स्वचालित वाक् पहचान क्या है: ASR के लिए हमारा मार्गदर्शक

एक तरीका जिससे आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस ने हमारे तरीके को बदल दिया है काम करो, सिखाओ, सीखो और काम करो, स्वचालित वाक् पहचान के माध्यम से होता है, अन्यथा इसे ASR के रूप में जाना जाता है।

स्वचालित भाषण पहचान (एएसआर) एक ऐसी तकनीक है जो कंप्यूटर को बोली जाने वाली भाषा को लिखित पाठ में पहचानने और लिखने की अनुमति देती है। ASR सिस्टम के लिए कई एप्लिकेशन हैं, जैसे वॉयस-टू-टेक्स्ट डिक्टेशन सॉफ्टवेयर, वर्चुअल असिस्टेंट और कॉल सेंटर सिस्टम। उन्हें विभिन्न भाषाओं को समझने के लिए प्रशिक्षित भी किया जा सकता है, जिससे विभिन्न भौगोलिक और संस्कृतियों में इसकी उपयोगिता बढ़ जाती है।

एएसआर कैसे काम करता है?

अधिकांश ASR तकनीक एक ध्वनिक मॉडल के साथ शुरू होती है जो ऑडियो सिग्नल, morphemes और स्वनिम के बीच संबंध का प्रतिनिधित्व करती है। एक ध्वनिक मॉडल ध्वनि तरंगें लेता है और उन्हें डिजिटल डेटा में अनुवादित करता है। यह एक डिजिटल थर्मामीटर की तरह है जो तापमान का एक एनालॉग रीडिंग लेता है और इसे डिजिटल मान में बदल देता है। कम्प्यूटेशनल भाषाविज्ञान शब्दों और वाक्यों के निर्माण के लिए अनुक्रम और संदर्भ में प्रत्येक ध्वनि के लिए खाता है, जो तब भाषा और उच्चारण मॉडल द्वारा उपयोग किया जाता है। यह हाल तक मानक प्रक्रिया रही है। नए अध्ययन इस बहु-एल्गोरिदम पद्धति को एकल तंत्रिका नेटवर्क के पक्ष में छोड़ रहे हैं जिसे एंड-टू-एंड मॉडल करार दिया गया है। एएसआर सिस्टम दो तरीकों से काम करता है: 

• पारंपरिक हाइब्रिड विधि
• एंड-टू-एंड विधि

पारंपरिक हाइब्रिड विधि

स्वचालित भाषण पहचान (एएसआर) के लिए पारंपरिक संकर पद्धति में भाषण को पहचानने के लिए दो अलग-अलग दृष्टिकोणों का संयोजन शामिल है: नियम-आधारित दृष्टिकोण और सांख्यिकीय दृष्टिकोण।

नियम-आधारित दृष्टिकोण में नियमों का एक समूह होता है जिसका उपयोग किसी भाषा की ध्वनियों को संबंधित शब्दों या स्वरों में मैप करने के लिए किया जाता है। यह दृष्टिकोण भाषा की संरचना और नियमों की समझ पर आधारित है, और नियमों को अच्छी तरह से परिभाषित किए जाने पर काफी सटीक हो सकता है। हालांकि, किसी भाषा की सभी संभावित विविधताओं और लहजे के लिए नियम बनाना मुश्किल है, इसलिए नियम-आधारित दृष्टिकोण में त्रुटियां हो सकती हैं।

सांख्यिकीय दृष्टिकोण एक भाषा की ध्वनियों और संबंधित शब्दों या स्वरों के बीच के पैटर्न और संबंधों को जानने के लिए लिखित ऑडियो के एक बड़े डेटासेट पर प्रशिक्षित एक सांख्यिकीय मॉडल का उपयोग करता है। यह दृष्टिकोण अधिक लचीला है और विविधताओं और उच्चारणों की एक विस्तृत श्रृंखला को संभाल सकता है, लेकिन यह नियम-आधारित दृष्टिकोण से कम सटीक भी हो सकता है। ऐसा इसलिए है क्योंकि यह नियम-आधारित दृष्टिकोण जैसे नियमों के एक निश्चित सेट के बजाय डेटासेट से सीखे गए पैटर्न और संबंधों पर आधारित है।

पारंपरिक हाइब्रिड विधि अच्छी तरह से परिभाषित नियमों को संभालने के लिए नियम-आधारित दृष्टिकोण और अधिक जटिल और विविध इनपुट को संभालने के लिए सांख्यिकीय दृष्टिकोण का उपयोग करके दोनों दृष्टिकोणों की ताकत को जोड़ती है। इसका परिणाम अधिक सटीक और मजबूत ASR सिस्टम हो सकता है। हालांकि, अकेले दृष्टिकोण की तुलना में हाइब्रिड दृष्टिकोण अधिक जटिल और कम्प्यूटेशनल रूप से गहन हो सकता है।

एंड-टू-एंड सिस्टम

ऑडियो सिग्नल और ट्रांसक्रिप्शन के बीच जटिल संबंधों को जानने के लिए एंड-टू-एंड एएसआर सिस्टम आमतौर पर गहरे तंत्रिका नेटवर्क (डीएनएन) का उपयोग करते हैं। उन्हें अनुलेखित ऑडियो के बड़े डेटासेट पर प्रशिक्षित किया जाता है और वे उच्चारण, उच्चारण और बोलने की शैलियों की एक विस्तृत श्रृंखला को संभाल सकते हैं। यह फोनीमे या शब्द पहचान जैसे स्पष्ट मध्यवर्ती चरणों की आवश्यकता के बिना सीधे लिखित पाठ में एक ऑडियो सिग्नल के ट्रांसक्रिप्शन की भविष्यवाणी करता है।

एंड-टू-एंड एएसआर सिस्टम के पारंपरिक हाइब्रिड सिस्टम पर कई फायदे हैं जो स्पष्ट मध्यवर्ती चरणों पर भरोसा करते हैं। वे अधिक सटीक और कुशल हो सकते हैं, और वे अधिक लचीले और नई भाषाओं और कार्यों के अनुकूल भी हो सकते हैं। हालाँकि, एंड-टू-एंड ASR सिस्टम अधिक जटिल भी हो सकते हैं और उन्हें प्रशिक्षित करने के लिए अधिक डेटा और कम्प्यूटेशनल संसाधनों की आवश्यकता होती है।

उपयोगी एएसआर अनुप्रयोग

ASR तकनीक में पिछले कुछ वर्षों में काफी सुधार हुआ है और अब यह कई संदर्भों में उच्च स्तर की सटीकता प्राप्त कर सकती है। एएसआर का उपयोग कैसे किया जाता है इसके कुछ उदाहरण यहां दिए गए हैं:

डिक्टेशन सॉफ्टवेयर

ASR का उपयोग डिक्टेशन सॉफ्टवेयर बनाने के लिए किया जाता है जो उपयोगकर्ताओं को बोलने की अनुमति देता है और उनके भाषण को स्वचालित रूप से टेक्स्ट में ट्रांसक्रिप्ट किया जाता है। यह उन लोगों के लिए मददगार है जो टाइप करने के बजाय बोलना पसंद करते हैं, या जिन्हें चलने-फिरने में अक्षमता है जिससे टाइपिंग मुश्किल हो जाती है।

आभासी सहायक

Apple के सिरी जैसे आभासी सहायक ASR का उपयोग वॉयस कमांड को समझने और उसका जवाब देने के लिए करते हैं, स्मार्ट होम और हमारे दैनिक जीवन में सुविधा लाते हैं।

कॉल सेंटरों

कॉल सेंटरों पर, इंटरएक्टिव वॉयस रिस्पांस (आईवीआर) सिस्टम ग्राहक अनुभव को बढ़ाने के लिए एएसआर का उपयोग करते हैं। अन्य अनुप्रयोगों के साथ एकीकृत होने पर, ASR तकनीक कॉल करने वालों को स्वयं-सेवा कार्य करने में सक्षम बनाती है। इसमें खाता शेष की जांच करना, साथ ही सुरक्षा के लिए उनकी पहचान प्रमाणित करना शामिल है।

प्रशिक्षण उद्देश्यों और गुणवत्ता आश्वासन के लिए उपयोग किए जाने वाले इन कॉलों के लिए ASR स्वचालित रूप से ट्रांसक्रिप्ट भी उत्पन्न कर सकता है।

शिक्षा

सीखने की अक्षमता वाले छात्रों को अधिक कुशलता से सीखने में मदद करने के लिए शिक्षा क्षेत्र ASR का उपयोग करता है। उदाहरण के लिए, कई डिस्लेक्सिक बच्चों को अपने पढ़ने के कौशल में महारत हासिल करने में मुश्किल होती है। एएसआर पढ़ने की गलतियों की पहचान करने और पढ़ने की गलतियों को ठीक करने के लिए तत्काल हस्तक्षेप प्रदान करने में मदद कर सकता है।

सरल उपयोग

एएसआर का उपयोग अंधे या कम दृष्टि वाले लोगों के लिए लिखित सामग्री के सुलभ संस्करण बनाने के लिए किया जा सकता है।

अनुवाद

ASR बोली जाने वाली भाषा को ट्रांसक्राइब और ट्रांसलेट कर सकता है, जिससे अलग-अलग भाषा बोलने वाले लोगों के बीच रीयल-टाइम कम्युनिकेशन की अनुमति मिलती है.

ट्रांसक्रिप्शन सॉफ्टवेयर्स

सॉफ्टवेयर पसंद है औरिस एआई स्वचालित रूप से सेकंड के भीतर सटीक प्रतिलेख उत्पन्न करने के लिए ASR तकनीक का उपयोग करता है। यह उपयोगकर्ताओं को उनकी काम करने की प्रक्रिया में घंटों की बचत करने में मदद करता है, साथ ही एक पेशेवर प्रतिलेखक को काम पर रखने से पैसे भी बचाता है। ऑरिस एआई मुफ्त में उपलब्ध है और आप इसे आजमा सकते हैं यहां.

स्वचालित वाक् पहचान प्रौद्योगिकी का भविष्य

हमें निम्नलिखित विकासों के साथ ASR तकनीकों की सटीकता और प्रदर्शन में निरंतर सुधार देखने की संभावना है:

गहरी शिक्षा का बढ़ता उपयोग. डीप न्यूरल नेटवर्क (डीएनएन) और अन्य मशीन लर्निंग एल्गोरिदम एएसआर सिस्टम की सटीकता और प्रदर्शन में सुधार ला सकते हैं। प्राकृतिक भाषण की जटिलता और परिवर्तनशीलता को संभालने के लिए डीएनएन विशेष रूप से उपयुक्त हैं। वास्तव में, आज हम जो कई सफलताएँ देखते हैं, वे DNN के विकास का परिणाम हैं।

बहु-भाषा और बहु-उच्चारण समर्थन. एएसआर प्रौद्योगिकियां भाषा और लहजे की एक विस्तृत श्रृंखला को समझने में तेजी से सक्षम हैं। यह ग्राहक सेवा और बहुभाषी श्रुतलेख जैसे कई अनुप्रयोगों के लिए फायदेमंद हो सकता है।

बेहतर मजबूती. एएसआर सिस्टम शोर, पृष्ठभूमि विकर्षण और अन्य कारकों के प्रति अधिक मजबूत होते जा रहे हैं जो ऑडियो गुणवत्ता को कम कर सकते हैं। यह ASR सिस्टम को वास्तविक दुनिया की सेटिंग में अधिक उपयोगी बना देगा, जैसे कि भीड़ भरे सार्वजनिक स्थानों या शोरगुल वाले वातावरण में।

यह ध्यान देने योग्य है कि एएसआर का क्षेत्र तेजी से विकसित हो रहा है। इन प्रगति के साथ, एएसआर तेजी से सटीक, भरोसेमंद और व्यापक रूप से अपनाया जाएगा, अंततः हमारे जीवन में एक आवश्यक उपकरण बन जाएगा।