స్పీచ్ రికగ్నిషన్‌లో ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్ మరియు మెషిన్ లెర్నింగ్ పాత్ర
స్పీచ్ రికగ్నిషన్‌లో ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్ మరియు మెషిన్ లెర్నింగ్ పాత్ర
చాలా కాలంగా, ప్రజలు యంత్రాలతో మాట్లాడగలరని కోరుకున్నారు. వారు కంప్యూటర్లను నిర్మించడం ప్రారంభించినప్పటి నుండి, శాస్త్రవేత్తలు మరియు ఇంజనీర్లు ఈ ప్రక్రియలో ప్రసంగ గుర్తింపును చేర్చడానికి ప్రయత్నించారు. 1962 సంవత్సరంలో, IBM షూబాక్స్‌ను ప్రవేశపెట్టింది, ఇది సాధారణ గణిత గణనలను చేయగల స్పీచ్ రికగ్నిషన్ మెషీన్. ఈ వినూత్న పరికరం "0" నుండి "9" వరకు ఉన్న పది అంకెలతో సహా 16 మాట్లాడే పదాలను గుర్తించింది మరియు ప్రతిస్పందించింది. "ప్లస్," "మైనస్" మరియు "మొత్తం" వంటి సంఖ్య మరియు కమాండ్ పదాలు మాట్లాడినప్పుడు, షూబాక్స్ సాధారణ అంకగణిత సమస్యలకు సమాధానాలను లెక్కించడానికి మరియు ప్రింట్ చేయడానికి యాడ్ చేసే మెషీన్‌ను ఆదేశించింది. షూబాక్స్ మైక్రోఫోన్‌లో మాట్లాడటం ద్వారా నిర్వహించబడుతుంది, ఇది వాయిస్ శబ్దాలను విద్యుత్ ప్రేరణలుగా మార్చింది. ఒక కొలిచే సర్క్యూట్ వివిధ రకాలైన శబ్దాల ప్రకారం ఈ ప్రేరణలను వర్గీకరించింది మరియు రిలే సిస్టమ్ ద్వారా జోడించిన యాడ్డింగ్ మెషీన్‌ను సక్రియం చేస్తుంది.
కాలక్రమేణా, ఈ సాంకేతికత అభివృద్ధి చెందింది మరియు నేడు మనలో చాలా మంది కంప్యూటర్‌లతో వాయిస్ ద్వారా సంభాషించవచ్చు. నేడు అత్యంత ప్రజాదరణ పొందిన వాయిస్ అసిస్టెంట్లు అమెజాన్ ద్వారా అలెక్సా, ఆపిల్ ద్వారా సిరి, గూగుల్ అసిస్టెంట్ మరియు మైక్రోసాఫ్ట్ కోర్టానా. ఈ సహాయకులు ఆదేశాలు లేదా ప్రశ్నల ఆధారంగా ఒక వ్యక్తి కోసం విధులు లేదా సేవలను నిర్వహించగలరు. వారు మానవ ప్రసంగాన్ని అర్థం చేసుకోగలరు మరియు సంశ్లేషణ చేయబడిన స్వరాల ద్వారా ప్రతిస్పందించగలరు. వినియోగదారులు వారి సహాయకులను ప్రశ్నలను అడగవచ్చు, వాయిస్ ద్వారా హోమ్ ఆటోమేషన్ పరికరాలు మరియు మీడియా ప్లేబ్యాక్‌ని నియంత్రించవచ్చు మరియు మౌఖిక ఆదేశాలతో ఇమెయిల్, చేయవలసిన జాబితాలు మరియు క్యాలెండర్‌ల వంటి ఇతర ప్రాథమిక పనులను నిర్వహించవచ్చు. మేము ఈ వాయిస్-ఆధారిత పరికరాలను ఎంత ఎక్కువగా ఉపయోగిస్తామో అంత ఎక్కువగా మనం అవుతాము. కృత్రిమ మేధస్సు (AI) మరియు యంత్ర అభ్యాసంపై ఆధారపడి ఉంటుంది.
కృత్రిమ మేధస్సు (AI)
మీరు ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్ (AI) అని చెప్పినప్పుడు, మన దైనందిన జీవితంలో AI చాలా పొందుపరిచినప్పటికీ, మీరు సైన్స్ ఫిక్షన్ గురించి మాట్లాడుతున్నారని చాలా మంది అనుకోవచ్చు. నిజానికి, ఇది దశాబ్దాలుగా ఉంది. కానీ నిజం ఏమిటంటే, 20 వ శతాబ్దపు ప్రారంభంలో కృత్రిమంగా మేధస్సు గల మానవ-వంటి రోబోలతో ప్రజలకు సుపరిచితమైన వైజ్ఞానిక కల్పన. 50వ దశకంలో AI యొక్క భావనలు శాస్త్రవేత్తలు మరియు తత్వవేత్తల ఆసక్తిని దృష్టిలో ఉంచుకుని మరింత ఎక్కువగా వచ్చాయి. ఆ సమయంలో యువ బ్రిటీష్ గణిత శాస్త్రజ్ఞుడు అలాన్ ట్యూరింగ్, యంత్రాలు (మానవుల మాదిరిగానే) సమస్యలను పరిష్కరించలేకపోవడానికి మరియు అందుబాటులో ఉన్న సమాచారం ఆధారంగా నిర్ణయాలు తీసుకోవడానికి కారణం లేదని సూచించారు. కానీ ఆ సమయంలో, తెలివితేటలకు కీలకమైన కంప్యూటరుకు గుర్తుపెట్టుకునే అవకాశం లేదు. వారు చేసినదంతా ఆదేశాలను అమలు చేయడమే. అయినప్పటికీ, కృత్రిమ మేధస్సు యొక్క ప్రాథమిక లక్ష్యం మరియు దృష్టిని స్థాపించినది అలాన్ ట్యూరింగ్.
కృత్రిమ మేధస్సు అనే పదాన్ని రూపొందించిన జాన్ మెక్‌కార్తీ AI యొక్క తండ్రిగా విస్తృతంగా గుర్తించబడ్డారు. అతనికి AI అంటే: "ఇంటెలిజెంట్ మెషీన్లను తయారు చేసే శాస్త్రం మరియు ఇంజనీరింగ్". ఈ నిర్వచనం 1956లో డార్ట్‌మౌత్ కళాశాలలో జరిగిన సమావేశంలో సమర్పించబడింది మరియు ఇది AI పరిశోధన యొక్క ప్రారంభాన్ని సూచించింది. అప్పటి నుండి AI అభివృద్ధి చెందింది.
ఆధునిక ప్రపంచంలో కృత్రిమ మేధ సర్వవ్యాప్తి చెందింది. పెరిగిన డేటా వాల్యూమ్‌లు, అధునాతన అల్గారిథమ్‌లు మరియు కంప్యూటింగ్ పవర్ మరియు స్టోరేజ్‌లో మెరుగుదలల కారణంగా ఇది మరింత ప్రజాదరణ పొందింది. ఎక్కువగా AI అప్లికేషన్ మేధోపరమైన పనులకు అనుసంధానించబడి ఉంటుంది. మేము అనువాదం, వస్తువు, ముఖం మరియు ప్రసంగ గుర్తింపు, టాపిక్ డిటెక్షన్, మెడికల్ ఇమేజ్ అనాలిసిస్, నేచురల్ లాంగ్వేజ్ ప్రాసెసింగ్, సోషల్ నెట్‌వర్క్ ఫిల్టరింగ్, చెస్ ప్లేయింగ్ మొదలైన వాటి కోసం AIని ఉపయోగిస్తాము.
యంత్ర అభ్యాస
మెషిన్ లెర్నింగ్ అనేది కృత్రిమ మేధస్సు యొక్క అప్లికేషన్ మరియు ఇది వారి స్వంత అనుభవం నుండి మెరుగుపరచగల సామర్థ్యాన్ని కలిగి ఉన్న వ్యవస్థలను సూచిస్తుంది. ఇక్కడ చాలా ముఖ్యమైన విషయం ఏమిటంటే, సిస్టమ్ నమూనాలను ఎలా గుర్తించాలో తెలుసుకోవాలి. అలా చేయడానికి సిస్టమ్‌కు శిక్షణ అవసరం: అల్గోరిథం అనేది పెద్ద మొత్తంలో డేటాను ఫీడ్ చేస్తుంది కాబట్టి ఏదో ఒక సమయంలో అది నమూనాలను గుర్తించగలదు. మానవ ప్రమేయం లేదా సహాయం లేకుండా స్వయంచాలకంగా నేర్చుకునేలా కంప్యూటర్లను అనుమతించడమే లక్ష్యం.
మెషిన్ లెర్నింగ్ గురించి మాట్లాడేటప్పుడు, డీప్ లెర్నింగ్ గురించి ప్రస్తావించడం ముఖ్యం. లోతైన అభ్యాసంలో ఉపయోగించే ప్రధాన సాధనాలలో ఒకటి కృత్రిమ న్యూరల్ నెట్‌వర్క్‌లు అని చెప్పడం ద్వారా ప్రారంభిద్దాం. అవి జీవ మెదడు వలె ప్లాస్టిక్ మరియు అనలాగ్ కాకుండా స్థిరంగా మరియు ప్రతీకాత్మకంగా ఉన్నప్పటికీ, మెదడు యొక్క నిర్మాణం మరియు పనితీరు ద్వారా ప్రేరణ పొందిన అల్గారిథమ్‌లు. కాబట్టి, డీప్ లెర్నింగ్ అనేది కృత్రిమ న్యూరల్ నెట్‌వర్క్ ఆధారంగా మెషిన్ లెర్నింగ్ యొక్క ఒక ప్రత్యేక రూపం, దీని లక్ష్యం మానవులు నేర్చుకునే విధానాన్ని ప్రతిబింబించడం మరియు యంత్రాన్ని బోధించడానికి ప్రోగ్రామర్‌కు చాలా ఎక్కువ నమూనాలను కనుగొనడానికి ఇది గొప్ప సాధనంగా పనిచేస్తుంది. గత రెండు సంవత్సరాలలో డ్రైవర్‌లెస్ కార్లు మరియు అవి మన జీవితాలను ఎలా మార్చగలవు అనే దాని గురించి చాలా చర్చలు జరుగుతున్నాయి. డీప్ లెర్నింగ్ టెక్నాలజీ ఇక్కడ కీలకం, ఎందుకంటే ఇది పాదచారులను ఫైర్ హైడ్రాంట్ నుండి వేరు చేయడానికి లేదా రెడ్ లైట్‌ని గుర్తించడానికి కారుని ఎనేబుల్ చేయడం ద్వారా ప్రమాదాలను తగ్గిస్తుంది. ట్యాబ్లెట్‌లు, ఫోన్‌లు, ఫ్రిజ్‌లు, టీవీలు మొదలైన పరికరాలలో వాయిస్ నియంత్రణలో డీప్ లెర్నింగ్ టెక్నాలజీ ప్రధాన పాత్ర పోషిస్తుంది. E-కామర్స్ కంపెనీలు తరచుగా కృత్రిమ న్యూరల్ నెట్‌వర్క్‌లను ఫిల్టరింగ్ సిస్టమ్‌గా ఉపయోగిస్తాయి, ఇది వినియోగదారు కోరుకునే అంశాలను అంచనా వేయడానికి మరియు చూపించడానికి ప్రయత్నిస్తుంది. కొనుగోలు. డీప్ లెర్నింగ్ టెక్నాలజీని వైద్య రంగంలో కూడా ఉపయోగిస్తున్నారు. ఇది క్యాన్సర్ కణాలను స్వయంచాలకంగా గుర్తించడంలో క్యాన్సర్ పరిశోధకులకు సహాయపడుతుంది మరియు తద్వారా క్యాన్సర్ చికిత్సలో అద్భుతమైన పురోగతిని సూచిస్తుంది.
మాటలు గుర్తుపట్టుట
స్పీచ్ రికగ్నిషన్ టెక్నాలజీ మాట్లాడే భాషలో పదాలు మరియు పదబంధాలను గుర్తించడానికి మరియు వాటిని మెషీన్ కోసం చదవగలిగే ఫార్మాట్‌గా మార్చడానికి ఉపయోగపడుతుంది. కొన్ని ప్రోగ్రామ్‌లు పరిమిత సంఖ్యలో పదబంధాలను మాత్రమే గుర్తించగలవు, మరికొన్ని అధునాతన ప్రసంగ గుర్తింపు ప్రోగ్రామ్‌లు సహజ ప్రసంగాన్ని అర్థంచేసుకోగలవు.
అధిగమించడానికి అడ్డంకులు ఉన్నాయా?
అనుకూలమైనప్పటికీ, స్పీచ్ రికగ్నిషన్ టెక్నాలజీ ఎల్లప్పుడూ సజావుగా సాగదు మరియు ఇది నిరంతరంగా అభివృద్ధి చేయబడినందున ఇది పని చేయడానికి ఇంకా కొన్ని సమస్యలను కలిగి ఉంది. ఉత్పన్నమయ్యే సమస్యలు ఇతరులలో ఈ క్రింది వాటిని కలిగి ఉండవచ్చు: రికార్డింగ్ నాణ్యత సరిపోకపోవచ్చు, స్పీకర్‌ను అర్థం చేసుకోవడం కష్టతరం చేసే నేపథ్యంలో శబ్దాలు ఉండవచ్చు, అలాగే స్పీకర్‌కు నిజంగా బలమైన యాస లేదా మాండలికం ఉండవచ్చు (మీరు చేసారా జియోర్డీ మాండలికం ఎప్పుడైనా విన్నారా?), మొదలైనవి.
స్పీచ్ రికగ్నిషన్ చాలా అభివృద్ధి చెందింది, కానీ ఇది ఇప్పటికీ పరిపూర్ణంగా లేదు. అన్నీ పదాల గురించి మాత్రమే కాదు, మానవులు చేయగలిగిన అనేక పనులను యంత్రం ఇప్పటికీ చేయదు: వారు బాడీ లాంగ్వేజ్ చదవలేరు లేదా ఒకరి గొంతులోని వ్యంగ్య స్వరాన్ని గుర్తించలేరు. ప్రజలు తరచుగా ప్రతి పదాన్ని సరైన రీతిలో ఉచ్చరించరు మరియు వారు కొన్ని పదాలను కుదించారు. ఉదాహరణకు, వేగంగా మరియు అనధికారికంగా మాట్లాడుతున్నప్పుడు, స్థానిక ఇంగ్లీష్ మాట్లాడేవారు తరచుగా "గొన్న" లాగా "going to" అని పలుకుతారు. పైన పేర్కొన్నవన్నీ, వారు అధిగమించడానికి ప్రయత్నిస్తున్న యంత్రాలకు అడ్డంకులు కలిగిస్తాయి, కానీ వాటి ముందు ఇంకా చాలా దూరం ఉంది. నిర్దిష్ట అల్గారిథమ్‌లకు మరింత ఎక్కువ డేటా ఫీడ్ అవుతున్నందున హైలైట్ చేయడం ముఖ్యం; సవాళ్లు తగ్గుతున్నట్లు కనిపిస్తోంది. స్వయంచాలక ప్రసంగ గుర్తింపు యొక్క భవిష్యత్తు ప్రకాశవంతమైనదిగా కనిపిస్తోంది.
వాయిస్ ఆధారిత వినియోగదారు ఇంటర్‌ఫేస్‌లు గృహాలలో అందుబాటులోకి మరియు ప్రజాదరణ పొందుతున్నాయి. ఇది టెక్నాలజీలో తదుపరి వేదికగా కూడా మారవచ్చు.
Gglot ఆటోమేటెడ్ ట్రాన్స్‌క్రిప్షన్ సేవల రూపంలో స్వయంచాలక ప్రసంగ గుర్తింపును అందిస్తుంది - మేము ప్రసంగాలను టెక్స్ట్‌గా మారుస్తాము. మా సేవ ఉపయోగించడానికి సులభమైనది, ఇది మీకు ఎక్కువ ఖర్చు చేయదు మరియు ఇది త్వరగా చేయబడుతుంది!