ਵਾਕ ਦੀ ਪਛਾਣ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਕੀ ਹੈ?

ਬੋਲੀ ਦੀ ਪਛਾਣ

ਤੁਹਾਨੂੰ ਬੋਲੀ ਪਛਾਣ ਬਾਰੇ ਕੀ ਜਾਣਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ

ਜਦੋਂ ਅਸੀਂ ਬੋਲਣ ਦੀ ਪਛਾਣ ਬਾਰੇ ਗੱਲ ਕਰ ਰਹੇ ਹੁੰਦੇ ਹਾਂ, ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸਾਡਾ ਮਤਲਬ ਇੱਕ ਅਜਿਹਾ ਸੌਫਟਵੇਅਰ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਬੋਲੇ ਗਏ ਸ਼ਬਦ ਨੂੰ ਪਛਾਣਨ ਅਤੇ ਇਸਨੂੰ ਇੱਕ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮ ਵਿੱਚ ਲਿਖਣ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ ਹੁੰਦੀ ਹੈ ਤਾਂ ਅੰਤ ਵਿੱਚ ਤੁਹਾਡੇ ਕੋਲ ਉਹ ਸਭ ਕੁਝ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਲਿਖਤੀ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਬੋਲਿਆ ਗਿਆ ਹੈ। ਇਸਨੂੰ ਅਕਸਰ "ਸਪੀਚ-ਟੂ-ਟੈਕਸਟ" ਵਜੋਂ ਵੀ ਜਾਣਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਸ਼ੁਰੂ ਵਿੱਚ ਉਸ ਸੌਫਟਵੇਅਰ ਵਿੱਚ ਬਹੁਤ ਹੀ ਸੀਮਤ ਸੰਭਾਵਨਾਵਾਂ ਸਨ, ਤਾਂ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਸਿਰਫ ਸੀਮਤ ਸੰਖਿਆ ਵਿੱਚ ਵਾਕਾਂਸ਼ਾਂ ਨੂੰ ਬਦਲ ਸਕੋ। ਸਮੇਂ ਦੇ ਨਾਲ, ਸਪੀਚ ਰਿਕੋਗਨੀਸ਼ਨ ਸੌਫਟਵੇਅਰ ਦੇ ਪਿੱਛੇ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਬਹੁਤ ਵਿਕਸਤ ਹੋ ਗਈ ਹੈ ਅਤੇ ਇਹ ਹੁਣ ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਵਧੀਆ ਹੈ, ਤਾਂ ਜੋ ਇਹ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਭਾਸ਼ਾਵਾਂ ਅਤੇ ਇੱਥੋਂ ਤੱਕ ਕਿ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਲਹਿਜ਼ੇ ਨੂੰ ਵੀ ਪਛਾਣ ਸਕੇ। ਪਰ ਬੇਸ਼ੱਕ, ਅਜੇ ਵੀ ਇਸ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਕੰਮ ਕਰਨ ਦੀ ਜ਼ਰੂਰਤ ਹੈ.

ਇਹ ਧਿਆਨ ਦੇਣਾ ਵੀ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ ਕਿ ਬੋਲੀ ਦੀ ਪਛਾਣ ਆਵਾਜ਼ ਦੀ ਪਛਾਣ ਦੇ ਸਮਾਨ ਨਹੀਂ ਹੈ, ਭਾਵੇਂ ਕਿ ਕਈ ਵਾਰ ਲੋਕ ਇੱਕੋ ਚੀਜ਼ ਲਈ ਦੋ ਸ਼ਬਦਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਅਵਾਜ਼ ਪਛਾਣ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਬੋਲਣ ਵਾਲੇ ਵਿਅਕਤੀ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਇਹ ਨੋਟ ਕਰਨ ਲਈ ਨਹੀਂ ਕਿ ਕੀ ਕਿਹਾ ਜਾ ਰਿਹਾ ਸੀ।

ਬੋਲੀ ਦੀ ਪਛਾਣ ਅਤੇ ਸੰਬੰਧਿਤ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਦਾ ਇੱਕ ਛੋਟਾ ਇਤਿਹਾਸ

ਇਸ ਲੇਖ ਵਿੱਚ, ਅਸੀਂ ਬੋਲਣ ਦੀ ਮਾਨਤਾ ਦੇ ਉਭਾਰ ਦੇ ਪਿੱਛੇ ਇਤਿਹਾਸ ਅਤੇ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਬਾਰੇ ਸੰਖੇਪ ਵਿੱਚ ਦੱਸਾਂਗੇ।

ਡਿਜੀਟਲ ਯੁੱਗ ਦੀ ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਤੋਂ ਹੀ, ਲੋਕਾਂ ਵਿੱਚ ਕਿਸੇ ਤਰ੍ਹਾਂ ਮਸ਼ੀਨਾਂ ਨਾਲ ਸੰਚਾਰ ਕਰਨ ਦੇ ਯੋਗ ਹੋਣ ਦੀ ਇੱਛਾ ਸੀ। ਪਹਿਲੀ ਕਿਸਮ ਦੇ ਡਿਜੀਟਲ ਕੰਪਿਊਟਰ ਦੀ ਕਾਢ ਕੱਢਣ ਤੋਂ ਬਾਅਦ, ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਵਿਗਿਆਨੀਆਂ ਅਤੇ ਇੰਜੀਨੀਅਰਾਂ ਨੇ ਇਸ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਵਿੱਚ ਬੋਲਣ ਦੀ ਪਛਾਣ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਲਈ ਕਈ ਤਰੀਕਿਆਂ ਨਾਲ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕੀਤੀ ਹੈ। ਇਸ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਦਾ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਸਾਲ 1962 ਸੀ, ਜਦੋਂ IBM ਨੇ ਸ਼ੋਬਾਕਸ ਦਾ ਖੁਲਾਸਾ ਕੀਤਾ, ਇੱਕ ਬੁਨਿਆਦੀ ਬੋਲੀ ਪਛਾਣ ਮਸ਼ੀਨ ਜੋ ਸਧਾਰਨ ਗਣਿਤ ਗਣਨਾ ਕਰਨ ਦੇ ਯੋਗ ਸੀ। ਜੇਕਰ ਇਸ ਪ੍ਰੋਟੋ-ਕੰਪਿਊਟਰ ਦਾ ਉਪਭੋਗਤਾ ਮਾਈਕ੍ਰੋਫੋਨ ਵਿੱਚ ਬੋਲਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਇਹ ਮਸ਼ੀਨ "ਪਲੱਸ" ਜਾਂ "ਮਾਇਨਸ" ਵਰਗੇ ਛੇ ਨਿਯੰਤਰਣ ਸ਼ਬਦਾਂ ਨੂੰ ਪਛਾਣਨ ਦੇ ਯੋਗ ਸੀ। ਸਮੇਂ ਦੇ ਨਾਲ, ਇਸ ਦੇ ਪਿੱਛੇ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਵਿਕਸਤ ਹੋਈ ਅਤੇ ਅੱਜ ਇਹ ਆਵਾਜ਼ ਦੁਆਰਾ ਕੰਪਿਊਟਰਾਂ ਨਾਲ ਗੱਲਬਾਤ ਕਰਨਾ ਬਹੁਤ ਆਮ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਹੈ. ਸਿਰੀ ਜਾਂ ਅਲੈਕਸਾ ਵਰਗੇ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਮਸ਼ਹੂਰ ਭਾਸ਼ਣ ਪਛਾਣ ਇੰਜਣ ਹਨ। ਇਹ ਨੋਟ ਕਰਨਾ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ ਕਿ ਇਹ ਆਵਾਜ਼-ਸੰਚਾਲਿਤ ਯੰਤਰ ਆਰਟੀਫਿਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ (AI) ਅਤੇ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਹਨ।

ਜਦੋਂ ਆਰਟੀਫਿਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ (AI) ਦਾ ਜ਼ਿਕਰ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਇਹ ਸ਼ਾਇਦ ਕਿਸੇ ਵਿਗਿਆਨਕ ਗਲਪ ਫਿਲਮ ਦੀ ਗੱਲ ਹੋਵੇ, ਪਰ ਸੱਚਾਈ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਅੱਜ ਦੇ ਦਿਨ ਅਤੇ ਯੁੱਗ ਵਿੱਚ AI ਸਾਡੀ ਦੁਨੀਆ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਮਹਾਨ ਭੂਮਿਕਾ ਨਿਭਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਵਾਸਤਵ ਵਿੱਚ, AI ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਸਾਡੇ ਰੋਜ਼ਾਨਾ ਜੀਵਨ ਵਿੱਚ ਬਹੁਤ ਮੌਜੂਦ ਹੈ, ਕਿਉਂਕਿ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮ ਅਤੇ ਐਪਸ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਇਸਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਪਰ ਇਹ 20ਵੀਂ ਸਦੀ ਦੇ ਸ਼ੁਰੂ ਵਿੱਚ ਵਿਗਿਆਨਕ ਕਲਪਨਾ ਸੀ, ਜਦੋਂ ਇਹ ਸ਼ਬਦ ਉਭਰਿਆ। 1950 ਦੇ ਅਖੀਰ ਵਿੱਚ AI ਦੀਆਂ ਧਾਰਨਾਵਾਂ ਵਧੇਰੇ ਪ੍ਰਮੁੱਖ ਹੋ ਗਈਆਂ ਅਤੇ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਵਿਗਿਆਨੀਆਂ ਅਤੇ ਦਾਰਸ਼ਨਿਕਾਂ ਦੀ ਦਿਲਚਸਪੀ ਦਾ ਕੇਂਦਰ ਬਣ ਗਈਆਂ। ਉਸ ਸਮੇਂ ਵਿੱਚ, ਇੱਕ ਬਹੁਤ ਹੀ ਉਤਸ਼ਾਹੀ ਬ੍ਰਿਟਿਸ਼ ਗਣਿਤ-ਸ਼ਾਸਤਰੀ ਐਲਨ ਟਿਊਰਿੰਗ ਨੇ ਇੱਕ ਪ੍ਰਸਤਾਵ ਪੇਸ਼ ਕੀਤਾ ਕਿ ਮਸ਼ੀਨਾਂ ਉਪਲਬਧ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੇ ਇਨਪੁਟ ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ ਅਤੇ ਆਪਣੇ ਆਪ ਫੈਸਲੇ ਲੈ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ। ਸਮੱਸਿਆ ਇਹ ਸੀ ਕਿ ਕੰਪਿਊਟਰਾਂ ਕੋਲ ਅਜੇ ਤੱਕ ਉਸ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਯਾਦ ਰੱਖਣ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਨਹੀਂ ਸੀ, ਜੋ ਕਿ ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਦੇ ਵਿਕਾਸ ਲਈ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਕਦਮ ਹੈ। ਉਹ ਸਭ ਕੁਝ ਜੋ ਉਹ ਵਾਪਸ ਕਰ ਸਕਦੇ ਸਨ ਸਧਾਰਨ ਕਮਾਂਡਾਂ ਨੂੰ ਚਲਾਉਣਾ ਸੀ.

ਏਆਈ ਦੇ ਵਿਕਾਸ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਹੋਰ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਨਾਮ ਜੌਨ ਮੈਕਕਾਰਥੀ ਹੈ, ਜਿਸ ਨੇ ਸਭ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ "ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ" ਸ਼ਬਦ ਦੀ ਰਚਨਾ ਕੀਤੀ ਸੀ। ਮੈਕਕਾਰਥੀ ਨੇ ਕਿਹਾ ਕਿ AI ਹੈ: "ਬੁੱਧੀਮਾਨ ਮਸ਼ੀਨਾਂ ਬਣਾਉਣ ਦਾ ਵਿਗਿਆਨ ਅਤੇ ਇੰਜੀਨੀਅਰਿੰਗ"। ਇਹ ਪਰਿਭਾਸ਼ਾ 1956 ਵਿੱਚ ਡਾਰਟਮਾਊਥ ਕਾਲਜ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਸੈਮੀਨਲ ਕਾਨਫਰੰਸ ਵਿੱਚ ਸਾਹਮਣੇ ਆਈ ਸੀ। ਉਦੋਂ ਤੋਂ ਹੀ ਏਆਈ ਨੇ ਤੇਜ਼ ਰਫ਼ਤਾਰ ਨਾਲ ਵਿਕਾਸ ਕਰਨਾ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰ ਦਿੱਤਾ।

ਅੱਜ, ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਆਪਣੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਰੂਪਾਂ ਵਿੱਚ ਹਰ ਥਾਂ ਮੌਜੂਦ ਹੈ। ਇਹ ਵੱਡੇ ਪੱਧਰ 'ਤੇ ਗੋਦ ਲੈਣ ਲਈ ਵਧਿਆ ਹੈ, ਮੁੱਖ ਤੌਰ 'ਤੇ ਹਰ ਰੋਜ਼ ਦੁਨੀਆ ਭਰ ਵਿੱਚ ਵਟਾਂਦਰਾ ਕੀਤੇ ਜਾਣ ਵਾਲੇ ਡੇਟਾ ਦੀ ਸਮੁੱਚੀ ਮਾਤਰਾ ਵਿੱਚ ਵਾਧੇ ਦੇ ਕਾਰਨ। ਇਹ ਉੱਨਤ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਵਿੱਚ ਵਰਤਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਇਸਨੇ ਸਟੋਰੇਜ ਅਤੇ ਕੰਪਿਊਟਿੰਗ ਪਾਵਰ ਵਿੱਚ ਸੁਧਾਰਾਂ ਨੂੰ ਜਨਮ ਦਿੱਤਾ ਹੈ। AI ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਉਦੇਸ਼ਾਂ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ, ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ ਅਨੁਵਾਦ, ਪ੍ਰਤੀਲਿਪੀ, ਭਾਸ਼ਣ, ਚਿਹਰੇ ਅਤੇ ਵਸਤੂ ਦੀ ਪਛਾਣ, ਮੈਡੀਕਲ ਚਿੱਤਰਾਂ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ, ਕੁਦਰਤੀ ਭਾਸ਼ਾਵਾਂ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ, ਵੱਖ-ਵੱਖ ਸੋਸ਼ਲ ਨੈਟਵਰਕ ਫਿਲਟਰ ਅਤੇ ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਦੇ ਹੋਰ। ਯਾਦ ਰੱਖੋ ਕਿ ਗ੍ਰੈਂਡਮਾਸਟਰ ਗੈਰੀ ਕਾਸਪਾਰੋਵ ਅਤੇ ਡੀਪ ਬਲੂ ਸ਼ਤਰੰਜ ਏਆਈ ਵਿਚਕਾਰ ਸ਼ਤਰੰਜ ਮੈਚ?

ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਦਾ ਇੱਕ ਹੋਰ ਬਹੁਤ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਉਪਯੋਗ ਹੈ। ਸੰਖੇਪ ਰੂਪ ਵਿੱਚ, ਇਹ ਉਹਨਾਂ ਸਿਸਟਮਾਂ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ ਜਿਹਨਾਂ ਵਿੱਚ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਆਪਣੇ ਅਨੁਭਵ ਦੇ ਡੇਟਾਬੇਸ ਤੋਂ ਸਿੱਖਣ ਅਤੇ ਸੁਧਾਰ ਕਰਨ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਇਹ ਪੈਟਰਨਾਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਦੁਆਰਾ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਸਿਸਟਮ ਨੂੰ ਅਜਿਹਾ ਕਰਨ ਲਈ ਇਸ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਦੇ ਯੋਗ ਹੋਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ. ਸਿਸਟਮ ਦਾ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਵੱਡੀ ਮਾਤਰਾ ਵਿੱਚ ਡੇਟਾ ਦਾ ਇੱਕ ਇਨਪੁਟ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਇੱਕ ਬਿੰਦੂ ਤੇ ਇਹ ਉਸ ਡੇਟਾ ਤੋਂ ਪੈਟਰਨਾਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨ ਦੇ ਯੋਗ ਹੋ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਦਾ ਅੰਤਮ ਟੀਚਾ ਇਹਨਾਂ ਕੰਪਿਊਟਰ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਨੂੰ ਕਿਸੇ ਮਨੁੱਖੀ ਦਖਲ ਜਾਂ ਸਹਾਇਤਾ ਦੀ ਲੋੜ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ, ਸੁਤੰਤਰ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸਿੱਖਣ ਦੇ ਯੋਗ ਬਣਾਉਣਾ ਹੈ।

ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਦੇ ਨਾਲ-ਨਾਲ ਇਕ ਹੋਰ ਚੀਜ਼ ਜਿਸ ਦਾ ਜ਼ਿਕਰ ਕਰਨਾ ਬਹੁਤ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ ਉਹ ਹੈ ਡੂੰਘੀ ਸਿਖਲਾਈ। ਡੂੰਘੀ ਸਿਖਲਾਈ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਵਿੱਚ ਸਭ ਤੋਂ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਸਾਧਨਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਅਖੌਤੀ ਨਕਲੀ ਨਿਊਰਲ ਨੈਟਵਰਕ ਹਨ। ਉਹ ਉੱਨਤ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਹਨ, ਮਨੁੱਖੀ ਦਿਮਾਗ ਦੀ ਬਣਤਰ ਅਤੇ ਕਾਰਜ ਦੇ ਸਮਾਨ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਉਹ ਸਥਿਰ ਅਤੇ ਪ੍ਰਤੀਕ ਹਨ, ਜੈਵਿਕ ਦਿਮਾਗ ਦੇ ਉਲਟ ਜੋ ਪਲਾਸਟਿਕ ਅਤੇ ਵਧੇਰੇ ਐਨਾਲਾਗ ਅਧਾਰਤ ਹਨ। ਸੰਖੇਪ ਵਿੱਚ, ਇਹ ਡੂੰਘੀ ਸਿਖਲਾਈ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਦਾ ਇੱਕ ਬਹੁਤ ਹੀ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਢੰਗ ਹੈ, ਮੁੱਖ ਤੌਰ 'ਤੇ ਨਕਲੀ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕਾਂ 'ਤੇ ਆਧਾਰਿਤ ਹੈ। ਡੂੰਘੀ ਸਿਖਲਾਈ ਦਾ ਟੀਚਾ ਮਨੁੱਖੀ ਸਿੱਖਣ ਦੀਆਂ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਨੇੜਿਓਂ ਦੁਹਰਾਉਣਾ ਹੈ। ਡੂੰਘੀ ਸਿਖਲਾਈ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਬਹੁਤ ਉਪਯੋਗੀ ਹੈ, ਅਤੇ ਇਹ ਅਵਾਜ਼ ਦੁਆਰਾ ਨਿਯੰਤਰਿਤ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਡਿਵਾਈਸਾਂ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਣ ਭੂਮਿਕਾ ਨਿਭਾਉਂਦੀ ਹੈ - ਟੈਬਲੇਟ, ਟੀਵੀ, ਸਮਾਰਟਫ਼ੋਨ, ਫਰਿੱਜ ਆਦਿ। ਨਕਲੀ ਨਿਊਰਲ ਨੈਟਵਰਕ ਇੱਕ ਕਿਸਮ ਦੇ ਫਿਲਟਰਿੰਗ ਸਿਸਟਮ ਵਜੋਂ ਵੀ ਵਰਤੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ ਜਿਸਦਾ ਉਦੇਸ਼ ਆਈਟਮਾਂ ਦਾ ਅਨੁਮਾਨ ਲਗਾਉਣਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਜੋ ਉਪਭੋਗਤਾ ਭਵਿੱਖ ਵਿੱਚ ਖਰੀਦੇਗਾ। ਡਾਕਟਰੀ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਵੀ ਡੂੰਘੀ ਸਿਖਲਾਈ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਦੀ ਬਹੁਤ ਵਿਆਪਕ ਵਰਤੋਂ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਕੈਂਸਰ ਖੋਜਕਰਤਾਵਾਂ ਲਈ ਇਹ ਬਹੁਤ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ, ਕਿਉਂਕਿ ਇਹ ਕੈਂਸਰ ਸੈੱਲਾਂ ਦਾ ਆਪਣੇ ਆਪ ਪਤਾ ਲਗਾਉਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦਾ ਹੈ।

ਹੁਣ ਅਸੀਂ ਸਪੀਚ ਰਿਕੋਗਨੀਸ਼ਨ 'ਤੇ ਵਾਪਸ ਆਵਾਂਗੇ। ਇਹ ਤਕਨਾਲੋਜੀ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਅਸੀਂ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਜ਼ਿਕਰ ਕੀਤਾ ਹੈ, ਦਾ ਉਦੇਸ਼ ਬੋਲੀ ਜਾਣ ਵਾਲੀ ਭਾਸ਼ਾ ਦੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਸ਼ਬਦਾਂ ਅਤੇ ਵਾਕਾਂਸ਼ਾਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨਾ ਹੈ। ਬਾਅਦ ਵਿੱਚ ਇਹ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਇੱਕ ਫਾਰਮੈਟ ਵਿੱਚ ਬਦਲਦਾ ਹੈ ਜਿਸਨੂੰ ਮਸ਼ੀਨ ਪੜ੍ਹ ਸਕਦੀ ਹੈ। ਬੇਸਿਕ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮ ਸਿਰਫ ਕੁਝ ਕੁ ਮੁੱਖ ਵਾਕਾਂਸ਼ਾਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਪਰ ਕੁਝ ਹੋਰ ਉੱਨਤ ਬੋਲੀ ਪਛਾਣ ਸਾਫਟਵੇਅਰ ਹਰ ਕਿਸਮ ਦੇ ਕੁਦਰਤੀ ਭਾਸ਼ਣ ਨੂੰ ਸਮਝਣ ਦੇ ਯੋਗ ਹੁੰਦੇ ਹਨ। ਸਪੀਚ ਰਿਕੋਗਨੀਸ਼ਨ ਟੈਕਨਾਲੋਜੀ ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਮਾਮਲਿਆਂ ਵਿੱਚ ਸੁਵਿਧਾਜਨਕ ਹੈ, ਪਰ ਇਹ ਕਈ ਵਾਰ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਦਾ ਸਾਹਮਣਾ ਕਰਦੀ ਹੈ ਜਦੋਂ ਰਿਕਾਰਡਿੰਗ ਦੀ ਗੁਣਵੱਤਾ ਕਾਫ਼ੀ ਚੰਗੀ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦੀ ਹੈ ਜਾਂ ਜਦੋਂ ਬੈਕਗ੍ਰਾਉਂਡ ਸ਼ੋਰ ਹੁੰਦੇ ਹਨ ਜੋ ਸਪੀਕਰ ਨੂੰ ਸਹੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਸਮਝਣਾ ਮੁਸ਼ਕਲ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਨ। ਇਹ ਅਜੇ ਵੀ ਕੁਝ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਦਾ ਸਾਹਮਣਾ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜਦੋਂ ਸਪੀਕਰ ਦਾ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਮਜ਼ਬੂਤ ਲਹਿਜ਼ਾ ਜਾਂ ਉਪਭਾਸ਼ਾ ਹੋਵੇ। ਬੋਲੀ ਦੀ ਪਛਾਣ ਲਗਾਤਾਰ ਵਿਕਸਤ ਹੋ ਰਹੀ ਹੈ, ਪਰ ਇਹ ਅਜੇ ਵੀ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਸੰਪੂਰਨ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਸਭ ਕੁਝ ਸ਼ਬਦਾਂ ਬਾਰੇ ਨਹੀਂ ਹੈ, ਮਸ਼ੀਨਾਂ ਅਜੇ ਵੀ ਬਹੁਤ ਸਾਰੀਆਂ ਚੀਜ਼ਾਂ ਦੇ ਸਮਰੱਥ ਨਹੀਂ ਹਨ ਜੋ ਮਨੁੱਖ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਉਦਾਹਰਣ ਵਜੋਂ ਉਹ ਸਰੀਰ ਦੀ ਭਾਸ਼ਾ ਜਾਂ ਕਿਸੇ ਦੀ ਆਵਾਜ਼ ਦੀ ਸੁਰ ਨੂੰ ਸਮਝਣ ਦੇ ਯੋਗ ਨਹੀਂ ਹਨ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਇਹਨਾਂ ਉੱਨਤ ਐਲਗੋਰਿਦਮਾਂ ਦੁਆਰਾ ਵਧੇਰੇ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਸਮਝਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਇਹਨਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਕੁਝ ਚੁਣੌਤੀਆਂ ਮੁਸ਼ਕਲ ਵਿੱਚ ਘਟਦੀਆਂ ਜਾਪਦੀਆਂ ਹਨ. ਕੌਣ ਜਾਣਦਾ ਹੈ ਕਿ ਭਵਿੱਖ ਕੀ ਲਿਆਏਗਾ? ਇਹ ਅੰਦਾਜ਼ਾ ਲਗਾਉਣਾ ਔਖਾ ਹੈ ਕਿ ਬੋਲੀ ਪਛਾਣ ਕਿੱਥੇ ਖਤਮ ਹੋਵੇਗੀ। ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਗੂਗਲ ਨੂੰ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਗੂਗਲ ਟ੍ਰਾਂਸਲੇਟ ਇੰਜਣਾਂ ਵਿੱਚ ਸਪੀਚ ਰਿਕੋਗਨੀਸ਼ਨ ਸੌਫਟਵੇਅਰ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਬਹੁਤ ਸਫਲਤਾ ਮਿਲ ਰਹੀ ਹੈ, ਅਤੇ ਮਸ਼ੀਨ ਲਗਾਤਾਰ ਸਿੱਖ ਰਹੀ ਹੈ ਅਤੇ ਵਿਕਾਸ ਕਰ ਰਹੀ ਹੈ। ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ ਕਿ ਇੱਕ ਦਿਨ ਉਹ ਮਨੁੱਖੀ ਅਨੁਵਾਦਕਾਂ ਨੂੰ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਬਦਲ ਦੇਣਗੇ। ਜਾਂ ਸ਼ਾਇਦ ਨਹੀਂ, ਰੋਜ਼ਾਨਾ ਬੋਲਣ ਦੀਆਂ ਸਥਿਤੀਆਂ ਕਿਸੇ ਵੀ ਕਿਸਮ ਦੀ ਮਸ਼ੀਨ ਲਈ ਬਹੁਤ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਹਨ ਜੋ ਮਨੁੱਖੀ ਆਤਮਾ ਦੀ ਡੂੰਘਾਈ ਨੂੰ ਪੜ੍ਹਨ ਦੇ ਯੋਗ ਨਹੀਂ ਹਨ.

ਬੋਲੀ ਪਛਾਣ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਦੋਂ ਕਰਨੀ ਹੈ?

ਅੱਜਕੱਲ੍ਹ ਲਗਭਗ ਹਰ ਕਿਸੇ ਕੋਲ ਸਮਾਰਟਫੋਨ ਜਾਂ ਟੈਬਲੇਟ ਹੈ। ਉਹਨਾਂ ਡਿਵਾਈਸਾਂ ਵਿੱਚ ਬੋਲਣ ਦੀ ਪਛਾਣ ਇੱਕ ਆਮ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਹੈ। ਉਹ ਇੱਕ ਵਿਅਕਤੀ ਦੇ ਭਾਸ਼ਣ ਨੂੰ ਕਾਰਵਾਈ ਵਿੱਚ ਬਦਲਣ ਲਈ ਵਰਤੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ। ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਆਪਣੀ ਦਾਦੀ ਨੂੰ ਕਾਲ ਕਰਨਾ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਇਹ ਕਾਫ਼ੀ ਹੈ ਕਿ ਤੁਸੀਂ "ਦਾਦੀ ਨੂੰ ਕਾਲ ਕਰੋ" ਦਾ ਹੁਕਮ ਦਿੰਦੇ ਹੋ ਅਤੇ ਤੁਹਾਡਾ ਸਮਾਰਟਫ਼ੋਨ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਨੰਬਰ ਡਾਇਲ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ, ਤੁਹਾਨੂੰ ਤੁਹਾਡੀਆਂ ਸੰਪਰਕ ਸੂਚੀਆਂ ਰਾਹੀਂ ਟਾਈਪ ਕੀਤੇ ਬਿਨਾਂ। ਇਹ ਬੋਲੀ ਪਛਾਣ ਹੈ। ਇਸਦਾ ਇੱਕ ਹੋਰ ਵਧੀਆ ਉਦਾਹਰਣ, ਅਲੈਕਸਾ ਜਾਂ ਸਿਰੀ ਹੈ. ਉਹਨਾਂ ਕੋਲ ਇਹ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਸਿਸਟਮ ਵਿੱਚ ਹਾਰਡ-ਵਾਇਰਡ ਵੀ ਹੈ। ਗੂਗਲ ਤੁਹਾਨੂੰ ਕੁਝ ਵੀ ਟਾਈਪ ਕੀਤੇ ਬਿਨਾਂ, ਆਵਾਜ਼ ਦੁਆਰਾ ਕੁਝ ਵੀ ਖੋਜਣ ਦਾ ਵਿਕਲਪ ਵੀ ਦਿੰਦਾ ਹੈ।

ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਹੁਣ ਇਸ ਬਾਰੇ ਉਤਸੁਕ ਹੋਵੋ ਕਿ ਇਹ ਸਭ ਕਿਵੇਂ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ. ਖੈਰ, ਇਸਦੇ ਕੰਮ ਕਰਨ ਲਈ, ਮਾਈਕ੍ਰੋਫੋਨ ਵਰਗੇ ਸੈਂਸਰਾਂ ਨੂੰ ਸਾਫਟਵੇਅਰ ਵਿੱਚ ਬਣਾਉਣਾ ਪੈਂਦਾ ਹੈ ਤਾਂ ਜੋ ਬੋਲੇ ਗਏ ਸ਼ਬਦਾਂ ਦੀਆਂ ਧੁਨੀ ਤਰੰਗਾਂ ਨੂੰ ਪਛਾਣਿਆ ਜਾ ਸਕੇ, ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕੇ ਅਤੇ ਡਿਜੀਟਲ ਫਾਰਮੈਟ ਵਿੱਚ ਬਦਲਿਆ ਜਾ ਸਕੇ। ਫਿਰ ਡਿਜੀਟਲ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਹੋਰ ਜਾਣਕਾਰੀ ਨਾਲ ਕੀਤੀ ਜਾਣੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ ਜੋ ਕਿਸੇ ਕਿਸਮ ਦੇ ਸ਼ਬਦਾਂ ਅਤੇ ਸਮੀਕਰਨ ਰਿਪੋਜ਼ਟਰੀ ਵਿੱਚ ਸਟੋਰ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਜਦੋਂ ਕੋਈ ਮੈਚ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਤਾਂ ਸੌਫਟਵੇਅਰ ਕਮਾਂਡ ਨੂੰ ਪਛਾਣ ਸਕਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਉਸ ਅਨੁਸਾਰ ਕੰਮ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ।

ਇਕ ਹੋਰ ਚੀਜ਼ ਜਿਸਦਾ ਇਸ ਬਿੰਦੂ 'ਤੇ ਜ਼ਿਕਰ ਕਰਨ ਦੀ ਜ਼ਰੂਰਤ ਹੈ ਉਹ ਹੈ ਅਖੌਤੀ WER (ਸ਼ਬਦ ਗਲਤੀ ਦਰ)। ਇਹ ਇੱਕ ਫਾਰਮੂਲਾ ਹੈ ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਤੁਸੀਂ ਗਲਤੀ ਸੰਖਿਆ ਨੂੰ ਸ਼ਬਦਾਂ ਦੇ ਕੁੱਲ ਨਾਲ ਵੰਡਦੇ ਹੋ। ਇਸ ਲਈ, ਇਸ ਨੂੰ ਸਧਾਰਨ ਸ਼ਬਦਾਂ ਵਿੱਚ ਕਹਿਣ ਲਈ, ਇਸਦਾ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਨਾਲ ਬਹੁਤ ਕੁਝ ਕਰਨਾ ਹੈ. ਟੀਚਾ ਬੇਸ਼ੱਕ ਘੱਟ WER ਹੋਣਾ ਹੈ, ਕਿਉਂਕਿ ਇਸਦਾ ਮਤਲਬ ਹੈ ਕਿ ਬੋਲੇ ਗਏ ਸ਼ਬਦ ਦੀ ਪ੍ਰਤੀਲਿਪੀ ਵਧੇਰੇ ਸਹੀ ਹੈ।

ਬੋਲੀ ਦੀ ਪਛਾਣ ਹੁਣ ਪਹਿਲਾਂ ਵਾਂਗ ਹੀ ਮੰਗ ਵਿੱਚ ਹੈ। ਜੇਕਰ ਤੁਹਾਨੂੰ ਬੋਲੇ ਗਏ ਸ਼ਬਦ ਨੂੰ ਇੱਕ ਰਿਕਾਰਡ ਕੀਤੀ ਆਡੀਓ ਫਾਈਲ ਤੋਂ ਟੈਕਸਟ ਵਿੱਚ ਬਦਲਣ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ, ਤਾਂ ਤੁਸੀਂ Gglot ਨੂੰ ਬਦਲ ਸਕਦੇ ਹੋ। ਅਸੀਂ ਇੱਕ ਟ੍ਰਾਂਸਕ੍ਰਿਪਸ਼ਨ ਸੇਵਾ ਪ੍ਰਦਾਤਾ ਹਾਂ ਜੋ ਇੱਕ ਉਚਿਤ ਕੀਮਤ ਲਈ ਸਹੀ ਟ੍ਰਾਂਸਕ੍ਰਿਪਸ਼ਨ ਦੀ ਪੇਸ਼ਕਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਲਈ, ਸਾਡੀ ਉਪਭੋਗਤਾ-ਅਨੁਕੂਲ ਵੈਬਸਾਈਟ ਦੁਆਰਾ ਸੰਪਰਕ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਸੰਕੋਚ ਨਾ ਕਰੋ।