എന്താണ് സ്പീച്ച് റെക്കഗ്നിഷൻ?

സംസാരം തിരിച്ചറിയൽ

സംഭാഷണം തിരിച്ചറിയുന്നതിനെക്കുറിച്ച് നിങ്ങൾ അറിയേണ്ടത്

നമ്മൾ സംഭാഷണം തിരിച്ചറിയുന്നതിനെ കുറിച്ച് സംസാരിക്കുമ്പോൾ, സാധാരണയായി നമ്മൾ അർത്ഥമാക്കുന്നത് സംസാരിക്കുന്ന വാക്ക് തിരിച്ചറിയാനും ഒരു പ്രോഗ്രാമിൽ അത് എഴുതാനും കഴിവുള്ള ഒരു സോഫ്‌റ്റ്‌വെയറാണ്, അതിനാൽ അവസാനം നിങ്ങൾക്ക് എഴുതിയ ഫോർമാറ്റിൽ സംസാരിച്ചതെല്ലാം ലഭിക്കും. ഇത് പലപ്പോഴും "സ്പീച്ച്-ടു-ടെക്സ്റ്റ്" എന്നും അറിയപ്പെടുന്നു. തുടക്കത്തിൽ ആ സോഫ്റ്റ്‌വെയറിന് വളരെ പരിമിതമായ സാധ്യതകളേ ഉണ്ടായിരുന്നുള്ളൂ, അതിനാൽ നിങ്ങൾക്ക് പരിമിതമായ എണ്ണം ശൈലികൾ മാത്രമേ പരിവർത്തനം ചെയ്യാൻ കഴിയൂ. കാലക്രമേണ, സ്പീച്ച് റെക്കഗ്നിഷൻ സോഫ്‌റ്റ്‌വെയറിന് പിന്നിലെ സാങ്കേതികവിദ്യ വളരെയധികം വികസിച്ചു, ഇപ്പോൾ അത് കൂടുതൽ സങ്കീർണ്ണമായിരിക്കുന്നു, അതുവഴി വ്യത്യസ്ത ഭാഷകളും വ്യത്യസ്ത ഉച്ചാരണങ്ങളും പോലും തിരിച്ചറിയാൻ കഴിയും. എന്നാൽ തീർച്ചയായും, ഈ മേഖലയിൽ ഇനിയും പ്രവർത്തിക്കേണ്ടതുണ്ട്.

ചില സമയങ്ങളിൽ ആളുകൾ ഒരേ കാര്യത്തിനായി രണ്ട് പദങ്ങൾ ഉപയോഗിക്കുമെങ്കിലും, സംഭാഷണ തിരിച്ചറിയൽ വോയ്‌സ് തിരിച്ചറിയലിന് തുല്യമല്ല എന്നതും ശ്രദ്ധിക്കേണ്ടതാണ്. വോയ്സ് റെക്കഗ്നിഷൻ ഉപയോഗിക്കുന്നത് സംസാരിക്കുന്ന വ്യക്തിയെ തിരിച്ചറിയാനും എന്താണ് പറയുന്നതെന്ന് ശ്രദ്ധിക്കാതിരിക്കാനും ഉപയോഗിക്കുന്നു.

സംഭാഷണം തിരിച്ചറിയലിൻ്റെയും അനുബന്ധ സാങ്കേതികവിദ്യയുടെയും ഒരു ഹ്രസ്വ ചരിത്രം

ഈ ലേഖനത്തിൽ, സംഭാഷണ തിരിച്ചറിയലിൻ്റെ ഉയർച്ചയ്ക്ക് പിന്നിലെ ചരിത്രവും സാങ്കേതികവിദ്യയും ഞങ്ങൾ ഹ്രസ്വമായി വിശദീകരിക്കും.

ഡിജിറ്റൽ യുഗത്തിൻ്റെ ആരംഭം മുതൽ, യന്ത്രങ്ങളുമായി എങ്ങനെയെങ്കിലും ആശയവിനിമയം നടത്താൻ ആളുകൾക്ക് ആഗ്രഹമുണ്ടായിരുന്നു. ആദ്യത്തെ തരം ഡിജിറ്റൽ കമ്പ്യൂട്ടർ കണ്ടുപിടിച്ചതിനുശേഷം, ഈ പ്രക്രിയയിൽ എങ്ങനെയെങ്കിലും സംഭാഷണ തിരിച്ചറിയൽ നടപ്പിലാക്കാൻ നിരവധി ശാസ്ത്രജ്ഞരും എഞ്ചിനീയർമാരും പലവിധത്തിൽ ശ്രമിച്ചിട്ടുണ്ട്. ഈ പ്രക്രിയയുടെ നിർണായകമായ വർഷം 1962 ആയിരുന്നു, ലളിതമായ ഗണിത കണക്കുകൂട്ടലുകൾ നടത്താൻ കഴിയുന്ന അടിസ്ഥാന സംഭാഷണ തിരിച്ചറിയൽ യന്ത്രമായ ഷൂബോക്സ് IBM വെളിപ്പെടുത്തിയതാണ്. ഈ പ്രോട്ടോ-കമ്പ്യൂട്ടറിൻ്റെ ഉപയോക്താവ് ഒരു മൈക്രോഫോണിൽ സംസാരിച്ചാൽ, ഈ മെഷീന് "പ്ലസ്" അല്ലെങ്കിൽ "മൈനസ്" പോലുള്ള ആറ് നിയന്ത്രണ വാക്കുകൾ വരെ തിരിച്ചറിയാൻ കഴിയും. കാലക്രമേണ, ഇതിന് പിന്നിലെ സാങ്കേതികവിദ്യ വികസിച്ചു, ഇന്ന് കമ്പ്യൂട്ടറുകളുമായി ശബ്ദത്തിലൂടെ സംവദിക്കുന്നത് വളരെ സാധാരണമായ സവിശേഷതയാണ്. സിരി അല്ലെങ്കിൽ അലക്‌സ പോലുള്ള നിരവധി പ്രശസ്തമായ സംഭാഷണ തിരിച്ചറിയൽ എഞ്ചിനുകൾ ഉണ്ട്. ഈ വോയ്സ്-ഡ്രൈവ് ഉപകരണങ്ങൾ ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇൻ്റലിജൻസ് (AI), മെഷീൻ ലേണിംഗ് എന്നിവയെ ആശ്രയിച്ചിരിക്കുന്നു എന്നത് ശ്രദ്ധിക്കേണ്ടതാണ്.

ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇൻ്റലിജൻസ് (AI) പരാമർശിക്കുമ്പോൾ, അത് ഒരു സയൻസ് ഫിക്ഷൻ സിനിമയിൽ നിന്ന് പോലെ തോന്നാം, എന്നാൽ ഇന്നത്തെ കാലത്ത് AI നമ്മുടെ ലോകത്ത് ഒരു വലിയ പങ്ക് വഹിക്കുന്നു എന്നതാണ് സത്യം. വാസ്തവത്തിൽ, AI ഇതിനകം തന്നെ നമ്മുടെ ദൈനംദിന ജീവിതത്തിൽ വളരെ സാന്നിദ്ധ്യമാണ്, കാരണം നിരവധി പ്രോഗ്രാമുകളും ആപ്പുകളും ഇതിനകം തന്നെ ഇത് ഉപയോഗിക്കുന്നു. എന്നാൽ 20-ാം നൂറ്റാണ്ടിൻ്റെ തുടക്കത്തിൽ, ഈ പദം ഉയർന്നുവന്നപ്പോൾ അത് സയൻസ് ഫിക്ഷൻ ആയിരുന്നു. 1950-ൻ്റെ അവസാനത്തിൽ, AI എന്ന ആശയങ്ങൾ കൂടുതൽ പ്രാധാന്യമർഹിക്കുകയും നിരവധി ശാസ്ത്രജ്ഞരുടെയും തത്ത്വചിന്തകരുടെയും താൽപ്പര്യത്തിൻ്റെ കേന്ദ്രബിന്ദുവായി മാറുകയും ചെയ്തു. അക്കാലത്ത്, അലൻ ട്യൂറിംഗ് എന്ന് വിളിക്കപ്പെടുന്ന ഒരു ബ്രിട്ടീഷ് ഗണിതശാസ്ത്രജ്ഞൻ, ലഭ്യമായ വിവരങ്ങളുടെ ഇൻപുട്ടിനെ അടിസ്ഥാനമാക്കി യന്ത്രങ്ങൾക്ക് പ്രശ്നങ്ങൾ പരിഹരിക്കാനും സ്വയം തീരുമാനങ്ങൾ എടുക്കാനും കഴിയുമെന്ന ഒരു നിർദ്ദേശം കൊണ്ടുവന്നു. ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇൻ്റലിജൻസ് വികസിപ്പിക്കുന്നതിനുള്ള നിർണായക ചുവടുവെപ്പായ ആ ഡാറ്റ മനഃപാഠമാക്കാനുള്ള സാധ്യത കമ്പ്യൂട്ടറുകൾക്ക് ഇതുവരെ ഇല്ലായിരുന്നു എന്നതാണ് പ്രശ്നം. അന്ന് അവർക്ക് ചെയ്യാൻ കഴിയുന്നത് ലളിതമായ കമാൻഡുകൾ നടപ്പിലാക്കുക എന്നതാണ്.

AI യുടെ വികസനത്തിലെ മറ്റൊരു പ്രധാന പേര് ജോൺ മക്കാർത്തിയാണ്, "ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇൻ്റലിജൻസ്" എന്ന പദം ആദ്യമായി ഉപയോഗിച്ചു. AI എന്ന് മക്കാർത്തി പ്രസ്താവിച്ചു: "ബുദ്ധിയുള്ള യന്ത്രങ്ങൾ നിർമ്മിക്കുന്നതിനുള്ള ശാസ്ത്രവും എഞ്ചിനീയറിംഗും". 1956-ൽ ഡാർട്ട്‌മൗത്ത് കോളേജിൽ നടന്ന സെമിനൽ കോൺഫറൻസിൽ ഈ നിർവചനം വെളിപ്പെട്ടു. അന്നുമുതൽ AI തീവ്രമായ വേഗതയിൽ വികസിക്കാൻ തുടങ്ങി.

ഇന്ന്, കൃത്രിമബുദ്ധി അതിൻ്റെ വിവിധ രൂപങ്ങളിൽ എല്ലായിടത്തും ഉണ്ട്. എല്ലാ ദിവസവും ലോകമെമ്പാടും കൈമാറ്റം ചെയ്യപ്പെടുന്ന ഡാറ്റയുടെ മൊത്തത്തിലുള്ള വർദ്ധന കാരണം ഇത് വൻതോതിൽ ദത്തെടുക്കലിലേക്ക് വളർന്നു. ഇത് വിപുലമായ അൽഗോരിതങ്ങളിൽ ഉപയോഗിക്കുന്നു, ഇത് സംഭരണത്തിലും കമ്പ്യൂട്ടിംഗ് ശക്തിയിലും മെച്ചപ്പെടുത്തലുകൾക്ക് കാരണമായി. വിവർത്തനം, ട്രാൻസ്ക്രിപ്ഷൻ, സംസാരം, മുഖം, വസ്തുക്കൾ തിരിച്ചറിയൽ, മെഡിക്കൽ ഇമേജുകളുടെ വിശകലനം, പ്രകൃതി ഭാഷകളുടെ സംസ്കരണം, വിവിധ സോഷ്യൽ നെറ്റ്‌വർക്ക് ഫിൽട്ടറുകൾ തുടങ്ങിയവയ്ക്ക് AI നിരവധി ആവശ്യങ്ങൾക്കായി ഉപയോഗിക്കുന്നു. ഗ്രാൻഡ്മാസ്റ്റർ ഗാരി കാസ്പറോവും ഡീപ് ബ്ലൂ ചെസ്സ് എഐയും തമ്മിലുള്ള ആ ചെസ്സ് മത്സരം ഓർക്കുന്നുണ്ടോ?

ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇൻ്റലിജൻസിൻ്റെ മറ്റൊരു പ്രധാന പ്രയോഗമാണ് മെഷീൻ ലേണിംഗ്. ചുരുക്കത്തിൽ, സ്വന്തം അനുഭവത്തിൻ്റെ ഡാറ്റാബേസിൽ നിന്ന് പഠിക്കാനും മെച്ചപ്പെടുത്താനുമുള്ള കഴിവുള്ള ഏതൊരു സിസ്റ്റത്തെയും ഇത് സൂചിപ്പിക്കുന്നു. പാറ്റേണുകൾ തിരിച്ചറിയുന്നതിലൂടെയാണ് ഇത് പ്രവർത്തിക്കുന്നത്. സിസ്റ്റത്തിന് അത് ചെയ്യണമെങ്കിൽ അത് പരിശീലിപ്പിക്കാൻ കഴിയണം. സിസ്റ്റത്തിൻ്റെ അൽഗോരിതം വലിയ അളവിലുള്ള ഡാറ്റയുടെ ഇൻപുട്ട് സ്വീകരിക്കുന്നു, ഒരു ഘട്ടത്തിൽ ആ ഡാറ്റയിൽ നിന്ന് പാറ്റേണുകൾ തിരിച്ചറിയാൻ അതിന് കഴിയും. ഈ പ്രക്രിയയുടെ ആത്യന്തിക ലക്ഷ്യം ഈ കമ്പ്യൂട്ടർ സിസ്റ്റങ്ങളെ മനുഷ്യരുടെ ഇടപെടലോ സഹായമോ ആവശ്യമില്ലാതെ സ്വതന്ത്രമായി പഠിക്കാൻ പ്രാപ്തമാക്കുക എന്നതാണ്.

മെഷീൻ ലേണിംഗിനൊപ്പം പരാമർശിക്കേണ്ട മറ്റൊരു കാര്യം ആഴത്തിലുള്ള പഠനമാണ്. ആഴത്തിലുള്ള പഠന പ്രക്രിയയിലെ ഏറ്റവും പ്രധാനപ്പെട്ട ഉപകരണങ്ങളിലൊന്നാണ് കൃത്രിമ ന്യൂറൽ നെറ്റ്‌വർക്കുകൾ എന്ന് വിളിക്കപ്പെടുന്നവ. അവ മനുഷ്യ മസ്തിഷ്കത്തിൻ്റെ ഘടനയും പ്രവർത്തനവും പോലെയുള്ള വിപുലമായ അൽഗോരിതങ്ങളാണ്. എന്നിരുന്നാലും, അവ പ്ലാസ്റ്റിക്കും കൂടുതൽ അനലോഗ് അധിഷ്ഠിതവുമായ ജൈവ മസ്തിഷ്കത്തിൽ നിന്ന് വ്യത്യസ്തമായി നിശ്ചലവും പ്രതീകാത്മകവുമാണ്. ചുരുക്കത്തിൽ, ഈ ആഴത്തിലുള്ള പഠനം മെഷീൻ ലേണിംഗിൻ്റെ ഒരു പ്രത്യേക രീതിയാണ്, പ്രാഥമികമായി കൃത്രിമ ന്യൂറൽ നെറ്റ്‌വർക്കുകളെ അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ളതാണ്. ആഴത്തിലുള്ള പഠനത്തിൻ്റെ ലക്ഷ്യം മനുഷ്യൻ്റെ പഠന പ്രക്രിയകളെ അടുത്ത് പകർത്തുക എന്നതാണ്. ഡീപ് ലേണിംഗ് ടെക്‌നോളജി വളരെ ഉപയോഗപ്രദമാണ്, കൂടാതെ വോയ്‌സ് നിയന്ത്രിക്കുന്ന വിവിധ ഉപകരണങ്ങളിൽ ഇത് ഒരു പ്രധാന പങ്ക് വഹിക്കുന്നു - ടാബ്‌ലെറ്റുകൾ, ടിവികൾ, സ്‌മാർട്ട്‌ഫോണുകൾ, ഫ്രിഡ്ജുകൾ മുതലായവ. ഇനങ്ങളെ പ്രവചിക്കാൻ ലക്ഷ്യമിട്ടുള്ള ഒരു തരം ഫിൽട്ടറിംഗ് സംവിധാനമായും കൃത്രിമ ന്യൂറൽ നെറ്റ്‌വർക്കുകൾ ഉപയോഗിക്കുന്നു. ഭാവിയിൽ ഉപയോക്താവ് വാങ്ങുമെന്ന്. ഡീപ് ലേണിംഗ് ടെക്നോളജി മെഡിക്കൽ മേഖലയിലും വളരെ വ്യാപകമായി ഉപയോഗിക്കപ്പെടുന്നു. കാൻസർ ഗവേഷകർക്ക് ഇത് വളരെ പ്രധാനമാണ്, കാരണം ഇത് ക്യാൻസർ കോശങ്ങളെ യാന്ത്രികമായി കണ്ടുപിടിക്കാൻ സഹായിക്കുന്നു.

ഇപ്പോൾ നമ്മൾ സംഭാഷണ തിരിച്ചറിയലിലേക്ക് മടങ്ങും. ഈ സാങ്കേതികവിദ്യ, ഞങ്ങൾ ഇതിനകം സൂചിപ്പിച്ചതുപോലെ, സംസാരിക്കുന്ന ഭാഷയുടെ വിവിധ വാക്കുകളും ശൈലികളും തിരിച്ചറിയാൻ ലക്ഷ്യമിടുന്നു. പിന്നീട് അത് മെഷീന് വായിക്കാൻ കഴിയുന്ന ഒരു ഫോർമാറ്റിലേക്ക് അവയെ പരിവർത്തനം ചെയ്യുന്നു. അടിസ്ഥാന പ്രോഗ്രാമുകൾ ഒരു ചെറിയ എണ്ണം കീ പദസമുച്ചയങ്ങൾ മാത്രമേ തിരിച്ചറിയൂ, എന്നാൽ കൂടുതൽ നൂതനമായ സ്പീച്ച് റെക്കഗ്നിഷൻ സോഫ്‌റ്റ്‌വെയറുകൾക്ക് എല്ലാത്തരം സ്വാഭാവിക സംഭാഷണങ്ങളും മനസ്സിലാക്കാൻ കഴിയും. സ്പീച്ച് റെക്കഗ്നിഷൻ ടെക്നോളജി മിക്ക കേസുകളിലും സൗകര്യപ്രദമാണ്, എന്നാൽ റെക്കോർഡിംഗിൻ്റെ ഗുണനിലവാരം മതിയായതല്ലെങ്കിൽ അല്ലെങ്കിൽ സ്പീക്കറിനെ ശരിയായി മനസ്സിലാക്കാൻ ബുദ്ധിമുട്ടുള്ള പശ്ചാത്തല ശബ്ദങ്ങൾ ഉണ്ടാകുമ്പോൾ ചിലപ്പോൾ ഇത് പ്രശ്നങ്ങൾ നേരിടുന്നു. സ്പീക്കറിന് ശരിക്കും ശക്തമായ ഉച്ചാരണമോ ഭാഷാഭേദമോ ഉള്ളപ്പോൾ അതിന് ചില പ്രശ്നങ്ങൾ നേരിടേണ്ടി വന്നേക്കാം. സംഭാഷണ തിരിച്ചറിയൽ നിരന്തരം വികസിച്ചുകൊണ്ടിരിക്കുന്നു, പക്ഷേ അത് ഇപ്പോഴും തികഞ്ഞതല്ല. എല്ലാം വാക്കുകളെക്കുറിച്ചല്ല, മനുഷ്യർക്ക് ചെയ്യാൻ കഴിയുന്ന പല കാര്യങ്ങളിലും യന്ത്രങ്ങൾക്ക് ഇപ്പോഴും കഴിവില്ല, ഉദാഹരണത്തിന് ശരീരഭാഷയോ ഒരാളുടെ ശബ്ദത്തിൻ്റെ സ്വരമോ മനസ്സിലാക്കാൻ അവർക്ക് കഴിയില്ല. എന്നിരുന്നാലും, ഈ നൂതന അൽഗോരിതങ്ങൾ വഴി കൂടുതൽ ഡാറ്റ ഡീക്രിപ്റ്റ് ചെയ്യപ്പെടുന്നതിനാൽ, ഈ വെല്ലുവിളികളിൽ ചിലത് ബുദ്ധിമുട്ട് കുറയുന്നതായി തോന്നുന്നു. ഭാവി എന്ത് കൊണ്ടുവരുമെന്ന് ആർക്കറിയാം? സംഭാഷണം തിരിച്ചറിയൽ എവിടെ അവസാനിക്കുമെന്ന് പ്രവചിക്കാൻ പ്രയാസമാണ്. ഉദാഹരണത്തിന്, ഗൂഗിൾ ട്രാൻസ്ലേറ്റ് എഞ്ചിനുകളിൽ സ്പീച്ച് റെക്കഗ്നിഷൻ സോഫ്‌റ്റ്‌വെയർ നടപ്പിലാക്കുന്നതിൽ ഗൂഗിൾ ഇതിനകം തന്നെ വളരെയധികം വിജയിച്ചിട്ടുണ്ട്, കൂടാതെ മെഷീൻ നിരന്തരം പഠിക്കുകയും വികസിപ്പിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു. ഒരുപക്ഷേ ഒരു ദിവസം അവർ മനുഷ്യ വിവർത്തകരെ പൂർണ്ണമായും മാറ്റിസ്ഥാപിക്കും. അല്ലെങ്കിൽ അല്ലായിരിക്കാം, മനുഷ്യൻ്റെ ആത്മാവിൻ്റെ ആഴം വായിക്കാൻ കഴിയാത്ത ഏതൊരു യന്ത്രത്തിനും ദൈനംദിന സംഭാഷണ സാഹചര്യങ്ങൾ വളരെ സങ്കീർണ്ണമാണ്.

സംഭാഷണം തിരിച്ചറിയൽ എപ്പോഴാണ് ഉപയോഗിക്കേണ്ടത്?

ഇന്ന് മിക്കവാറും എല്ലാവർക്കും സ്മാർട്ട്‌ഫോണോ ടാബ്‌ലെറ്റോ ഉണ്ട്. ആ ഉപകരണങ്ങളിൽ സംസാരം തിരിച്ചറിയൽ ഒരു പൊതു സവിശേഷതയാണ്. ഒരു വ്യക്തിയുടെ സംസാരത്തെ പ്രവർത്തനമാക്കി മാറ്റാൻ അവ ഉപയോഗിക്കുന്നു. നിങ്ങൾക്ക് നിങ്ങളുടെ മുത്തശ്ശിയെ വിളിക്കണമെങ്കിൽ, "മുത്തശ്ശിയെ വിളിക്കുക" എന്ന് കമാൻഡ് ചെയ്താൽ മതി, നിങ്ങളുടെ കോൺടാക്റ്റ് ലിസ്റ്റുകൾ ടൈപ്പ് ചെയ്യാതെ തന്നെ നിങ്ങളുടെ സ്മാർട്ട്ഫോൺ ഇതിനകം തന്നെ നമ്പർ ഡയൽ ചെയ്യുന്നു. ഇതാണ് സംസാരം തിരിച്ചറിയൽ. അതിൻ്റെ മറ്റൊരു നല്ല ഉദാഹരണം, അലക്സ അല്ലെങ്കിൽ സിരി. അവരുടെ സിസ്റ്റത്തിൽ ഈ സവിശേഷത ഹാർഡ്-വയർഡും ഉണ്ട്. ഒന്നും ടൈപ്പ് ചെയ്യാതെ തന്നെ ശബ്ദത്തിലൂടെ എന്തും തിരയാനുള്ള ഓപ്‌ഷനും Google നിങ്ങൾക്ക് നൽകുന്നു.

ഇതെല്ലാം എങ്ങനെ പ്രവർത്തിക്കുന്നു എന്നതിനെക്കുറിച്ച് ഇപ്പോൾ നിങ്ങൾക്ക് ജിജ്ഞാസയുണ്ടായിരിക്കാം. ശരി, ഇത് പ്രവർത്തിക്കുന്നതിന്, മൈക്രോഫോണുകൾ പോലുള്ള സെൻസറുകൾ സോഫ്‌റ്റ്‌വെയറിൽ നിർമ്മിക്കേണ്ടതുണ്ട്, അതുവഴി സംസാരിക്കുന്ന വാക്കുകളുടെ ശബ്ദ തരംഗങ്ങൾ തിരിച്ചറിയുകയും വിശകലനം ചെയ്യുകയും ഡിജിറ്റൽ ഫോർമാറ്റിലേക്ക് പരിവർത്തനം ചെയ്യുകയും ചെയ്യുന്നു. ഡിജിറ്റൽ വിവരങ്ങൾ ഏതെങ്കിലും തരത്തിലുള്ള വാക്കുകളിലും പദപ്രയോഗങ്ങളുടെ ശേഖരത്തിലും സംഭരിച്ചിരിക്കുന്ന മറ്റ് വിവരങ്ങളുമായി താരതമ്യം ചെയ്യേണ്ടതുണ്ട്. ഒരു പൊരുത്തമുള്ളപ്പോൾ സോഫ്റ്റ്‌വെയറിന് കമാൻഡ് തിരിച്ചറിയാനും അതിനനുസരിച്ച് പ്രവർത്തിക്കാനും കഴിയും.

ഈ അവസരത്തിൽ പരാമർശിക്കേണ്ട മറ്റൊരു കാര്യം WER (പദ പിശക് നിരക്ക്) എന്ന് വിളിക്കപ്പെടുന്നതാണ്. പിശക് സംഖ്യയെ ആകെ പദങ്ങൾ കൊണ്ട് ഹരിക്കുന്ന ഒരു സൂത്രവാക്യമാണിത്. അതിനാൽ, ലളിതമായി പറഞ്ഞാൽ, ഇതിന് കൃത്യതയുമായി വളരെയധികം ബന്ധമുണ്ട്. തീർച്ചയായും ഒരു താഴ്ന്ന WER ആണ് ലക്ഷ്യം, കാരണം സംസാരിക്കുന്ന വാക്കിൻ്റെ ട്രാൻസ്ക്രിപ്ഷൻ കൂടുതൽ കൃത്യമാണ്.

സ്‌പീച്ച് റെക്കഗ്‌നിഷന് എന്നത്തേയും പോലെ ഇപ്പോൾ ആവശ്യക്കാരുണ്ട്. റെക്കോർഡ് ചെയ്‌ത ഓഡിയോ ഫയലിൽ നിന്ന് നമുക്ക് സംസാരിക്കുന്ന വാക്ക് ടെക്‌സ്‌റ്റിലേക്ക് പരിവർത്തനം ചെയ്യണമെങ്കിൽ, നിങ്ങൾക്ക് Gglot-ലേക്ക് തിരിയാം. ഞങ്ങൾ ഒരു ട്രാൻസ്ക്രിപ്ഷൻ സേവന ദാതാവാണ്, അത് ന്യായമായ വിലയ്ക്ക് കൃത്യമായ ട്രാൻസ്ക്രിപ്ഷനുകൾ വാഗ്ദാനം ചെയ്യുന്നു. അതിനാൽ, ഞങ്ങളുടെ ഉപയോക്തൃ-സൗഹൃദ വെബ്‌സൈറ്റ് വഴി ബന്ധപ്പെടാൻ മടിക്കേണ്ട.