Роль штучного інтелекту та машинного навчання у розпізнаванні мовлення
Роль штучного інтелекту та машинного навчання у розпізнаванні мовлення
Довгий час люди хотіли мати можливість розмовляти з машинами. З тих пір, як вони почали будувати комп’ютери, вчені та інженери намагалися включити розпізнавання мови в процес. У 1962 році IBM представила Shoebox, машину для розпізнавання мовлення, яка могла виконувати прості математичні обчислення. Цей інноваційний пристрій розпізнавав і реагував на 16 вимовлених слів, включаючи десять цифр від «0» до «9». Коли було вимовлено число та командні слова, такі як «плюс», «мінус» і «всього», Shoebox доручив машині для додавання обчислити та надрукувати відповіді на прості арифметичні задачі. Shoebox керувався шляхом розмови в мікрофон, який перетворював звуки голосу в електричні імпульси. Вимірювальна схема класифікувала ці імпульси за різними типами звуків і активувала приєднану сумуючу машину через систему реле.
З часом ця технологія розвивалася, і сьогодні багато хто з нас постійно взаємодіють з комп’ютерами за допомогою голосу. Найпопулярнішими голосовими помічниками сьогодні є Alexa від Amazon, Siri від Apple, Google Assistant і Cortana від Microsoft. Ці помічники можуть виконувати завдання або послуги для людини на основі команд або запитань. Вони здатні інтерпретувати людську мову та реагувати за допомогою синтезованих голосів. Користувачі можуть задавати запитання своїм помічникам, керувати пристроями домашньої автоматизації та відтворенням медіа за допомогою голосу, а також керувати іншими основними завданнями, такими як електронна пошта, списки справ і календарі, за допомогою усних команд. Чим більше ми використовуємо ці голосові пристрої, тим більше ми стаємо залежить від штучного інтелекту (ШІ) і машинного навчання.
Штучний інтелект (AI)
Коли ви говорите про штучний інтелект (ШІ), багато людей можуть подумати, що ви говорите про наукову фантастику, хоча ШІ дуже вкорінений у наше повсякденне життя. Насправді так було десятиліттями. Але правда в тому, що наукова фантастика на початку 20 століття знайомила громадськість зі штучним розумом, схожими на людей. У 50-ті роки концепції штучного інтелекту все більше потрапляли в центр уваги вчених і філософів. У той час молодий британський математик Алан Тьюрінг припустив, що немає причини, чому машини не могли б (як і люди) вирішувати проблеми та приймати рішення на основі наявної інформації. Але в той час комп’ютери не мали можливості запам’ятовувати, що є ключовим для інтелекту. Все, що вони робили, це виконували команди. Але все-таки саме Алан Тьюринг створив фундаментальну мету і бачення штучного інтелекту.
Широко визнаним батьком ШІ є Джон Маккарті, який ввів термін штучний інтелект . Для нього ШІ був: «наукою та інженерією створення розумних машин». Це визначення було представлено на конференції в Дартмутському коледжі в 1956 році і вказувало на початок досліджень ШІ. Відтоді ШІ процвітав.
У сучасному світі штучний інтелект поширений повсюдно. Він став популярнішим завдяки збільшеним обсягам даних, розширеним алгоритмам та покращенню обчислювальної потужності та зберігання. Здебільшого додаток AI пов’язаний з інтелектуальними завданнями. Ми використовуємо ШІ для перекладу, розпізнавання об’єктів, облич і мовлення, виявлення тем, аналізу медичних зображень, обробки природної мови, фільтрації соціальних мереж, гри в шахи тощо.
Машинне навчання
Машинне навчання — це застосування штучного інтелекту, і воно відноситься до систем, які мають можливість вдосконалюватися на власному досвіді. Найважливішим тут є те, що система повинна знати, як розпізнавати закономірності. Щоб мати можливість це зробити, систему потрібно навчити: алгоритм подає великі обсяги даних, тому в певний момент він може ідентифікувати закономірності. Мета полягає в тому, щоб дозволити комп’ютерам навчатися автоматично без участі людини чи допомоги.
Говорячи про машинне навчання, важливо згадати глибоке навчання. Почнемо з того, що одним з основних інструментів, які використовуються в глибокому навчанні, є штучні нейронні мережі. Це алгоритми, натхненні структурою та функціями мозку, хоча вони, як правило, статичні та символічні, а не пластичні та аналогові, як біологічний мозок. Отже, глибоке навчання — це спеціалізована форма машинного навчання, заснована на штучній нейронній мережі, мета якої — відтворити те, як люди навчаються, і це слугує чудовим інструментом для пошуку шаблонів, яких занадто багато, щоб програміст міг навчити машину. За останні пару років багато говорять про безпілотні автомобілі та про те, як вони можуть змінити наше життя. Технологія глибокого навчання тут є ключовою, оскільки вона зменшує кількість нещасних випадків, дозволяючи автомобілю відрізнити пішохода від пожежного гідранта або розпізнати червоне світло. Технологія глибокого навчання також відіграє основну роль у голосовому керуванні в таких пристроях, як планшети, телефони, холодильники, телевізори тощо. Компанії електронної комерції часто використовують штучні нейронні мережі як систему фільтрації, яка намагається передбачити та показати елементи, які користувач хоче. купити. Технологія глибокого навчання також використовується в медицині. Це допомагає дослідникам раку автоматично виявляти ракові клітини і, таким чином, являє собою величезний прогрес у лікуванні раку.
Розпізнавання мови
Технологія розпізнавання мовлення служить для визначення слів і фраз, що утворюють розмовну мову, і для перетворення їх у формат, зручний для читання машиною. Хоча деякі програми можуть ідентифікувати лише обмежену кількість фраз, деякі більш складні програми розпізнавання мовлення можуть розшифрувати природне мовлення.
Чи є перешкоди, які потрібно подолати?
Незважаючи на зручність, технологія розпізнавання мовлення не завжди працює гладко, і вона все ще має ряд проблем, які потрібно вирішити, оскільки вона постійно розвивається. Проблеми, які можуть виникнути, можуть включати, серед іншого, наступне: якість запису може бути недостатньою, у фоновому режимі можуть бути шуми, які ускладнюють розуміння мовця, а також у мовця може бути дійсно сильний акцент чи діалект (ви Ви коли-небудь чули діалект Джорді?) тощо.
Розпізнавання мовлення розвинулося досить сильно, але воно ще далеко до досконалості. Не все залежить тільки від слів, машина все ще не може робити багато речей, які можуть люди: вони не можуть читати мову тіла або розпізнавати саркастичний тон у чиємусь голосі. Люди часто не вимовляють кожне слово належним чином, і вони схильні скорочувати деякі слова. Наприклад, коли говорять швидко й неформально, носії англійської мови часто вимовляють «going to» як «gonna». Все вищесказане створює перешкоди для машин, які вони намагаються подолати, але попереду ще довгий шлях. Важливо підкреслити, що в міру того, як все більше і більше даних надходять до цих конкретних алгоритмів; виклики, здається, зменшуються. Майбутнє автоматизованого розпізнавання мовлення виглядає світлим.
Інтерфейси користувача з голосовим керуванням стають все більш доступними та популярними в домашніх умовах. Це може навіть стати наступною технологічною платформою.
Gglot пропонує автоматичне розпізнавання мовлення у вигляді послуг автоматичної транскрипції – ми перетворюємо промови в текст. Наш сервіс простий у використанні, це не буде коштувати вам багато і буде зроблено швидко!