಿರಂತರವಾಗಿ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಲ್ಪಟ್ಟಿರುವುದರಿಂದ ಇನ್ನೂ ಕೆಲವು ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ. ಉದ್ಭವಿಸಬಹುದಾದ ಸಮಸ್ಯೆಗಳು ಈ ಕೆಳಗಿನವುಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರಬಹುದು: ರೆಕಾರ್ಡಿಂಗ್‌ನ ಗುಣಮಟ್ಟವು ಅಸಮರ್ಪಕವಾಗಿರಬಹುದು, ಸ್ಪೀಕರ್ ಅನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು ಕಷ್ಟವಾಗುವ ಹಿನ್ನೆಲೆಯಲ್ಲಿ ಶಬ್ದಗಳಿರಬಹುದು, ಸ್ಪೀಕರ್ ನಿಜವಾಗಿಯೂ ಬಲವಾದ ಉಚ್ಚಾರಣೆ ಅಥವಾ ಉಪಭಾಷೆಯನ್ನು ಹೊಂದಿರಬಹುದು (ನೀವು ಮಾಡಿದ್ದೀರಾ ಜಿಯೋರ್ಡಿ ಉಪಭಾಷೆಯನ್ನು ಎಂದಾದರೂ ಕೇಳಿದ್ದೀರಾ?), ಇತ್ಯಾದಿ.
ಭಾಷಣ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ ಸಾಕಷ್ಟು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಗೊಂಡಿದೆ, ಆದರೆ ಇದು ಇನ್ನೂ ಪರಿಪೂರ್ಣತೆಯಿಂದ ದೂರವಿದೆ. ಎಲ್ಲವೂ ಪದಗಳ ಬಗ್ಗೆ ಮಾತ್ರವಲ್ಲ, ಯಂತ್ರವು ಇನ್ನೂ ಮಾನವರು ಮಾಡಬಹುದಾದ ಅನೇಕ ಕೆಲಸಗಳನ್ನು ಮಾಡಲು ಸಾಧ್ಯವಿಲ್ಲ: ಅವರು ದೇಹ ಭಾಷೆಯನ್ನು ಓದಲು ಅಥವಾ ಇನ್ನೊಬ್ಬರ ಧ್ವನಿಯಲ್ಲಿನ ವ್ಯಂಗ್ಯದ ಧ್ವನಿಯನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಿಲ್ಲ. ಜನರು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಪ್ರತಿ ಪದವನ್ನು ಸರಿಯಾದ ರೀತಿಯಲ್ಲಿ ಉಚ್ಚರಿಸುವುದಿಲ್ಲ ಮತ್ತು ಅವರು ಕೆಲವು ಪದಗಳನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುತ್ತಾರೆ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ವೇಗವಾಗಿ ಮತ್ತು ಅನೌಪಚಾರಿಕವಾಗಿ ಮಾತನಾಡುವಾಗ, ಸ್ಥಳೀಯ ಇಂಗ್ಲಿಷ್ ಮಾತನಾಡುವವರು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ "ಗೋನ್ನಾ" ನಂತೆ "ಹೋಗುವುದು" ಎಂದು ಉಚ್ಚರಿಸುತ್ತಾರೆ. ಮೇಲಿನ ಎಲ್ಲಾ, ಅವರು ಜಯಿಸಲು ಪ್ರಯತ್ನಿಸುತ್ತಿರುವ ಯಂತ್ರಗಳಿಗೆ ಅಡೆತಡೆಗಳನ್ನು ಉಂಟುಮಾಡುತ್ತದೆ, ಆದರೆ ಅವುಗಳ ಮುಂದೆ ಇನ್ನೂ ಬಹಳ ದೂರವಿದೆ. ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗಳಿಗೆ ಹೆಚ್ಚು ಹೆಚ್ಚು ಡೇಟಾ ಫೀಡ್ ಆಗಿರುವುದರಿಂದ ಹೈಲೈಟ್ ಮಾಡುವುದು ಮುಖ್ಯ; ಸವಾಲುಗಳು ಕಡಿಮೆಯಾಗುತ್ತಿರುವಂತೆ ತೋರುತ್ತಿದೆ. ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ ಭಾಷಣ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆಯ ಭವಿಷ್ಯವು ಉಜ್ವಲವಾಗಿರುವಂತೆ ತೋರುತ್ತಿದೆ.
ಧ್ವನಿ-ಚಾಲಿತ ಬಳಕೆದಾರ ಇಂಟರ್‌ಫೇಸ್‌ಗಳು ಹೆಚ್ಚು ಲಭ್ಯವಾಗುತ್ತಿವೆ ಮತ್ತು ಮನೆಗಳಲ್ಲಿ ಜನಪ್ರಿಯವಾಗುತ್ತಿವೆ. ಇದು ತಂತ್ರಜ್ಞಾನದಲ್ಲಿ ಮುಂದಿನ ವೇದಿಕೆಯಾಗಬಹುದು.
Gglot ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ ಧ್ವನಿ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆಯನ್ನು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ ಪ್ರತಿಲೇಖನ ಸೇವೆಗಳ ರೂಪದಲ್ಲಿ ನೀಡುತ್ತದೆ - ನಾವು ಭಾಷಣಗಳನ್ನು ಪಠ್ಯಕ್ಕೆ ಪರಿವರ್ತಿಸುತ್ತೇವೆ. ನಮ್ಮ ಸೇವೆಯು ಬಳಸಲು ಸರಳವಾಗಿದೆ, ಇದು ನಿಮಗೆ ಹೆಚ್ಚು ವೆಚ್ಚವಾಗುವುದಿಲ್ಲ ಮತ್ತು ಅದನ್ನು ತ್ವರಿತವಾಗಿ ಮಾಡಲಾಗುತ್ತದೆ!