ಸ್ಪೀಚ್ ರೆಕಗ್ನಿಷನ್ ನಿಖರವಾಗಿ ಏನು?
ಭಾಷಣ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ
ಭಾಷಣ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆಯ ಬಗ್ಗೆ ನೀವು ತಿಳಿದುಕೊಳ್ಳಬೇಕಾದದ್ದು
ನಾವು ಭಾಷಣ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆಯ ಬಗ್ಗೆ ಮಾತನಾಡುವಾಗ, ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ನಾವು ಮಾತನಾಡುವ ಪದವನ್ನು ಗುರುತಿಸುವ ಮತ್ತು ಪ್ರೋಗ್ರಾಂನಲ್ಲಿ ಬರೆಯುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ಸಾಫ್ಟ್‌ವೇರ್ ಅನ್ನು ಅರ್ಥೈಸುತ್ತೇವೆ ಆದ್ದರಿಂದ ಕೊನೆಯಲ್ಲಿ ನೀವು ಲಿಖಿತ ಸ್ವರೂಪದಲ್ಲಿ ಮಾತನಾಡುವ ಎಲ್ಲವನ್ನೂ ಹೊಂದಿರುತ್ತೀರಿ. ಇದನ್ನು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ "ಸ್ಪೀಚ್-ಟು-ಟೆಕ್ಸ್ಟ್" ಎಂದೂ ಕರೆಯಲಾಗುತ್ತದೆ. ಆರಂಭದಲ್ಲಿ ಆ ಸಾಫ್ಟ್‌ವೇರ್ ತುಂಬಾ ಸೀಮಿತ ಸಾಧ್ಯತೆಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿತ್ತು, ಇದರಿಂದ ನೀವು ಸೀಮಿತ ಸಂಖ್ಯೆಯ ನುಡಿಗಟ್ಟುಗಳನ್ನು ಮಾತ್ರ ಪರಿವರ್ತಿಸಬಹುದು. ಕಾಲಾನಂತರದಲ್ಲಿ, ಸ್ಪೀಚ್ ರೆಕಗ್ನಿಷನ್ ಸಾಫ್ಟ್‌ವೇರ್‌ನ ಹಿಂದಿನ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನವು ಸಾಕಷ್ಟು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಗೊಂಡಿದೆ ಮತ್ತು ಅದು ಈಗ ಹೆಚ್ಚು ಅತ್ಯಾಧುನಿಕವಾಗಿದೆ, ಇದರಿಂದ ಅದು ವಿಭಿನ್ನ ಭಾಷೆಗಳನ್ನು ಮತ್ತು ವಿಭಿನ್ನ ಉಚ್ಚಾರಣೆಗಳನ್ನು ಸಹ ಗುರುತಿಸಬಹುದು. ಆದರೆ ಸಹಜವಾಗಿ, ಈ ಕ್ಷೇತ್ರದಲ್ಲಿ ಇನ್ನೂ ಮಾಡಬೇಕಾದ ಕೆಲಸವಿದೆ.
ಕೆಲವೊಮ್ಮೆ ಜನರು ಒಂದೇ ವಿಷಯಕ್ಕಾಗಿ ಎರಡು ಪದಗಳನ್ನು ಬಳಸುತ್ತಿದ್ದರೂ ಸಹ, ಧ್ವನಿ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆಯು ಧ್ವನಿ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆಯಂತೆಯೇ ಅಲ್ಲ ಎಂಬುದನ್ನು ಗಮನಿಸುವುದು ಮುಖ್ಯವಾಗಿದೆ. ಧ್ವನಿ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆಯನ್ನು ಮಾತನಾಡುವ ವ್ಯಕ್ತಿಯನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಏನು ಹೇಳಲಾಗುತ್ತಿದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಗಮನಿಸುವುದಿಲ್ಲ.
ಭಾಷಣ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ ಮತ್ತು ಸಂಬಂಧಿತ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನದ ಸಂಕ್ಷಿಪ್ತ ಇತಿಹಾಸ
ಈ ಲೇಖನದಲ್ಲಿ, ಭಾಷಣ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆಯ ಏರಿಕೆಯ ಹಿಂದಿನ ಇತಿಹಾಸ ಮತ್ತು ತಂತ್ರಜ್ಞಾನವನ್ನು ನಾವು ಸಂಕ್ಷಿಪ್ತವಾಗಿ ವಿವರಿಸುತ್ತೇವೆ.
ಡಿಜಿಟಲ್ ಯುಗ ಪ್ರಾರಂಭವಾದಾಗಿನಿಂದ, ಜನರು ಹೇಗಾದರೂ ಯಂತ್ರಗಳೊಂದಿಗೆ ಸಂವಹನ ನಡೆಸಬೇಕು ಎಂಬ ಹಂಬಲವನ್ನು ಹೊಂದಿದ್ದರು. ಮೊದಲ ರೀತಿಯ ಡಿಜಿಟಲ್ ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ಅನ್ನು ಕಂಡುಹಿಡಿದ ನಂತರ, ಹಲವಾರು ವಿಜ್ಞಾನಿಗಳು ಮತ್ತು ಎಂಜಿನಿಯರ್‌ಗಳು ಈ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯಲ್ಲಿ ಭಾಷಣ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆಯನ್ನು ಹೇಗಾದರೂ ಅಳವಡಿಸಲು ವಿವಿಧ ರೀತಿಯಲ್ಲಿ ಪ್ರಯತ್ನಿಸಿದ್ದಾರೆ. ಈ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯ ನಿರ್ಣಾಯಕ ವರ್ಷವೆಂದರೆ 1962, IBM ಸರಳವಾದ ಗಣಿತದ ಲೆಕ್ಕಾಚಾರಗಳನ್ನು ಮಾಡಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗುವ ಮೂಲಭೂತ ಭಾಷಣ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ ಯಂತ್ರವಾದ ಶೂಬಾಕ್ಸ್ ಅನ್ನು ಬಹಿರಂಗಪಡಿಸಿತು. ಈ ಪ್ರೋಟೋ-ಕಂಪ್ಯೂಟರ್‌ನ ಬಳಕೆದಾರರು ಮೈಕ್ರೊಫೋನ್‌ನಲ್ಲಿ ಮಾತನಾಡಿದರೆ, ಈ ಯಂತ್ರವು "ಪ್ಲಸ್" ಅಥವಾ "ಮೈನಸ್" ನಂತಹ ಆರು ನಿಯಂತ್ರಣ ಪದಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗುತ್ತದೆ. ಕಾಲಾನಂತರದಲ್ಲಿ, ಇದರ ಹಿಂದಿನ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನವು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಗೊಂಡಿತು ಮತ್ತು ಇಂದು ಕಂಪ್ಯೂಟರ್‌ಗಳೊಂದಿಗೆ ಧ್ವನಿಯ ಮೂಲಕ ಸಂವಹನ ಮಾಡುವುದು ಬಹಳ ಸಾಮಾನ್ಯ ಲಕ್ಷಣವಾಗಿದೆ. ಸಿರಿ ಅಥವಾ ಅಲೆಕ್ಸಾದಂತಹ ಅನೇಕ ಪ್ರಸಿದ್ಧ ಭಾಷಣ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ ಎಂಜಿನ್‌ಗಳಿವೆ. ಈ ಧ್ವನಿ-ಚಾಲಿತ ಸಾಧನಗಳು ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ (AI) ಮತ್ತು ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯ ಮೇಲೆ ಅವಲಂಬಿತವಾಗಿದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಗಮನಿಸುವುದು ಮುಖ್ಯವಾಗಿದೆ.
ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ (AI) ಅನ್ನು ಉಲ್ಲೇಖಿಸಿದಾಗ, ಇದು ವೈಜ್ಞಾನಿಕ ಕಾಲ್ಪನಿಕ ಚಲನಚಿತ್ರದಂತೆ ತೋರುತ್ತದೆ, ಆದರೆ ಇಂದಿನ ದಿನ ಮತ್ತು ಯುಗದಲ್ಲಿ AI ನಮ್ಮ ಜಗತ್ತಿನಲ್ಲಿ ದೊಡ್ಡ ಪಾತ್ರವನ್ನು ವಹಿಸುತ್ತದೆ ಎಂಬುದು ಸತ್ಯ. ವಾಸ್ತವವಾಗಿ, AI ಈಗಾಗಲೇ ನಮ್ಮ ದೈನಂದಿನ ಜೀವನದಲ್ಲಿ ಬಹಳ ಪ್ರಸ್ತುತವಾಗಿದೆ, ಏಕೆಂದರೆ ಅನೇಕ ಪ್ರೋಗ್ರಾಂಗಳು ಮತ್ತು ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳು ಈಗಾಗಲೇ ಅದನ್ನು ಬಳಸುತ್ತವೆ. ಆದರೆ ಇದು 20 ನೇ ಶತಮಾನದ ಆರಂಭದಲ್ಲಿ ವೈಜ್ಞಾನಿಕ ಕಾದಂಬರಿಯಾಗಿದ್ದು, ಈ ಪದವು ಹೊರಹೊಮ್ಮಿತು. 1950 ರ ಉತ್ತರಾರ್ಧದಲ್ಲಿ AI ಪರಿಕಲ್ಪನೆಗಳು ಹೆಚ್ಚು ಪ್ರಾಮುಖ್ಯತೆಯನ್ನು ಪಡೆದುಕೊಂಡವು ಮತ್ತು ಅನೇಕ ವಿಜ್ಞಾನಿಗಳು ಮತ್ತು ತತ್ವಜ್ಞಾನಿಗಳ ಆಸಕ್ತಿಯ ಕೇಂದ್ರಬಿಂದುವಾಗಿತ್ತು. ಆ ಸಮಯದಲ್ಲಿ, ಅಲನ್ ಟ್ಯೂರಿಂಗ್ ಎಂಬ ಅತ್ಯಂತ ಮಹತ್ವಾಕಾಂಕ್ಷೆಯ ಬ್ರಿಟಿಷ್ ಗಣಿತಜ್ಞನು ಲಭ್ಯವಿರುವ ಮಾಹಿತಿಯ ಇನ್ಪುಟ್ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಯಂತ್ರಗಳು ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ಪರಿಹರಿಸಬಹುದು ಮತ್ತು ಸ್ವತಃ ನಿರ್ಧಾರಗಳನ್ನು ಮಾಡಬಹುದು ಎಂಬ ಪ್ರತಿಪಾದನೆಯೊಂದಿಗೆ ಬಂದರು. ಸಮಸ್ಯೆಯೆಂದರೆ ಕಂಪ್ಯೂಟರ್‌ಗಳು ಆ ಡೇಟಾವನ್ನು ನೆನಪಿಟ್ಟುಕೊಳ್ಳುವ ಸಾಧ್ಯತೆಯನ್ನು ಇನ್ನೂ ಹೊಂದಿಲ್ಲ, ಇದು ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಗೆ ನಿರ್ಣಾಯಕ ಹಂತವಾಗಿದೆ. ಆಗ ಅವರು ಮಾಡಬಹುದಾದ ಎಲ್ಲಾ ಸರಳ ಆಜ್ಞೆಗಳನ್ನು ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸುವುದು.
AI ಯ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಯಲ್ಲಿ ಮತ್ತೊಂದು ಪ್ರಮುಖ ಹೆಸರು ಜಾನ್ ಮೆಕಾರ್ಥಿ, ಅವರು "ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ" ಎಂಬ ಪದವನ್ನು ಮೊದಲು ಸೃಷ್ಟಿಸಿದರು. ಮೆಕಾರ್ಥಿ AI ಎಂದರೆ: "ಬುದ್ಧಿವಂತ ಯಂತ್ರಗಳನ್ನು ತಯಾರಿಸುವ ವಿಜ್ಞಾನ ಮತ್ತು ಎಂಜಿನಿಯರಿಂಗ್" ಎಂದು ಹೇಳಿದ್ದಾರೆ. ಈ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನವು 1956 ರಲ್ಲಿ ಡಾರ್ಟ್‌ಮೌತ್ ಕಾಲೇಜಿನಲ್ಲಿ ನಡೆದ ಸೆಮಿನಲ್ ಕಾನ್ಫರೆನ್ಸ್‌ನಲ್ಲಿ ಬೆಳಕಿಗೆ ಬಂದಿತು. ಅಂದಿನಿಂದ AI ಉದ್ರಿಕ್ತ ವೇಗದಲ್ಲಿ ಅಭಿವೃದ್ಧಿ ಹೊಂದಲು ಪ್ರಾರಂಭಿಸಿತು.
ಇಂದು, ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ಅದರ ವಿವಿಧ ರೂಪದಲ್ಲಿ ಎಲ್ಲೆಡೆ ಇದೆ. ಇದು ಸಾಮೂಹಿಕ ಅಳವಡಿಕೆಗೆ ಬೆಳೆದಿದೆ, ಮುಖ್ಯವಾಗಿ ಪ್ರತಿದಿನ ವಿಶ್ವಾದ್ಯಂತ ವಿನಿಮಯವಾಗುತ್ತಿರುವ ಒಟ್ಟಾರೆ ಡೇಟಾದ ಪ್ರಮಾಣದಲ್ಲಿ ಹೆಚ್ಚಳವಾಗಿದೆ. ಇದನ್ನು ಸುಧಾರಿತ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ, ಮತ್ತು ಇದು ಸಂಗ್ರಹಣೆ ಮತ್ತು ಕಂಪ್ಯೂಟಿಂಗ್ ಶಕ್ತಿಯಲ್ಲಿ ಸುಧಾರಣೆಗಳಿಗೆ ಕಾರಣವಾಯಿತು. AI ಅನ್ನು ಹಲವು ಉದ್ದೇಶಗಳಿಗಾಗಿ ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ, ಉದಾಹರಣೆಗೆ ಅನುವಾದ, ಪ್ರತಿಲೇಖನ, ಮಾತು, ಮುಖ ಮತ್ತು ವಸ್ತು ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ, ವೈದ್ಯಕೀಯ ಚಿತ್ರಗಳ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ, ನೈಸರ್ಗಿಕ ಭಾಷೆಗಳ ಸಂಸ್ಕರಣೆ, ವಿವಿಧ ಸಾಮಾಜಿಕ ನೆಟ್‌ವರ್ಕ್ ಫಿಲ್ಟರ್‌ಗಳು ಇತ್ಯಾದಿ. ಗ್ರ್ಯಾಂಡ್‌ಮಾಸ್ಟರ್ ಗರಿ ಕಾಸ್ಪರೋವ್ ಮತ್ತು ಡೀಪ್ ಬ್ಲೂ ಚೆಸ್ ಎಐ ನಡುವಿನ ಚೆಸ್ ಪಂದ್ಯ ನೆನಪಿದೆಯೇ?
ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯು ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯ ಮತ್ತೊಂದು ಪ್ರಮುಖ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ ಆಗಿದೆ. ಸಂಕ್ಷಿಪ್ತವಾಗಿ, ಇದು ತಮ್ಮದೇ ಆದ ಅನುಭವದ ಡೇಟಾಬೇಸ್‌ನಿಂದ ಕಲಿಯುವ ಮತ್ತು ಸುಧಾರಿಸುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ಯಾವುದೇ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳನ್ನು ಸೂಚಿಸುತ್ತದೆ. ಇದು ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸುವ ಮೂಲಕ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ. ವ್ಯವಸ್ಥೆಯು ಅದನ್ನು ಮಾಡಲು ತರಬೇತಿಯನ್ನು ಹೊಂದಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗುತ್ತದೆ. ಸಿಸ್ಟಮ್ನ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ದೊಡ್ಡ ಪ್ರಮಾಣದ ಡೇಟಾದ ಇನ್ಪುಟ್ ಅನ್ನು ಪಡೆಯುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಒಂದು ಹಂತದಲ್ಲಿ ಅದು ಆ ಡೇಟಾದಿಂದ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗುತ್ತದೆ. ಈ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯ ಅಂತಿಮ ಗುರಿಯು ಈ ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ಸಿಸ್ಟಮ್‌ಗಳನ್ನು ಯಾವುದೇ ಮಾನವ ಹಸ್ತಕ್ಷೇಪ ಅಥವಾ ಸಹಾಯದ ಅಗತ್ಯವಿಲ್ಲದೆ ಸ್ವತಂತ್ರವಾಗಿ ಕಲಿಯಲು ಸಕ್ರಿಯಗೊಳಿಸುವುದು.
ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯ ಜೊತೆಗೆ ನಮೂದಿಸಬೇಕಾದ ಇನ್ನೊಂದು ವಿಷಯವೆಂದರೆ ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆ. ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆಯ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯಲ್ಲಿನ ಪ್ರಮುಖ ಸಾಧನವೆಂದರೆ ಕೃತಕ ನರಗಳ ಜಾಲಗಳು. ಅವು ಮಾನವ ಮೆದುಳಿನ ರಚನೆ ಮತ್ತು ಕಾರ್ಯವನ್ನು ಹೋಲುವ ಸುಧಾರಿತ ಕ್ರಮಾವಳಿಗಳು. ಆದಾಗ್ಯೂ, ಅವು ಪ್ಲಾಸ್ಟಿಕ್ ಮತ್ತು ಹೆಚ್ಚು ಅನಲಾಗ್ ಆಧಾರಿತ ಜೈವಿಕ ಮಿದುಳಿನಂತಲ್ಲದೆ ಸ್ಥಿರ ಮತ್ತು ಸಾಂಕೇತಿಕವಾಗಿವೆ. ಸಂಕ್ಷಿಪ್ತವಾಗಿ ಹೇಳುವುದಾದರೆ, ಈ ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆಯು ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯ ವಿಶೇಷ ವಿಧಾನವಾಗಿದೆ, ಪ್ರಾಥಮಿಕವಾಗಿ ಕೃತಕ ನರಗಳ ಜಾಲಗಳನ್ನು ಆಧರಿಸಿದೆ. ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆಯ ಗುರಿಯು ಮಾನವ ಕಲಿಕೆಯ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗಳನ್ನು ನಿಕಟವಾಗಿ ಪುನರಾವರ್ತಿಸುವುದು. ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆಯ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನವು ತುಂಬಾ ಉಪಯುಕ್ತವಾಗಿದೆ, ಮತ್ತು ಧ್ವನಿಯಿಂದ ನಿಯಂತ್ರಿಸಲ್ಪಡುವ ವಿವಿಧ ಸಾಧನಗಳಲ್ಲಿ ಇದು ಪ್ರಮುಖ ಪಾತ್ರವನ್ನು ವಹಿಸುತ್ತದೆ - ಟ್ಯಾಬ್ಲೆಟ್‌ಗಳು, ಟಿವಿಗಳು, ಸ್ಮಾರ್ಟ್‌ಫೋನ್‌ಗಳು, ಫ್ರಿಜ್‌ಗಳು ಇತ್ಯಾದಿ. ಕೃತಕ ನರಮಂಡಲಗಳನ್ನು ಒಂದು ರೀತಿಯ ಫಿಲ್ಟರಿಂಗ್ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯಾಗಿ ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ, ಇದು ಐಟಂಗಳನ್ನು ಊಹಿಸುವ ಗುರಿಯನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ. ಭವಿಷ್ಯದಲ್ಲಿ ಬಳಕೆದಾರರು ಖರೀದಿಸುತ್ತಾರೆ. ಡೀಪ್ ಲರ್ನಿಂಗ್ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನವನ್ನು ವೈದ್ಯಕೀಯ ಕ್ಷೇತ್ರದಲ್ಲಿಯೂ ವ್ಯಾಪಕವಾಗಿ ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಕ್ಯಾನ್ಸರ್ ಸಂಶೋಧಕರಿಗೆ ಇದು ಬಹಳ ಮುಖ್ಯ, ಏಕೆಂದರೆ ಇದು ಕ್ಯಾನ್ಸರ್ ಕೋಶಗಳನ್ನು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತವಾಗಿ ಪತ್ತೆಹಚ್ಚಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ.
ಈಗ ನಾವು ಭಾಷಣ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆಗೆ ಹಿಂತಿರುಗುತ್ತೇವೆ. ಈ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನವು ನಾವು ಈಗಾಗಲೇ ಹೇಳಿದಂತೆ, ಮಾತನಾಡುವ ಭಾಷೆಯ ವಿವಿಧ ಪದಗಳು ಮತ್ತು ನುಡಿಗಟ್ಟುಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸುವ ಗುರಿಯನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ. ನಂತರ ಅದನ್ನು ಯಂತ್ರವು ಓದಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗುವ ಸ್ವರೂಪಕ್ಕೆ ಪರಿವರ್ತಿಸುತ್ತದೆ. ಮೂಲಭೂತ ಕಾರ್ಯಕ್ರಮಗಳು ಕಡಿಮೆ ಸಂಖ್ಯೆಯ ಪ್ರಮುಖ ಪದಗುಚ್ಛಗಳನ್ನು ಮಾತ್ರ ಗುರುತಿಸುತ್ತವೆ, ಆದರೆ ಕೆಲವು ಸುಧಾರಿತ ಭಾಷಣ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ ಸಾಫ್ಟ್‌ವೇರ್ ಎಲ್ಲಾ ರೀತಿಯ ನೈಸರ್ಗಿಕ ಭಾಷಣವನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗುತ್ತದೆ. ಧ್ವನಿ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನವು ಹೆಚ್ಚಿನ ಸಂದರ್ಭಗಳಲ್ಲಿ ಅನುಕೂಲಕರವಾಗಿದೆ, ಆದರೆ ಧ್ವನಿಮುದ್ರಣದ ಗುಣಮಟ್ಟವು ಸಾಕಷ್ಟು ಉತ್ತಮವಾಗಿಲ್ಲದಿದ್ದಾಗ ಅಥವಾ ಸ್ಪೀಕರ್ ಅನ್ನು ಸರಿಯಾಗಿ ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು ಕಷ್ಟಕರವಾದ ಹಿನ್ನೆಲೆ ಶಬ್ದಗಳು ಇದ್ದಾಗ ಕೆಲವೊಮ್ಮೆ ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ಎದುರಿಸುತ್ತದೆ. ಸ್ಪೀಕರ್ ನಿಜವಾಗಿಯೂ ಬಲವಾದ ಉಚ್ಚಾರಣೆ ಅಥವಾ ಉಪಭಾಷೆಯನ್ನು ಹೊಂದಿರುವಾಗ ಅದು ಇನ್ನೂ ಕೆಲವು ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ಎದುರಿಸಬಹುದು. ಭಾಷಣ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ ನಿರಂತರವಾಗಿ ಅಭಿವೃದ್ಧಿ ಹೊಂದುತ್ತಿದೆ, ಆದರೆ ಇದು ಇನ್ನೂ ಪರಿಪೂರ್ಣವಾಗಿಲ್ಲ. ಎಲ್ಲವೂ ಪದಗಳ ಬಗ್ಗೆ ಅಲ್ಲ, ಯಂತ್ರಗಳು ಇನ್ನೂ ಮಾನವರು ಮಾಡಬಹುದಾದ ಅನೇಕ ಕೆಲಸಗಳಿಗೆ ಸಮರ್ಥವಾಗಿಲ್ಲ, ಉದಾಹರಣೆಗೆ ಅವರು ದೇಹ ಭಾಷೆಯನ್ನು ಅಥವಾ ಇನ್ನೊಬ್ಬರ ಧ್ವನಿಯನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗುವುದಿಲ್ಲ. ಆದಾಗ್ಯೂ, ಈ ಸುಧಾರಿತ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗಳಿಂದ ಹೆಚ್ಚಿನ ಡೇಟಾವನ್ನು ಅರ್ಥೈಸಿಕೊಳ್ಳುವುದರಿಂದ, ಈ ಕೆಲವು ಸವಾಲುಗಳು ಕಷ್ಟದಲ್ಲಿ ಕಡಿಮೆಯಾಗುತ್ತವೆ. ಭವಿಷ್ಯವು ಏನನ್ನು ತರುತ್ತದೆ ಎಂದು ಯಾರಿಗೆ ತಿಳಿದಿದೆ? ಭಾಷಣ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ ಎಲ್ಲಿ ಕೊನೆಗೊಳ್ಳುತ್ತದೆ ಎಂದು ಊಹಿಸಲು ಕಷ್ಟ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಗೂಗಲ್ ಟ್ರಾನ್ಸ್‌ಲೇಟ್ ಎಂಜಿನ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ಸ್ಪೀಚ್ ರೆಕಗ್ನಿಷನ್ ಸಾಫ್ಟ್‌ವೇರ್ ಅನ್ನು ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸುವಲ್ಲಿ ಗೂಗಲ್ ಈಗಾಗಲೇ ಸಾಕಷ್ಟು ಯಶಸ್ಸನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ ಮತ್ತು ಯಂತ್ರವು ನಿರಂತರವಾಗಿ ಕಲಿಯುತ್ತಿದೆ ಮತ್ತು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸುತ್ತಿದೆ. ಬಹುಶಃ ಒಂದು ದಿನ ಅವರು ಮಾನವ ಅನುವಾದಕರನ್ನು ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ಬದಲಾಯಿಸುತ್ತಾರೆ. ಅಥವಾ ಬಹುಶಃ ಇಲ್ಲ, ಮಾನವ ಆತ್ಮದ ಆಳವನ್ನು ಓದಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗದ ಯಾವುದೇ ರೀತಿಯ ಯಂತ್ರಕ್ಕೆ ದೈನಂದಿನ ಭಾಷಣ ಸನ್ನಿವೇಶಗಳು ತುಂಬಾ ಸಂಕೀರ್ಣವಾಗಿವೆ.
ಭಾಷಣ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆಯನ್ನು ಯಾವಾಗ ಬಳಸಬೇಕು?
ಇತ್ತೀಚಿನ ದಿನಗಳಲ್ಲಿ ಬಹುತೇಕ ಎಲ್ಲರೂ ಸ್ಮಾರ್ಟ್‌ಫೋನ್ ಅಥವಾ ಟ್ಯಾಬ್ಲೆಟ್ ಹೊಂದಿದ್ದಾರೆ. ಆ ಸಾಧನಗಳಲ್ಲಿ ಧ್ವನಿ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ ಸಾಮಾನ್ಯ ಲಕ್ಷಣವಾಗಿದೆ. ವ್ಯಕ್ತಿಯ ಮಾತನ್ನು ಕ್ರಿಯೆಯಾಗಿ ಪರಿವರ್ತಿಸಲು ಅವುಗಳನ್ನು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ನೀವು ನಿಮ್ಮ ಅಜ್ಜಿಗೆ ಕರೆ ಮಾಡಲು ಬಯಸಿದರೆ, ನೀವು "ಕಾಲ್ ಅಜ್ಜಿ" ಎಂದು ಆದೇಶಿಸಿದರೆ ಸಾಕು ಮತ್ತು ನಿಮ್ಮ ಸಂಪರ್ಕ ಪಟ್ಟಿಗಳನ್ನು ಟೈಪ್ ಮಾಡದೆಯೇ ನಿಮ್ಮ ಸ್ಮಾರ್ಟ್‌ಫೋನ್ ಈಗಾಗಲೇ ಸಂಖ್ಯೆಯನ್ನು ಡಯಲ್ ಮಾಡುತ್ತಿದೆ. ಇದು ಮಾತಿನ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ. ಅದರ ಇನ್ನೊಂದು ಉತ್ತಮ ಉದಾಹರಣೆ, ಅಲೆಕ್ಸಾ ಅಥವಾ ಸಿರಿ. ಅವರು ತಮ್ಮ ಸಿಸ್ಟಂನಲ್ಲಿ ಹಾರ್ಡ್-ವೈರ್ಡ್ ಈ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯವನ್ನು ಹೊಂದಿದ್ದಾರೆ. ಏನನ್ನೂ ಟೈಪ್ ಮಾಡದೆಯೇ ಧ್ವನಿಯ ಮೂಲಕ ಯಾವುದನ್ನಾದರೂ ಹುಡುಕುವ ಆಯ್ಕೆಯನ್ನು Google ನಿಮಗೆ ನೀಡುತ್ತದೆ.
ಇದೆಲ್ಲವೂ ಹೇಗೆ ಕೆಲಸ ಮಾಡುತ್ತದೆ ಎಂಬುದರ ಕುರಿತು ನೀವು ಈಗ ಕುತೂಹಲ ಹೊಂದಿದ್ದೀರಿ. ಸರಿ, ಅದು ಕೆಲಸ ಮಾಡಲು, ಮೈಕ್ರೋಫೋನ್‌ಗಳಂತಹ ಸಂವೇದಕಗಳನ್ನು ಸಾಫ್ಟ್‌ವೇರ್‌ನಲ್ಲಿ ನಿರ್ಮಿಸಬೇಕು ಇದರಿಂದ ಮಾತನಾಡುವ ಪದಗಳ ಧ್ವನಿ ತರಂಗಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ, ವಿಶ್ಲೇಷಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಡಿಜಿಟಲ್ ಸ್ವರೂಪಕ್ಕೆ ಪರಿವರ್ತಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಡಿಜಿಟಲ್ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ನಂತರ ಕೆಲವು ರೀತಿಯ ಪದಗಳು ಮತ್ತು ಅಭಿವ್ಯಕ್ತಿಗಳ ಭಂಡಾರದಲ್ಲಿ ಸಂಗ್ರಹಿಸಲಾದ ಇತರ ಮಾಹಿತಿಯೊಂದಿಗೆ ಹೋಲಿಸಬೇಕು. ಹೊಂದಾಣಿಕೆಯಿದ್ದಾಗ ಸಾಫ್ಟ್‌ವೇರ್ ಆಜ್ಞೆಯನ್ನು ಗುರುತಿಸಬಹುದು ಮತ್ತು ಅದರಂತೆ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸಬಹುದು.
ಈ ಹಂತದಲ್ಲಿ ಉಲ್ಲೇಖಿಸಬೇಕಾದ ಇನ್ನೊಂದು ವಿಷಯವೆಂದರೆ WER (ಪದ ದೋಷ ದರ). ಇದು ನೀವು ದೋಷ ಸಂಖ್ಯೆಯನ್ನು ಒಟ್ಟು ಪದಗಳೊಂದಿಗೆ ಭಾಗಿಸುವ ಸೂತ್ರವಾಗಿದೆ. ಆದ್ದರಿಂದ, ಸರಳ ಪದಗಳಲ್ಲಿ ಹೇಳುವುದಾದರೆ, ಇದು ನಿಖರತೆಯೊಂದಿಗೆ ಬಹಳಷ್ಟು ಹೊಂದಿದೆ. ಕಡಿಮೆ WER ಅನ್ನು ಹೊಂದುವುದು ಗುರಿಯಾಗಿದೆ, ಏಕೆಂದರೆ ಇದರರ್ಥ ಮಾತನಾಡುವ ಪದದ ಪ್ರತಿಲೇಖನವು ಹೆಚ್ಚು ನಿಖರವಾಗಿದೆ.
ಸ್ಪೀಚ್ ರೆಕಗ್ನಿಷನ್ ಈಗ ಎಂದಿನಂತೆ ಬೇಡಿಕೆಯಲ್ಲಿದೆ. ನೀವು ಮಾತನಾಡುವ ಪದವನ್ನು ಧ್ವನಿಮುದ್ರಿಸಿದ ಆಡಿಯೊ ಫೈಲ್ ಅನ್ನು ಪಠ್ಯಕ್ಕೆ ಹೇಳೋಣ ಎನ್ನುವುದನ್ನು ಪರಿವರ್ತಿಸಬೇಕಾದರೆ, ನೀವು Gglot ಗೆ ತಿರುಗಬಹುದು. ನಾವು ಪ್ರತಿಲೇಖನ ಸೇವಾ ಪೂರೈಕೆದಾರರಾಗಿದ್ದೇವೆ ಅದು ನ್ಯಾಯಯುತ ಬೆಲೆಗೆ ನಿಖರವಾದ ಪ್ರತಿಲೇಖನಗಳನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ. ಆದ್ದರಿಂದ, ನಮ್ಮ ಬಳಕೆದಾರ ಸ್ನೇಹಿ ವೆಬ್‌ಸೈಟ್ ಮೂಲಕ ಸಂಪರ್ಕದಲ್ಲಿರಲು ಹಿಂಜರಿಯಬೇಡಿ.