स्पीच रेकग्निशन म्हणजे नक्की काय?
भाषण ओळख
स्पीच रेकग्निशनबद्दल तुम्हाला काय माहित असणे आवश्यक आहे
जेव्हा आपण स्पीच रेकग्निशन बद्दल बोलत असतो, तेव्हा आपल्याला सहसा असे सॉफ्टवेअर असते ज्यामध्ये बोलला जाणारा शब्द ओळखण्याची आणि प्रोग्राममध्ये लिहून ठेवण्याची क्षमता असते त्यामुळे शेवटी तुमच्याकडे बोलले गेलेले सर्व काही लिखित स्वरूपात असते. याला अनेकदा "स्पीच-टू-टेक्स्ट" असेही संबोधले जाते. सुरुवातीला त्या सॉफ्टवेअरमध्ये खूप मर्यादित शक्यता होत्या, ज्यामुळे तुम्ही फक्त मर्यादित संख्येत वाक्ये रूपांतरित करू शकता. कालांतराने, स्पीच रेकग्निशन सॉफ्टवेअरमागील तंत्रज्ञान खूप विकसित झाले आहे आणि ते आता खूप अत्याधुनिक झाले आहे, ज्यामुळे ते वेगवेगळ्या भाषा आणि अगदी भिन्न उच्चार ओळखू शकतात. मात्र, या क्षेत्रात अजून काही काम करण्याची गरज आहे हे नक्की.
हे लक्षात घेणे देखील महत्त्वाचे आहे की काहीवेळा लोक एकाच गोष्टीसाठी दोन संज्ञा वापरत असले तरीही उच्चार ओळख हे आवाज ओळखण्यासारखे नाही. बोलणाऱ्या व्यक्तीची ओळख पटवण्यासाठी आणि काय बोलले जात आहे ते लक्षात न घेण्यासाठी आवाज ओळख वापरला जातो.
भाषण ओळख आणि संबंधित तंत्रज्ञानाचा एक छोटा इतिहास
या लेखात, आम्ही भाषण ओळखीच्या उदयामागील इतिहास आणि तंत्रज्ञान थोडक्यात सांगू.
डिजिटल युगाच्या सुरुवातीपासूनच, लोकांना यंत्रांशी संवाद साधण्याची इच्छा होती. पहिल्या प्रकारच्या डिजिटल संगणकाचा शोध लागल्यानंतर, असंख्य शास्त्रज्ञ आणि अभियंते यांनी या प्रक्रियेमध्ये उच्चार ओळख लागू करण्यासाठी विविध मार्गांनी प्रयत्न केले. या प्रक्रियेचे एक महत्त्वपूर्ण वर्ष 1962 होते, जेव्हा IBM ने शूबॉक्स उघड केले, एक मूलभूत भाषण ओळखण्याचे यंत्र जे साध्या गणिताची गणना करण्यास सक्षम होते. जर या प्रोटो-संगणकाचा वापरकर्ता मायक्रोफोनमध्ये बोलला, तर हे मशीन "प्लस" किंवा "मायनस" सारखे सहा नियंत्रण शब्द ओळखण्यास सक्षम होते. कालांतराने, यामागील तंत्रज्ञान विकसित झाले आणि आज संगणकाशी आवाजाद्वारे संवाद साधणे हे अतिशय सामान्य वैशिष्ट्य आहे. सिरी किंवा अलेक्सा सारखी अनेक प्रसिद्ध स्पीच रेकग्निशन इंजिन आहेत. हे लक्षात घेणे महत्त्वाचे आहे की ही आवाज-चालित उपकरणे कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI) आणि मशीन लर्निंगवर अवलंबून आहेत.
जेव्हा कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI) चा उल्लेख केला जातो, तेव्हा ते एखाद्या विज्ञानकथा चित्रपटासारखे वाटू शकते, परंतु सत्य हे आहे की आजच्या काळात आणि युगात AI आपल्या जगात खूप मोठी भूमिका बजावते. खरं तर, एआय आपल्या दैनंदिन जीवनात आधीपासूनच अस्तित्वात आहे, कारण बरेच प्रोग्राम आणि ॲप्स आधीपासूनच त्याचा वापर करतात. परंतु 20 व्या शतकाच्या सुरूवातीस, जेव्हा हा शब्द उदयास आला तेव्हा ती विज्ञान कल्पनारम्य होती. 1950 च्या उत्तरार्धात AI च्या संकल्पना अधिक ठळक झाल्या आणि अनेक शास्त्रज्ञ आणि तत्त्वज्ञांच्या आवडीचा केंद्रबिंदू होता. त्या काळात, ॲलन ट्युरिंग नावाच्या अत्यंत महत्त्वाकांक्षी ब्रिटिश गणितज्ञाने एक प्रस्ताव मांडला की उपलब्ध माहितीच्या इनपुटच्या आधारे मशीन समस्या सोडवू शकतात आणि स्वत: निर्णय घेऊ शकतात. समस्या अशी होती की संगणकांना अद्याप तो डेटा लक्षात ठेवण्याची शक्यता नव्हती, जी कृत्रिम बुद्धिमत्तेच्या विकासासाठी एक महत्त्वपूर्ण पाऊल आहे. त्यावेळेस ते जे काही करू शकत होते ते फक्त सोप्या आदेशांची अंमलबजावणी करणे होते.
एआयच्या विकासातील आणखी एक महत्त्वाचे नाव म्हणजे जॉन मॅककार्थी, ज्यांनी प्रथम "कृत्रिम बुद्धिमत्ता" ही संज्ञा तयार केली. मॅककार्थी म्हणाले की AI हे आहे: "बुद्धिमान मशीन बनवण्याचे विज्ञान आणि अभियांत्रिकी". 1956 मध्ये डार्टमाउथ कॉलेजमध्ये झालेल्या सेमिनल कॉन्फरन्समध्ये ही व्याख्या समोर आली. तेव्हापासून AI चा विकास वेगाने होऊ लागला.
आज, कृत्रिम बुद्धिमत्ता त्याच्या विविध स्वरूपात सर्वत्र उपस्थित आहे. हे मोठ्या प्रमाणावर दत्तक घेतले गेले आहे, मुख्यत्वे जगभरात दररोज देवाणघेवाण होत असलेल्या डेटाच्या एकूण प्रमाणामध्ये वाढ झाल्यामुळे. हे प्रगत अल्गोरिदममध्ये वापरले जाते आणि यामुळे स्टोरेज आणि संगणकीय शक्तीमध्ये सुधारणा झाली. AI अनेक कारणांसाठी वापरला जातो, उदाहरणार्थ भाषांतर, प्रतिलेखन, भाषण, चेहरा आणि वस्तू ओळखणे, वैद्यकीय प्रतिमांचे विश्लेषण, नैसर्गिक भाषांवर प्रक्रिया करणे, विविध सोशल नेटवर्क फिल्टर्स इत्यादी. ग्रँडमास्टर गारी कास्पारोव आणि डीप ब्लू बुद्धिबळ AI यांच्यातील बुद्धिबळ सामना आठवतो?
मशीन लर्निंग हा कृत्रिम बुद्धिमत्तेचा आणखी एक महत्त्वाचा उपयोग आहे. थोडक्यात, ते त्यांच्या स्वतःच्या अनुभवाच्या डेटाबेसमधून शिकण्याची आणि सुधारण्याची क्षमता असलेल्या कोणत्याही प्रणालींचा संदर्भ देते. हे नमुन्यांची ओळख करून कार्य करते. हे करण्यासाठी सिस्टमला प्रशिक्षित करणे आवश्यक आहे. सिस्टमच्या अल्गोरिदमला मोठ्या प्रमाणात डेटाचा इनपुट प्राप्त होतो आणि एका क्षणी ते त्या डेटामधून पॅटर्न ओळखण्यास सक्षम होते. या प्रक्रियेचे अंतिम उद्दिष्ट हे आहे की या संगणक प्रणालींना कोणत्याही मानवी हस्तक्षेपाची किंवा मदतीची गरज न पडता स्वतंत्रपणे शिकता यावे.
मशीन लर्निंगबरोबरच आणखी एक गोष्ट जी अतिशय महत्त्वाची आहे ती म्हणजे डीप लर्निंग. सखोल शिक्षणाच्या प्रक्रियेतील सर्वात महत्त्वाचे साधन म्हणजे तथाकथित कृत्रिम न्यूरल नेटवर्क्स. ते प्रगत अल्गोरिदम आहेत, मानवी मेंदूच्या रचना आणि कार्याप्रमाणेच. तथापि, ते स्थिर आणि प्रतीकात्मक आहेत, जैविक मेंदूच्या विपरीत जे प्लास्टिक आणि अधिक ॲनालॉग आधारित आहेत. थोडक्यात, हे सखोल शिक्षण ही मशीन लर्निंगची एक अतिशय खास पद्धत आहे, प्रामुख्याने कृत्रिम न्यूरल नेटवर्कवर आधारित. सखोल शिक्षणाचे उद्दिष्ट मानवी शिक्षण प्रक्रियेची बारकाईने प्रतिकृती बनवणे आहे. सखोल शिक्षण तंत्रज्ञान खूप उपयुक्त आहे, आणि ते आवाजाद्वारे नियंत्रित केलेल्या विविध उपकरणांमध्ये महत्त्वाची भूमिका बजावते - टॅब्लेट, टीव्ही, स्मार्टफोन, फ्रीज इ. कृत्रिम न्यूरल नेटवर्कचा वापर एक प्रकारची फिल्टरिंग प्रणाली म्हणून देखील केला जातो ज्याचा उद्देश वस्तूंचा अंदाज लावणे आहे. जे वापरकर्ता भविष्यात खरेदी करेल. वैद्यकीय क्षेत्रातही सखोल शिक्षण तंत्रज्ञानाचा वापर मोठ्या प्रमाणावर केला जातो. कर्करोग संशोधकांसाठी हे खूप महत्वाचे आहे, कारण ते आपोआप कर्करोगाच्या पेशी शोधण्यात मदत करते.
आता आपण स्पीच रेकग्निशनवर परत येऊ. आम्ही आधीच नमूद केल्याप्रमाणे हे तंत्रज्ञान, बोलल्या जाणाऱ्या भाषेतील विविध शब्द आणि वाक्प्रचार ओळखण्याचे उद्दिष्ट आहे. नंतर ते त्यांना मशीन वाचण्यास सक्षम असलेल्या फॉरमॅटमध्ये रूपांतरित करते. बेसिक प्रोग्राम्स फक्त काही प्रमुख वाक्ये ओळखतात, परंतु काही अधिक प्रगत स्पीच रेकग्निशन सॉफ्टवेअर सर्व प्रकारच्या नैसर्गिक भाषणाचा उलगडा करण्यास सक्षम आहे. स्पीच रेकग्निशन टेक्नॉलॉजी बहुतेक प्रकरणांमध्ये सोयीस्कर असते, परंतु जेव्हा रेकॉर्डिंगचा दर्जा पुरेसा चांगला नसतो किंवा जेव्हा पार्श्वभूमी आवाज असतो ज्यामुळे स्पीकरला योग्यरित्या समजणे कठीण होते तेव्हा त्यात काहीवेळा समस्या येतात. स्पीकरचा उच्चार किंवा बोलीभाषा असली तरीही त्याला काही समस्या येऊ शकतात. बोलण्याची ओळख सतत विकसित होत आहे, परंतु तरीही ती पूर्णपणे परिपूर्ण नाही. सर्व काही शब्दांबद्दल नाही, यंत्रे अजूनही मानव करू शकत असलेल्या बऱ्याच गोष्टी करण्यास सक्षम नाहीत, उदाहरणार्थ ते शरीराची भाषा किंवा एखाद्याच्या आवाजाचा उलगडा करण्यास सक्षम नाहीत. तथापि, या प्रगत अल्गोरिदमद्वारे अधिक डेटाचा उलगडा होत असल्याने, यापैकी काही आव्हाने अडचणीत कमी होत आहेत. भविष्य काय घेऊन येईल कोणास ठाऊक? स्पीच रेकग्निशन कुठे संपेल हे सांगणे कठीण आहे. उदाहरणार्थ, Google भाषांतर इंजिनमध्ये स्पीच रेकग्निशन सॉफ्टवेअर लागू करण्यात Google ला आधीपासूनच बरेच यश मिळत आहे आणि मशीन सतत शिकत आहे आणि विकसित होत आहे. कदाचित एक दिवस ते मानवी अनुवादकांची पूर्णपणे जागा घेतील. किंवा कदाचित नाही, दैनंदिन भाषण परिस्थिती कोणत्याही प्रकारच्या मशीनसाठी खूप जटिल आहे जी मानवी आत्म्याची खोली वाचण्यास सक्षम नाही.
स्पीच रेकग्निशन कधी वापरायचे?
आजकाल जवळपास प्रत्येकाकडे स्मार्टफोन किंवा टॅबलेट आहे. त्या उपकरणांमध्ये स्पीच रेकग्निशन हे एक सामान्य वैशिष्ट्य आहे. ते एखाद्या व्यक्तीचे भाषण कृतीत रूपांतरित करण्यासाठी वापरले जातात. जर तुम्हाला तुमच्या आजीला कॉल करायचा असेल, तर तुम्ही "आजीला कॉल करा" असा आदेश द्याल इतके पुरेसे आहे आणि तुमचा स्मार्टफोन तुमच्या संपर्क सूचीमधून टाइप न करता आधीच नंबर डायल करत आहे. ही स्पीच रेकग्निशन आहे. त्याचे आणखी एक चांगले उदाहरण म्हणजे अलेक्सा किंवा सिरी. त्यांच्या सिस्टममध्ये हे वैशिष्ट्य हार्ड-वायर्ड देखील आहे. गुगल तुम्हाला काहीही टाईप न करता व्हॉइसद्वारे काहीही शोधण्याचा पर्याय देखील देते.
हे सर्व कसे कार्य करते याबद्दल कदाचित तुम्हाला उत्सुकता असेल. बरं, ते काम करण्यासाठी, मायक्रोफोन्ससारखे सेन्सर सॉफ्टवेअरमध्ये तयार करावे लागतील जेणेकरुन बोलल्या जाणाऱ्या शब्दांच्या ध्वनी लहरी ओळखल्या जातील, त्यांचे विश्लेषण केले जाईल आणि डिजिटल स्वरूपात रूपांतरित केले जाईल. त्यानंतर डिजिटल माहितीची तुलना इतर माहितीशी करावी लागेल जी काही प्रकारच्या शब्द आणि अभिव्यक्ती भांडारात साठवली जाते. जेव्हा जुळते तेव्हा सॉफ्टवेअर कमांड ओळखू शकते आणि त्यानुसार कार्य करू शकते.
या टप्प्यावर नमूद करणे आवश्यक असलेली आणखी एक गोष्ट म्हणजे तथाकथित WER (शब्द त्रुटी दर). हे एक सूत्र आहे ज्यामध्ये आपण एकूण शब्दांसह त्रुटी संख्या विभाजित करता. तर, सोप्या भाषेत सांगायचे तर, त्यात अचूकतेशी बरेच काही आहे. निश्चितपणे कमी WER असणे हे ध्येय आहे, कारण याचा अर्थ असा होतो की बोललेल्या शब्दाचे लिप्यंतरण अधिक अचूक आहे.
स्पीच रिकग्निशनला आता पूर्वीइतकीच मागणी आहे. जर तुम्हाला रेकॉर्ड केलेल्या ऑडिओ फाईलला लेट्स म्हनून बोललेला शब्द मजकुरात रूपांतरित करायचा असेल, तर तुम्ही Gglot कडे वळू शकता. आम्ही एक ट्रान्सक्रिप्शन सेवा प्रदाता आहोत जे वाजवी किंमतीसाठी अचूक प्रतिलेखन ऑफर करते. म्हणून, आमच्या वापरकर्ता-अनुकूल वेबसाइटद्वारे संपर्कात राहण्यास अजिबात संकोच करू नका.