ਸਪੀਚ ਰਿਕੋਗਨੀਸ਼ਨ ਵਿੱਚ ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਅਤੇ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਦੀ ਭੂਮਿਕਾ

ਸਪੀਚ ਰਿਕੋਗਨੀਸ਼ਨ ਵਿੱਚ ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਅਤੇ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਦੀ ਭੂਮਿਕਾ

ਲੰਬੇ ਸਮੇਂ ਤੋਂ, ਲੋਕ ਮਸ਼ੀਨਾਂ ਨਾਲ ਗੱਲ ਕਰਨ ਦੇ ਯੋਗ ਹੋਣਾ ਚਾਹੁੰਦੇ ਸਨ. ਜਦੋਂ ਤੋਂ ਉਨ੍ਹਾਂ ਨੇ ਕੰਪਿਊਟਰ ਬਣਾਉਣਾ ਸ਼ੁਰੂ ਕੀਤਾ ਹੈ, ਵਿਗਿਆਨੀਆਂ ਅਤੇ ਇੰਜੀਨੀਅਰਾਂ ਨੇ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਵਿੱਚ ਬੋਲੀ ਦੀ ਪਛਾਣ ਨੂੰ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਨ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕੀਤੀ ਹੈ। ਸਾਲ 1962 ਵਿੱਚ, IBM ਨੇ Shoebox ਪੇਸ਼ ਕੀਤਾ, ਇੱਕ ਬੋਲੀ ਪਛਾਣਨ ਵਾਲੀ ਮਸ਼ੀਨ ਜੋ ਸਧਾਰਨ ਗਣਿਤ ਗਣਨਾ ਕਰ ਸਕਦੀ ਸੀ। ਇਸ ਨਵੀਨਤਾਕਾਰੀ ਡਿਵਾਈਸ ਨੇ 16 ਬੋਲੇ ਜਾਣ ਵਾਲੇ ਸ਼ਬਦਾਂ ਨੂੰ ਪਛਾਣਿਆ ਅਤੇ ਜਵਾਬ ਦਿੱਤਾ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ "0" ਤੋਂ "9" ਤੱਕ ਦੇ ਦਸ ਅੰਕ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ। ਜਦੋਂ ਇੱਕ ਨੰਬਰ ਅਤੇ ਕਮਾਂਡ ਸ਼ਬਦ ਜਿਵੇਂ ਕਿ “ਪਲੱਸ,” “ਘਟਾਓ” ਅਤੇ “ਕੁੱਲ” ਬੋਲੇ ਜਾਂਦੇ ਸਨ, ਤਾਂ ਸ਼ੋਬਾਕਸ ਨੇ ਇੱਕ ਜੋੜਨ ਵਾਲੀ ਮਸ਼ੀਨ ਨੂੰ ਸਧਾਰਨ ਗਣਿਤ ਦੀਆਂ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਦੇ ਜਵਾਬਾਂ ਦੀ ਗਣਨਾ ਕਰਨ ਅਤੇ ਪ੍ਰਿੰਟ ਕਰਨ ਲਈ ਕਿਹਾ। ਸ਼ੂਬੌਕਸ ਨੂੰ ਇੱਕ ਮਾਈਕ੍ਰੋਫੋਨ ਵਿੱਚ ਬੋਲਣ ਦੁਆਰਾ ਸੰਚਾਲਿਤ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਸੀ, ਜਿਸ ਨੇ ਅਵਾਜ਼ ਦੀਆਂ ਆਵਾਜ਼ਾਂ ਨੂੰ ਬਿਜਲੀ ਦੇ ਪ੍ਰਭਾਵ ਵਿੱਚ ਬਦਲ ਦਿੱਤਾ ਸੀ। ਇੱਕ ਮਾਪਣ ਵਾਲੇ ਸਰਕਟ ਨੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਕਿਸਮਾਂ ਦੀਆਂ ਆਵਾਜ਼ਾਂ ਦੇ ਅਨੁਸਾਰ ਇਹਨਾਂ ਪ੍ਰਭਾਵਾਂ ਨੂੰ ਸ਼੍ਰੇਣੀਬੱਧ ਕੀਤਾ ਅਤੇ ਇੱਕ ਰੀਲੇਅ ਸਿਸਟਮ ਦੁਆਰਾ ਅਟੈਚਡ ਐਡਿੰਗ ਮਸ਼ੀਨ ਨੂੰ ਸਰਗਰਮ ਕੀਤਾ।

ਸਮੇਂ ਦੇ ਨਾਲ, ਇਹ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਵਿਕਸਤ ਹੋਈ ਅਤੇ ਅੱਜ ਸਾਡੇ ਵਿੱਚੋਂ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਨਿਯਮਿਤ ਤੌਰ 'ਤੇ ਆਵਾਜ਼ ਦੁਆਰਾ ਕੰਪਿਊਟਰਾਂ ਨਾਲ ਗੱਲਬਾਤ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਅੱਜ ਸਭ ਤੋਂ ਪ੍ਰਸਿੱਧ ਵੌਇਸ ਅਸਿਸਟੈਂਟ ਹਨ ਅਮੇਜ਼ਨ ਦੁਆਰਾ ਅਲੈਕਸਾ, ਐਪਲ ਦੁਆਰਾ ਸਿਰੀ, ਗੂਗਲ ਅਸਿਸਟੈਂਟ ਅਤੇ ਮਾਈਕ੍ਰੋਸਾੱਫਟ ਦੁਆਰਾ ਕੋਰਟਾਨਾ। ਇਹ ਸਹਾਇਕ ਕਮਾਂਡਾਂ ਜਾਂ ਸਵਾਲਾਂ ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ ਕਿਸੇ ਵਿਅਕਤੀ ਲਈ ਕੰਮ ਜਾਂ ਸੇਵਾਵਾਂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਉਹ ਮਨੁੱਖੀ ਭਾਸ਼ਣ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰਨ ਅਤੇ ਸੰਸ਼ਲੇਸ਼ਿਤ ਆਵਾਜ਼ਾਂ ਦੁਆਰਾ ਜਵਾਬ ਦੇਣ ਦੇ ਯੋਗ ਹੁੰਦੇ ਹਨ। ਵਰਤੋਂਕਾਰ ਆਪਣੇ ਸਹਾਇਕਾਂ ਨੂੰ ਸਵਾਲ ਪੁੱਛ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਹੋਮ ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ ਡਿਵਾਈਸਾਂ ਅਤੇ ਮੀਡੀਆ ਪਲੇਅਬੈਕ ਨੂੰ ਵੌਇਸ ਰਾਹੀਂ ਕੰਟਰੋਲ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਅਤੇ ਜ਼ੁਬਾਨੀ ਆਦੇਸ਼ਾਂ ਨਾਲ ਈਮੇਲ, ਕਰਨ ਵਾਲੀਆਂ ਸੂਚੀਆਂ ਅਤੇ ਕੈਲੰਡਰਾਂ ਵਰਗੇ ਹੋਰ ਬੁਨਿਆਦੀ ਕੰਮਾਂ ਦਾ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਜਿੰਨਾ ਜ਼ਿਆਦਾ ਅਸੀਂ ਇਹਨਾਂ ਵੌਇਸ-ਸੰਚਾਲਿਤ ਯੰਤਰਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹਾਂ, ਅਸੀਂ ਓਨਾ ਹੀ ਜ਼ਿਆਦਾ ਹੋ ਜਾਂਦੇ ਹਾਂ। ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ (AI) ਅਤੇ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ।

ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ (AI)

ਜਦੋਂ ਤੁਸੀਂ ਆਰਟੀਫਿਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ (AI) ਕਹਿੰਦੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਲੋਕ ਇਹ ਸੋਚ ਸਕਦੇ ਹਨ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਵਿਗਿਆਨਕ ਕਲਪਨਾ ਬਾਰੇ ਗੱਲ ਕਰ ਰਹੇ ਹੋ, ਭਾਵੇਂ ਕਿ AI ਸਾਡੀ ਰੋਜ਼ਾਨਾ ਜ਼ਿੰਦਗੀ ਵਿੱਚ ਬਹੁਤ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ। ਅਸਲ ਵਿੱਚ, ਇਹ ਦਹਾਕਿਆਂ ਤੋਂ ਹੈ. ਪਰ ਸੱਚਾਈ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਇਹ ਸੱਚਮੁੱਚ ਵਿਗਿਆਨਕ ਕਲਪਨਾ ਸੀ ਜਿਸ ਨੇ 20 ^ਵੀਂ ਸਦੀ ਦੀ ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਵਿੱਚ ਲੋਕਾਂ ਨੂੰ ਨਕਲੀ ਤੌਰ 'ਤੇ ਬੁੱਧੀਮਾਨ ਮਨੁੱਖ ਵਰਗੇ ਰੋਬੋਟਾਂ ਨਾਲ ਜਾਣੂ ਕਰਵਾਇਆ। 50 ਦੇ ਦਹਾਕੇ ਵਿੱਚ AI ਦੀਆਂ ਧਾਰਨਾਵਾਂ ਵਿਗਿਆਨੀਆਂ ਅਤੇ ਦਾਰਸ਼ਨਿਕਾਂ ਦੀ ਦਿਲਚਸਪੀ ਦੇ ਕੇਂਦਰ ਵਿੱਚ ਵੱਧ ਤੋਂ ਵੱਧ ਆਈਆਂ। ਉਸ ਸਮੇਂ ਵਿਚ ਨੌਜਵਾਨ ਬ੍ਰਿਟਿਸ਼ ਗਣਿਤ-ਸ਼ਾਸਤਰੀ ਐਲਨ ਟਿਊਰਿੰਗ ਨੇ ਸੁਝਾਅ ਦਿੱਤਾ ਕਿ ਅਜਿਹਾ ਕੋਈ ਕਾਰਨ ਨਹੀਂ ਹੈ ਕਿ ਮਸ਼ੀਨਾਂ (ਇਨਸਾਨਾਂ ਵਾਂਗ) ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਹੱਲ ਨਹੀਂ ਕਰ ਸਕਦੀਆਂ ਅਤੇ ਉਪਲਬਧ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ ਫੈਸਲੇ ਨਹੀਂ ਲੈ ਸਕਦੀਆਂ। ਪਰ ਉਸ ਸਮੇਂ ਵਿੱਚ, ਕੰਪਿਊਟਰਾਂ ਵਿੱਚ ਯਾਦ ਰੱਖਣ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਨਹੀਂ ਸੀ ਜੋ ਖੁਫੀਆ ਜਾਣਕਾਰੀ ਲਈ ਕੁੰਜੀ ਹੈ। ਉਹਨਾਂ ਨੇ ਜੋ ਕੁਝ ਕੀਤਾ ਉਹ ਹੁਕਮਾਂ ਨੂੰ ਚਲਾਉਣਾ ਸੀ। ਪਰ ਫਿਰ ਵੀ, ਇਹ ਐਲਨ ਟਿਊਰਿੰਗ ਸੀ ਜਿਸ ਨੇ ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਦੇ ਬੁਨਿਆਦੀ ਟੀਚੇ ਅਤੇ ਦ੍ਰਿਸ਼ਟੀਕੋਣ ਦੀ ਸਥਾਪਨਾ ਕੀਤੀ ਸੀ।

AI ਦੇ ਪਿਤਾ ਵਜੋਂ ਵਿਆਪਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਮਾਨਤਾ ਪ੍ਰਾਪਤ ਜੌਹਨ ਮੈਕਕਾਰਥੀ ਹੈ ਜਿਸ ਨੇ ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਸ਼ਬਦ ਦੀ ਰਚਨਾ ਕੀਤੀ। ਉਸਦੇ ਲਈ AI ਸੀ: “ਬੁੱਧੀਮਾਨ ਮਸ਼ੀਨਾਂ ਬਣਾਉਣ ਦਾ ਵਿਗਿਆਨ ਅਤੇ ਇੰਜੀਨੀਅਰਿੰਗ”। ਇਹ ਪਰਿਭਾਸ਼ਾ 1956 ਵਿੱਚ ਡਾਰਟਮਾਊਥ ਕਾਲਜ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਕਾਨਫਰੰਸ ਵਿੱਚ ਪੇਸ਼ ਕੀਤੀ ਗਈ ਸੀ ਅਤੇ ਇਸ ਨੇ AI ਖੋਜ ਦੀ ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਦਾ ਸੰਕੇਤ ਦਿੱਤਾ ਸੀ। ਉਦੋਂ ਤੋਂ AI ਵਧਿਆ।

ਆਧੁਨਿਕ ਸੰਸਾਰ ਵਿੱਚ ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਸਰਵ ਵਿਆਪਕ ਹੈ। ਇਹ ਵਧੇ ਹੋਏ ਡੇਟਾ ਵਾਲੀਅਮ, ਉੱਨਤ ਐਲਗੋਰਿਦਮ, ਅਤੇ ਕੰਪਿਊਟਿੰਗ ਪਾਵਰ ਅਤੇ ਸਟੋਰੇਜ ਵਿੱਚ ਸੁਧਾਰਾਂ ਲਈ ਵਧੇਰੇ ਪ੍ਰਸਿੱਧ ਹੋ ਗਿਆ ਹੈ। ਜਿਆਦਾਤਰ AI ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਬੌਧਿਕ ਕੰਮਾਂ ਨਾਲ ਜੁੜੀ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਅਸੀਂ ਅਨੁਵਾਦ, ਵਸਤੂ, ਚਿਹਰਾ ਅਤੇ ਬੋਲੀ ਦੀ ਪਛਾਣ, ਵਿਸ਼ਾ ਖੋਜ, ਮੈਡੀਕਲ ਚਿੱਤਰ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ, ਕੁਦਰਤੀ ਭਾਸ਼ਾ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ, ਸੋਸ਼ਲ ਨੈਟਵਰਕ ਫਿਲਟਰਿੰਗ, ਸ਼ਤਰੰਜ ਖੇਡਣ ਆਦਿ ਲਈ AI ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹਾਂ।

ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ

ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਦਾ ਇੱਕ ਉਪਯੋਗ ਹੈ ਅਤੇ ਇਹ ਉਹਨਾਂ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਦਾ ਹਵਾਲਾ ਦਿੰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਆਪਣੇ ਤਜ਼ਰਬੇ ਤੋਂ ਸੁਧਾਰ ਕਰਨ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ ਰੱਖਦੇ ਹਨ। ਇੱਥੇ ਸਭ ਤੋਂ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਗੱਲ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਸਿਸਟਮ ਨੂੰ ਇਹ ਜਾਣਨਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ ਕਿ ਪੈਟਰਨਾਂ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਪਛਾਣਨਾ ਹੈ. ਅਜਿਹਾ ਕਰਨ ਦੇ ਯੋਗ ਹੋਣ ਲਈ ਸਿਸਟਮ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ: ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਵੱਡੀ ਮਾਤਰਾ ਵਿੱਚ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਫੀਡ ਕਰਦਾ ਹੈ ਤਾਂ ਕਿ ਕਿਸੇ ਸਮੇਂ ਇਹ ਪੈਟਰਨਾਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨ ਦੇ ਯੋਗ ਹੋਵੇ। ਟੀਚਾ ਕੰਪਿਊਟਰਾਂ ਨੂੰ ਮਨੁੱਖੀ ਦਖਲ ਜਾਂ ਸਹਾਇਤਾ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ ਆਪਣੇ ਆਪ ਸਿੱਖਣ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦੇਣਾ ਹੈ।

ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਬਾਰੇ ਗੱਲ ਕਰਦੇ ਸਮੇਂ, ਡੂੰਘੀ ਸਿਖਲਾਈ ਦਾ ਜ਼ਿਕਰ ਕਰਨਾ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ। ਆਉ ਇਹ ਕਹਿ ਕੇ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰੀਏ ਕਿ ਡੂੰਘੀ ਸਿਖਲਾਈ ਵਿੱਚ ਵਰਤੇ ਜਾਣ ਵਾਲੇ ਮੁੱਖ ਸਾਧਨਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਨਕਲੀ ਨਿਊਰਲ ਨੈਟਵਰਕ ਹਨ। ਉਹ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਹਨ ਜੋ ਦਿਮਾਗ ਦੀ ਬਣਤਰ ਅਤੇ ਕਾਰਜ ਦੁਆਰਾ ਪ੍ਰੇਰਿਤ ਹੁੰਦੇ ਹਨ, ਭਾਵੇਂ ਕਿ ਉਹ ਸਥਿਰ ਅਤੇ ਪ੍ਰਤੀਕਾਤਮਕ ਹੁੰਦੇ ਹਨ, ਨਾ ਕਿ ਜੈਵਿਕ ਦਿਮਾਗ ਵਾਂਗ ਪਲਾਸਟਿਕ ਅਤੇ ਐਨਾਲਾਗ। ਇਸ ਲਈ, ਡੂੰਘੀ ਸਿਖਲਾਈ ਨਕਲੀ ਤੰਤੂ ਨੈੱਟਵਰਕ 'ਤੇ ਆਧਾਰਿਤ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਦਾ ਇੱਕ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਰੂਪ ਹੈ ਜਿਸਦਾ ਟੀਚਾ ਮਨੁੱਖਾਂ ਦੇ ਸਿੱਖਣ ਦੇ ਤਰੀਕੇ ਨੂੰ ਦੁਹਰਾਉਣਾ ਹੈ ਅਤੇ ਇਹ ਪੈਟਰਨਾਂ ਨੂੰ ਲੱਭਣ ਲਈ ਇੱਕ ਵਧੀਆ ਸਾਧਨ ਵਜੋਂ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਇੱਕ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਰ ਲਈ ਮਸ਼ੀਨ ਨੂੰ ਸਿਖਾਉਣ ਲਈ ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਹਨ। ਪਿਛਲੇ ਕੁਝ ਸਾਲਾਂ ਵਿੱਚ ਡਰਾਈਵਰ ਰਹਿਤ ਕਾਰਾਂ ਬਾਰੇ ਬਹੁਤ ਚਰਚਾ ਹੋਈ ਹੈ ਅਤੇ ਇਹ ਸਾਡੀ ਜ਼ਿੰਦਗੀ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਬਦਲ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ। ਡੂੰਘੀ ਸਿੱਖਣ ਦੀ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਇੱਥੇ ਕੁੰਜੀ ਹੈ, ਕਿਉਂਕਿ ਇਹ ਕਾਰ ਨੂੰ ਪੈਦਲ ਚੱਲਣ ਵਾਲੇ ਨੂੰ ਫਾਇਰ ਹਾਈਡ੍ਰੈਂਟ ਤੋਂ ਵੱਖ ਕਰਨ ਜਾਂ ਲਾਲ ਬੱਤੀ ਨੂੰ ਪਛਾਣਨ ਦੇ ਯੋਗ ਬਣਾ ਕੇ ਦੁਰਘਟਨਾਵਾਂ ਨੂੰ ਘਟਾਉਂਦੀ ਹੈ। ਟੈਬਲੈੱਟ, ਫ਼ੋਨ, ਫਰਿੱਜ, ਟੀਵੀ ਆਦਿ ਵਰਗੇ ਯੰਤਰਾਂ ਵਿੱਚ ਆਵਾਜ਼ ਨਿਯੰਤਰਣ ਵਿੱਚ ਡੂੰਘੀ ਸਿਖਲਾਈ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਵੀ ਮੁੱਖ ਭੂਮਿਕਾ ਨਿਭਾਉਂਦੀ ਹੈ। ਈ-ਕਾਮਰਸ ਕੰਪਨੀਆਂ ਅਕਸਰ ਇੱਕ ਫਿਲਟਰਿੰਗ ਪ੍ਰਣਾਲੀ ਵਜੋਂ ਨਕਲੀ ਨਿਊਰਲ ਨੈਟਵਰਕ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ ਜੋ ਉਹਨਾਂ ਚੀਜ਼ਾਂ ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਨ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਚੀਜ਼ਾਂ ਨੂੰ ਦਿਖਾਉਣ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ ਜੋ ਉਪਭੋਗਤਾ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹਨ। ਖਰੀਦੋ ਮੈਡੀਕਲ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਵੀ ਡੂੰਘੀ ਸਿਖਲਾਈ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਇਹ ਕੈਂਸਰ ਖੋਜਕਰਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਕੈਂਸਰ ਸੈੱਲਾਂ ਦਾ ਆਪਣੇ ਆਪ ਪਤਾ ਲਗਾਉਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਕੈਂਸਰ ਦੇ ਇਲਾਜ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਬਹੁਤ ਵੱਡੀ ਤਰੱਕੀ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ।

ਬੋਲੀ ਦੀ ਪਛਾਣ

ਸਪੀਚ ਰਿਕੋਗਨੀਸ਼ਨ ਟੈਕਨਾਲੋਜੀ ਬੋਲੀਆਂ ਜਾਣ ਵਾਲੀਆਂ ਭਾਸ਼ਾਵਾਂ ਦੇ ਸ਼ਬਦਾਂ ਅਤੇ ਵਾਕਾਂਸ਼ਾਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਮਸ਼ੀਨ ਲਈ ਪੜ੍ਹਨਯੋਗ ਫਾਰਮੈਟ ਵਿੱਚ ਬਦਲਣ ਲਈ ਕੰਮ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਹਾਲਾਂਕਿ ਕੁਝ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮ ਸਿਰਫ ਸੀਮਤ ਸੰਖਿਆ ਵਿੱਚ ਵਾਕਾਂਸ਼ਾਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਕੁਝ ਹੋਰ ਵਧੀਆ ਭਾਸ਼ਣ ਪਛਾਣ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮ ਕੁਦਰਤੀ ਭਾਸ਼ਣ ਨੂੰ ਸਮਝ ਸਕਦੇ ਹਨ।

ਕੀ ਦੂਰ ਕਰਨ ਲਈ ਰੁਕਾਵਟਾਂ ਹਨ?

ਸੁਵਿਧਾਜਨਕ ਹੋਣ ਦੇ ਬਾਵਜੂਦ, ਬੋਲੀ ਪਛਾਣ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਹਮੇਸ਼ਾ ਸੁਚਾਰੂ ਢੰਗ ਨਾਲ ਨਹੀਂ ਚਲਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਇਸ ਵਿੱਚ ਅਜੇ ਵੀ ਕੰਮ ਕਰਨ ਲਈ ਕੁਝ ਮੁੱਦੇ ਹਨ, ਕਿਉਂਕਿ ਇਹ ਲਗਾਤਾਰ ਵਿਕਸਤ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਜਿਹੜੀਆਂ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਪੈਦਾ ਹੋ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ ਉਹਨਾਂ ਵਿੱਚ ਹੇਠ ਲਿਖੀਆਂ ਗੱਲਾਂ ਸ਼ਾਮਲ ਹੋ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ: ਰਿਕਾਰਡਿੰਗ ਦੀ ਗੁਣਵੱਤਾ ਨਾਕਾਫ਼ੀ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ, ਬੈਕਗ੍ਰਾਉਂਡ ਵਿੱਚ ਸ਼ੋਰ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜਿਸ ਨਾਲ ਸਪੀਕਰ ਨੂੰ ਸਮਝਣਾ ਮੁਸ਼ਕਲ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਸਪੀਕਰ ਦਾ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਮਜ਼ਬੂਤ ਲਹਿਜ਼ਾ ਜਾਂ ਬੋਲੀ ਵੀ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ (ਕੀ ਤੁਸੀਂ ਕਦੇ ਜਿਓਰਡੀ ਬੋਲੀ ਸੁਣੀ ਹੈ?), ਆਦਿ।

ਬੋਲਣ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਾਫ਼ੀ ਵਿਕਸਤ ਹੋ ਗਈ ਹੈ, ਪਰ ਇਹ ਅਜੇ ਵੀ ਸੰਪੂਰਨ ਹੋਣ ਤੋਂ ਬਹੁਤ ਦੂਰ ਹੈ। ਸਭ ਕੁਝ ਸਿਰਫ ਸ਼ਬਦਾਂ ਬਾਰੇ ਨਹੀਂ ਹੈ, ਮਸ਼ੀਨ ਅਜੇ ਵੀ ਬਹੁਤ ਸਾਰੀਆਂ ਚੀਜ਼ਾਂ ਨਹੀਂ ਕਰ ਸਕਦੀ ਜੋ ਮਨੁੱਖ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ: ਉਹ ਸਰੀਰ ਦੀ ਭਾਸ਼ਾ ਨਹੀਂ ਪੜ੍ਹ ਸਕਦੇ ਜਾਂ ਕਿਸੇ ਦੀ ਆਵਾਜ਼ ਵਿੱਚ ਵਿਅੰਗਾਤਮਕ ਧੁਨ ਨਹੀਂ ਪਛਾਣ ਸਕਦੇ। ਲੋਕ ਅਕਸਰ ਹਰ ਸ਼ਬਦ ਨੂੰ ਸਹੀ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਨਹੀਂ ਉਚਾਰਦੇ ਅਤੇ ਉਹ ਕੁਝ ਸ਼ਬਦਾਂ ਨੂੰ ਛੋਟਾ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਤੇਜ਼ ਅਤੇ ਗੈਰ-ਰਸਮੀ ਤੌਰ 'ਤੇ ਬੋਲਣ ਵੇਲੇ, ਮੂਲ ਅੰਗਰੇਜ਼ੀ ਬੋਲਣ ਵਾਲੇ ਅਕਸਰ "going to" ਜਿਵੇਂ "gonna" ਦਾ ਉਚਾਰਨ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਉਪਰੋਕਤ ਸਾਰੇ, ਮਸ਼ੀਨਾਂ ਲਈ ਰੁਕਾਵਟਾਂ ਦਾ ਕਾਰਨ ਬਣਦੇ ਹਨ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਉਹ ਦੂਰ ਕਰਨ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰ ਰਹੇ ਹਨ, ਪਰ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਸਾਹਮਣੇ ਅਜੇ ਵੀ ਲੰਬਾ ਰਸਤਾ ਹੈ. ਇਹ ਉਜਾਗਰ ਕਰਨਾ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ ਕਿ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਵੱਧ ਤੋਂ ਵੱਧ ਡੇਟਾ ਉਹਨਾਂ ਖਾਸ ਐਲਗੋਰਿਥਮਾਂ ਨੂੰ ਫੀਡ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ; ਚੁਣੌਤੀਆਂ ਘਟਦੀਆਂ ਜਾਪਦੀਆਂ ਹਨ। ਸਵੈਚਲਿਤ ਬੋਲੀ ਪਛਾਣ ਦਾ ਭਵਿੱਖ ਚਮਕਦਾਰ ਜਾਪਦਾ ਹੈ।

ਅਵਾਜ਼-ਸੰਚਾਲਿਤ ਉਪਭੋਗਤਾ ਇੰਟਰਫੇਸ ਘਰਾਂ ਵਿੱਚ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਉਪਲਬਧ ਅਤੇ ਪ੍ਰਸਿੱਧ ਹੋ ਰਹੇ ਹਨ। ਇਹ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਵਿੱਚ ਅਗਲਾ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਵੀ ਬਣ ਸਕਦਾ ਹੈ।

Gglot ਸਵੈਚਲਿਤ ਟ੍ਰਾਂਸਕ੍ਰਿਪਸ਼ਨ ਸੇਵਾਵਾਂ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਸਵੈਚਲਿਤ ਬੋਲੀ ਪਛਾਣ ਦੀ ਪੇਸ਼ਕਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ - ਅਸੀਂ ਭਾਸ਼ਣਾਂ ਨੂੰ ਟੈਕਸਟ ਵਿੱਚ ਬਦਲਦੇ ਹਾਂ। ਸਾਡੀ ਸੇਵਾ ਵਰਤਣ ਲਈ ਸਧਾਰਨ ਹੈ, ਇਸਦੀ ਤੁਹਾਨੂੰ ਜ਼ਿਆਦਾ ਕੀਮਤ ਨਹੀਂ ਹੋਵੇਗੀ ਅਤੇ ਇਹ ਜਲਦੀ ਹੋ ਜਾਵੇਗੀ!