స్పీచ్ రికగ్నిషన్ అంటే ఏమిటి?

మాటలు గుర్తుపట్టుట

ప్రసంగ గుర్తింపు గురించి మీరు తెలుసుకోవలసినది

మేము స్పీచ్ రికగ్నిషన్ గురించి మాట్లాడుతున్నప్పుడు, సాధారణంగా మనం మాట్లాడే పదాన్ని గుర్తించి ప్రోగ్రామ్‌లో వ్రాసే సామర్థ్యాన్ని కలిగి ఉన్న సాఫ్ట్‌వేర్ అని అర్థం, కాబట్టి చివరికి మీరు వ్రాసిన ఆకృతిలో మాట్లాడిన ప్రతిదాన్ని కలిగి ఉంటారు. దీనిని తరచుగా "స్పీచ్-టు-టెక్స్ట్" అని కూడా సూచిస్తారు. ప్రారంభంలో ఆ సాఫ్ట్‌వేర్ చాలా పరిమిత అవకాశాలను కలిగి ఉంది, తద్వారా మీరు పరిమిత సంఖ్యలో పదబంధాలను మాత్రమే మార్చగలరు. కాలక్రమేణా, స్పీచ్ రికగ్నిషన్ సాఫ్ట్‌వేర్ వెనుక ఉన్న సాంకేతికత చాలా అభివృద్ధి చెందింది మరియు ఇది ఇప్పుడు మరింత అధునాతనమైనది, తద్వారా ఇది వివిధ భాషలను మరియు విభిన్న స్వరాలను కూడా గుర్తించగలదు. అయితే, ఈ రంగంలో ఇంకా చేయాల్సిన పని ఉంది.

కొన్నిసార్లు వ్యక్తులు ఒకే విషయానికి రెండు పదాలను ఉపయోగిస్తున్నప్పటికీ, స్పీచ్ రికగ్నిషన్ అనేది వాయిస్ రికగ్నిషన్‌తో సమానం కాదని గమనించడం కూడా ముఖ్యం. వాయిస్ రికగ్నిషన్ మాట్లాడే వ్యక్తిని గుర్తించడానికి ఉపయోగించబడుతుంది మరియు ఏమి మాట్లాడుతున్నారో గమనించడానికి కాదు.

ప్రసంగ గుర్తింపు మరియు సంబంధిత సాంకేతికత యొక్క చిన్న చరిత్ర

ఈ కథనంలో, స్పీచ్ రికగ్నిషన్ పెరుగుదల వెనుక ఉన్న చరిత్ర మరియు సాంకేతికతను క్లుప్తంగా వివరిస్తాము.

డిజిటల్ యుగం ప్రారంభమైనప్పటి నుండి, ప్రజలు ఏదో ఒకవిధంగా యంత్రాలతో కమ్యూనికేట్ చేయాలనే కోరికను కలిగి ఉన్నారు. మొదటి రకమైన డిజిటల్ కంప్యూటర్ కనుగొనబడిన తర్వాత, అనేకమంది శాస్త్రవేత్తలు మరియు ఇంజనీర్లు ఈ ప్రక్రియలో ప్రసంగ గుర్తింపును ఎలాగైనా అమలు చేయడానికి వివిధ మార్గాల్లో ప్రయత్నించారు. ఈ ప్రక్రియ యొక్క కీలకమైన సంవత్సరం 1962, IBM షూబాక్స్‌ను బహిర్గతం చేసింది, ఇది సాధారణ గణిత గణనలను చేయగల ప్రాథమిక ప్రసంగ గుర్తింపు యంత్రం. ఈ ప్రోటో-కంప్యూటర్ యొక్క వినియోగదారు మైక్రోఫోన్‌లో మాట్లాడినట్లయితే, ఈ మెషీన్ "ప్లస్" లేదా "మైనస్" వంటి ఆరు నియంత్రణ పదాలను గుర్తించగలిగింది. కాలక్రమేణా, దీని వెనుక సాంకేతికత అభివృద్ధి చెందింది మరియు నేడు వాయిస్ ద్వారా కంప్యూటర్‌లతో పరస్పర చర్య చేయడం చాలా సాధారణ లక్షణం. సిరి లేదా అలెక్సా వంటి అనేక ప్రసిద్ధ స్పీచ్ రికగ్నిషన్ ఇంజిన్‌లు ఉన్నాయి. ఈ వాయిస్-ఆధారిత పరికరాలు కృత్రిమ మేధస్సు (AI) మరియు మెషిన్ లెర్నింగ్‌పై ఆధారపడి ఉన్నాయని గమనించడం ముఖ్యం.

ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్ (AI) గురించి ప్రస్తావించినప్పుడు, అది ఏదో సైన్స్ ఫిక్షన్ సినిమాలా అనిపించవచ్చు, కానీ నిజం ఏమిటంటే నేటి యుగంలో AI మన ప్రపంచంలో గొప్ప పాత్ర పోషిస్తోంది. వాస్తవానికి, AI ఇప్పటికే మన దైనందిన జీవితంలో చాలా ఉంది, ఎందుకంటే అనేక ప్రోగ్రామ్‌లు మరియు యాప్‌లు దీనిని ఇప్పటికే ఉపయోగిస్తున్నాయి. కానీ ఈ పదం ఉద్భవించిన 20వ శతాబ్దం ప్రారంభంలో సైన్స్ ఫిక్షన్. 1950 చివరిలో AI యొక్క భావనలు మరింత ప్రముఖంగా మారాయి మరియు అనేక మంది శాస్త్రవేత్తలు మరియు తత్వవేత్తల ఆసక్తిని కేంద్రీకరించాయి. ఆ సమయంలో, చాలా ప్రతిష్టాత్మకమైన బ్రిటిష్ గణిత శాస్త్రజ్ఞుడు అలాన్ ట్యూరింగ్ అందుబాటులో ఉన్న సమాచారం ఆధారంగా యంత్రాలు సమస్యలను పరిష్కరించగలవు మరియు స్వయంగా నిర్ణయాలు తీసుకోగలవని ఒక ప్రతిపాదనతో ముందుకు వచ్చాడు. సమస్య ఏమిటంటే, కృత్రిమ మేధస్సు అభివృద్ధికి కీలకమైన దశ అయిన ఆ డేటాను గుర్తుంచుకోగలిగే అవకాశం కంప్యూటర్‌లకు ఇంకా లేదు. అప్పటికి వారు చేయగలిగేది సాధారణ ఆదేశాలను అమలు చేయడమే.

AI అభివృద్ధిలో మరొక ముఖ్యమైన పేరు జాన్ మెక్‌కార్తీ, అతను మొదట "కృత్రిమ మేధస్సు" అనే పదాన్ని ఉపయోగించాడు. AI అంటే: "తెలివైన యంత్రాలను తయారు చేసే శాస్త్రం మరియు ఇంజనీరింగ్" అని మెక్‌కార్తీ పేర్కొన్నాడు. ఈ నిర్వచనం 1956లో డార్ట్‌మౌత్ కాలేజీలో జరిగిన సెమినల్ కాన్ఫరెన్స్‌లో వెలుగులోకి వచ్చింది. అప్పటి నుండి AI చాలా వేగంగా అభివృద్ధి చెందడం ప్రారంభించింది.

నేడు, కృత్రిమ మేధస్సు దాని వివిధ రూపాల్లో ప్రతిచోటా ఉంది. ఇది సామూహిక స్వీకరణకు పెరిగింది, ప్రధానంగా ప్రతిరోజూ ప్రపంచవ్యాప్తంగా మారుతున్న డేటా మొత్తం పరిమాణంలో పెరుగుదల కారణంగా. ఇది అధునాతన అల్గారిథమ్‌లలో ఉపయోగించబడుతుంది మరియు ఇది నిల్వ మరియు కంప్యూటింగ్ శక్తిలో మెరుగుదలలకు దారితీసింది. AI అనేక ప్రయోజనాల కోసం ఉపయోగించబడుతుంది, ఉదాహరణకు అనువాదం, లిప్యంతరీకరణ, ప్రసంగం, ముఖం మరియు వస్తువు గుర్తింపు, వైద్య చిత్రాల విశ్లేషణ, సహజ భాషల ప్రాసెసింగ్, వివిధ సోషల్ నెట్‌వర్క్ ఫిల్టర్‌లు మరియు మొదలైనవి. గ్రాండ్‌మాస్టర్ గారి కాస్పరోవ్ మరియు డీప్ బ్లూ చెస్ AI మధ్య జరిగిన చెస్ మ్యాచ్ గుర్తుందా?

మెషిన్ లెర్నింగ్ అనేది కృత్రిమ మేధస్సు యొక్క మరొక ముఖ్యమైన అప్లికేషన్. సంక్షిప్తంగా, ఇది వారి స్వంత అనుభవం యొక్క డేటాబేస్ నుండి నేర్చుకునే మరియు మెరుగుపరచగల సామర్థ్యాన్ని కలిగి ఉన్న ఏదైనా సిస్టమ్‌లను సూచిస్తుంది. ఇది నమూనాల గుర్తింపు ద్వారా పని చేస్తుంది. సిస్టమ్ అలా చేయాలంటే అది శిక్షణ పొందగలగాలి. సిస్టమ్ యొక్క అల్గోరిథం పెద్ద మొత్తంలో డేటా యొక్క ఇన్‌పుట్‌ను పొందుతుంది మరియు ఒక సమయంలో అది ఆ డేటా నుండి నమూనాలను గుర్తించగలదు. ఈ ప్రక్రియ యొక్క అంతిమ లక్ష్యం ఈ కంప్యూటర్ సిస్టమ్‌లు ఎలాంటి మానవ ప్రమేయం లేదా సహాయం అవసరం లేకుండా స్వతంత్రంగా నేర్చుకునేలా చేయడం.

మెషిన్ లెర్నింగ్‌తో పాటుగా ప్రస్తావించాల్సిన మరో విషయం డీప్ లెర్నింగ్. లోతైన అభ్యాస ప్రక్రియలో అత్యంత ముఖ్యమైన సాధనాలలో ఒకటి కృత్రిమ నాడీ నెట్వర్క్లు అని పిలవబడేవి. అవి మానవ మెదడు యొక్క నిర్మాణం మరియు పనితీరును పోలి ఉండే అధునాతన అల్గారిథమ్‌లు. అయినప్పటికీ, అవి ప్లాస్టిక్ మరియు మరింత అనలాగ్ ఆధారితమైన జీవ మెదడులా కాకుండా స్థిరంగా మరియు ప్రతీకాత్మకంగా ఉంటాయి. సంక్షిప్తంగా, ఈ లోతైన అభ్యాసం అనేది మెషిన్ లెర్నింగ్ యొక్క చాలా ప్రత్యేకమైన పద్ధతి, ప్రధానంగా కృత్రిమ న్యూరల్ నెట్‌వర్క్‌లపై ఆధారపడి ఉంటుంది. లోతైన అభ్యాసం యొక్క లక్ష్యం మానవ అభ్యాస ప్రక్రియలను దగ్గరగా ప్రతిబింబించడం. డీప్ లెర్నింగ్ టెక్నాలజీ చాలా ఉపయోగకరంగా ఉంది మరియు వాయిస్ ద్వారా నియంత్రించబడే వివిధ పరికరాలలో ఇది ముఖ్యమైన పాత్ర పోషిస్తుంది - టాబ్లెట్‌లు, టీవీలు, స్మార్ట్‌ఫోన్‌లు, ఫ్రిజ్‌లు మొదలైనవి. ఆర్టిఫిషియల్ న్యూరల్ నెట్‌వర్క్‌లు వస్తువులను అంచనా వేయడానికి ఒక రకమైన ఫిల్టరింగ్ సిస్టమ్‌గా కూడా ఉపయోగించబడతాయి. వినియోగదారు భవిష్యత్తులో కొనుగోలు చేస్తారని. డీప్ లెర్నింగ్ టెక్నాలజీని వైద్య రంగంలో కూడా చాలా విస్తృతంగా ఉపయోగిస్తున్నారు. క్యాన్సర్ పరిశోధకులకు ఇది చాలా ముఖ్యం, ఎందుకంటే ఇది క్యాన్సర్ కణాలను స్వయంచాలకంగా గుర్తించడంలో సహాయపడుతుంది.

ఇప్పుడు మేము ప్రసంగ గుర్తింపుకు తిరిగి వస్తాము. ఈ సాంకేతికత, మేము ఇప్పటికే చెప్పినట్లుగా, మాట్లాడే భాష యొక్క వివిధ పదాలు మరియు పదబంధాలను గుర్తించడం లక్ష్యంగా పెట్టుకుంది. ఆ తర్వాత వాటిని మెషీన్ చదవగలిగే ఫార్మాట్‌లోకి మారుస్తుంది. ప్రాథమిక ప్రోగ్రామ్‌లు తక్కువ సంఖ్యలో కీలక పదబంధాలను మాత్రమే గుర్తిస్తాయి, అయితే మరికొన్ని అధునాతన స్పీచ్ రికగ్నిషన్ సాఫ్ట్‌వేర్ అన్ని రకాల సహజ ప్రసంగాలను అర్థంచేసుకోగలదు. స్పీచ్ రికగ్నిషన్ టెక్నాలజీ చాలా సందర్భాలలో సౌకర్యవంతంగా ఉంటుంది, అయితే రికార్డింగ్ నాణ్యత తగినంతగా లేనప్పుడు లేదా స్పీకర్‌ను సరిగ్గా అర్థం చేసుకోవడం కష్టతరం చేసే నేపథ్య శబ్దాలు ఉన్నప్పుడు కొన్నిసార్లు సమస్యలను ఎదుర్కొంటుంది. స్పీకర్‌కు నిజంగా బలమైన యాస లేదా మాండలికం ఉన్నప్పుడు ఇది ఇప్పటికీ కొన్ని సమస్యలను ఎదుర్కోవచ్చు. స్పీచ్ రికగ్నిషన్ నిరంతరం అభివృద్ధి చెందుతోంది, కానీ ఇది ఇప్పటికీ చాలా ఖచ్చితమైనది కాదు. ప్రతిదీ పదాలకు సంబంధించినది కాదు, యంత్రాలు ఇప్పటికీ మానవులు చేయగల అనేక పనులను చేయగలవు, ఉదాహరణకు అవి శరీర భాష లేదా ఒకరి స్వరం యొక్క స్వరాన్ని అర్థం చేసుకోలేవు. అయినప్పటికీ, ఈ అధునాతన అల్గారిథమ్‌ల ద్వారా మరింత డేటా అర్థాన్ని విడదీయడం వలన, ఈ సవాళ్లలో కొన్ని ఇబ్బందులు తగ్గుతున్నట్లు కనిపిస్తోంది. భవిష్యత్తు ఏమి తెస్తుందో ఎవరికి తెలుసు? ప్రసంగ గుర్తింపు ఎక్కడ ముగుస్తుందో ఊహించడం కష్టం. ఉదాహరణకు, Google Translate ఇంజిన్‌లలో స్పీచ్ రికగ్నిషన్ సాఫ్ట్‌వేర్‌ను అమలు చేయడంలో Google ఇప్పటికే చాలా విజయాన్ని సాధించింది మరియు యంత్రం నిరంతరం నేర్చుకుంటూ మరియు అభివృద్ధి చెందుతూనే ఉంది. బహుశా ఒక రోజు వారు మానవ అనువాదకులను పూర్తిగా భర్తీ చేస్తారు. లేదా కాకపోవచ్చు, మానవ ఆత్మ యొక్క లోతును చదవలేని ఏ రకమైన యంత్రానికైనా రోజువారీ ప్రసంగ పరిస్థితులు చాలా క్లిష్టంగా ఉంటాయి.

ప్రసంగ గుర్తింపును ఎప్పుడు ఉపయోగించాలి?

ఈ రోజుల్లో దాదాపు ప్రతి ఒక్కరి దగ్గర స్మార్ట్‌ఫోన్ లేదా టాబ్లెట్ ఉంది. ఆ పరికరాలలో స్పీచ్ రికగ్నిషన్ అనేది ఒక సాధారణ లక్షణం. వారు ఒక వ్యక్తి ప్రసంగాన్ని చర్యగా మార్చడానికి ఉపయోగిస్తారు. మీరు మీ అమ్మమ్మకు కాల్ చేయాలనుకుంటే, మీరు “కాల్ గ్రాండ్‌మ్” అని ఆదేశిస్తే సరిపోతుంది మరియు మీరు మీ పరిచయాల జాబితాలను టైప్ చేయకుండానే మీ స్మార్ట్‌ఫోన్ ఇప్పటికే నంబర్‌ను డయల్ చేస్తోంది. ఇది స్పీచ్ రికగ్నిషన్. దానికి మరో మంచి ఉదాహరణ, అలెక్సా లేదా సిరి. వారు తమ సిస్టమ్‌లో ఈ ఫీచర్ హార్డ్-వైర్డ్‌ను కూడా కలిగి ఉన్నారు. ఏదైనా టైప్ చేయకుండా వాయిస్ ద్వారా ఏదైనా వెతకడానికి Google మీకు ఎంపికను కూడా ఇస్తుంది.

ఇవన్నీ ఎలా పనిచేస్తాయనే దాని గురించి మీరు ఇప్పుడు ఆసక్తిగా ఉండవచ్చు. బాగా, అది పని చేయడానికి, మైక్రోఫోన్‌ల వంటి సెన్సార్‌లు సాఫ్ట్‌వేర్‌లో నిర్మించబడాలి, తద్వారా మాట్లాడే పదాల ధ్వని తరంగాలు గుర్తించబడతాయి, విశ్లేషించబడతాయి మరియు డిజిటల్ ఆకృతికి మార్చబడతాయి. డిజిటల్ సమాచారాన్ని ఒక విధమైన పదాలు మరియు వ్యక్తీకరణల రిపోజిటరీలో నిల్వ చేయబడిన ఇతర సమాచారంతో పోల్చాలి. సరిపోలిక ఉన్నప్పుడు సాఫ్ట్‌వేర్ ఆదేశాన్ని గుర్తించి తదనుగుణంగా పని చేస్తుంది.

ఈ సమయంలో ప్రస్తావించాల్సిన మరో విషయం ఏమిటంటే, WER (పద లోపం రేటు). ఇది మీరు దోష సంఖ్యను పదాల మొత్తంతో విభజించే సూత్రం. కాబట్టి, దీన్ని సరళంగా చెప్పాలంటే, ఇది ఖచ్చితత్వంతో చాలా సంబంధం కలిగి ఉంటుంది. తక్కువ WERని కలిగి ఉండటమే లక్ష్యం, ఎందుకంటే మాట్లాడే పదం యొక్క లిప్యంతరీకరణ మరింత ఖచ్చితమైనదని దీని అర్థం.

స్పీచ్ రికగ్నిషన్‌కు ఇప్పుడు ఎప్పటిలాగే డిమాండ్ ఉంది. మీరు మాట్లాడే పదాన్ని రికార్డ్ చేసిన ఆడియో ఫైల్‌ని టెక్స్ట్‌గా చెప్పాలంటే, మీరు Gglotకి మార్చవచ్చు. మేము సరసమైన ధరకు ఖచ్చితమైన లిప్యంతరీకరణలను అందించే ట్రాన్స్‌క్రిప్షన్ సర్వీస్ ప్రొవైడర్. కాబట్టి, మా యూజర్ ఫ్రెండ్లీ వెబ్‌సైట్ ద్వారా సన్నిహితంగా ఉండటానికి వెనుకాడకండి.