خودکار تقریر کی پہچان کیا ہے: ASR کے لیے ہماری گائیڈ

ایک طریقہ جس میں مصنوعی ذہانت نے ہمارے انداز میں تبدیلی کی ہے۔ کام کریں، سکھائیں، سیکھیں اور کام کریں۔، خودکار تقریر کی شناخت کے ذریعے ہے، بصورت دیگر ASR کے نام سے جانا جاتا ہے۔

خودکار اسپیچ ریکگنیشن (ASR) ایک ٹیکنالوجی ہے جو کمپیوٹرز کو بولی جانے والی زبان کو تحریری متن میں پہچاننے اور نقل کرنے کی اجازت دیتی ہے۔ ASR سسٹمز میں بہت سی ایپلی کیشنز ہیں، جیسے وائس ٹو ٹیکسٹ ڈکٹیشن سافٹ ویئر، ورچوئل اسسٹنٹس، اور کال سینٹر سسٹم۔ انہیں مختلف زبانوں کو سمجھنے کی تربیت بھی دی جا سکتی ہے، مختلف جغرافیوں اور ثقافتوں میں اس کے استعمال میں اضافہ ہوتا ہے۔

ASR کیسے کام کرتا ہے؟

زیادہ تر ASR ٹیکنالوجی ایک صوتی ماڈل کے ساتھ شروع ہوتی ہے جو آڈیو سگنلز، مورفیمز اور فونیم کے درمیان تعلق کو ظاہر کرتی ہے۔ ایک صوتی ماڈل آواز کی لہریں لیتا ہے اور انہیں ڈیجیٹل ڈیٹا میں ترجمہ کرتا ہے۔ اسے ڈیجیٹل تھرمامیٹر سے تشبیہ دی جاتی ہے جو درجہ حرارت کی اینالاگ ریڈنگ لیتا ہے اور اسے ڈیجیٹل ویلیو میں ترجمہ کرتا ہے۔ کمپیوٹیشنل لسانیات ہر آواز کو ترتیب اور سیاق و سباق میں الفاظ اور جملے بنانے کے لیے اکاؤنٹس کرتی ہے، جسے پھر زبان اور تلفظ کے ماڈلز استعمال کرتے ہیں۔ یہ حال ہی میں معیاری طریقہ کار رہا ہے۔ نئے مطالعات اس ملٹی الگورتھم کے طریقہ کار کو ایک واحد نیورل نیٹ ورک کے حق میں ترک کر رہے ہیں جسے اینڈ ٹو اینڈ ماڈل ڈب کیا گیا ہے۔ دو طریقے ہیں جن کے ذریعے ASR سسٹم کام کرتا ہے: 

• روایتی ہائبرڈ طریقہ
• آخر سے آخر تک کا طریقہ

روایتی ہائبرڈ طریقہ

خودکار اسپیچ ریکگنیشن (ASR) کے روایتی ہائبرڈ طریقہ میں تقریر کو پہچاننے کے لیے دو مختلف طریقوں کو ملانا شامل ہے: اصول پر مبنی نقطہ نظر اور شماریاتی نقطہ نظر۔

اصول پر مبنی نقطہ نظر قواعد کے ایک سیٹ پر مشتمل ہوتا ہے جو کسی زبان کی آوازوں کو متعلقہ الفاظ یا فونیم سے نقشہ بنانے کے لیے استعمال ہوتا ہے۔ یہ نقطہ نظر زبان کی ساخت اور قواعد کی تفہیم پر مبنی ہے، اور جب قواعد کو اچھی طرح سے بیان کیا جائے تو یہ بالکل درست ہو سکتا ہے۔ تاہم، کسی زبان کے تمام ممکنہ تغیرات اور لہجوں کے لیے اصول بنانا مشکل ہے، اس لیے اصول پر مبنی نقطہ نظر غلطیوں کا شکار ہو سکتا ہے۔

شماریاتی نقطہ نظر کسی زبان کی آوازوں اور متعلقہ الفاظ یا فونیم کے درمیان پیٹرن اور تعلق کو جاننے کے لیے نقل کردہ آڈیو کے ایک بڑے ڈیٹاسیٹ پر تربیت یافتہ شماریاتی ماڈل کا استعمال کرتا ہے۔ یہ نقطہ نظر زیادہ لچکدار ہے اور مختلف حالتوں اور لہجوں کی وسیع رینج کو سنبھال سکتا ہے، لیکن یہ اصول پر مبنی نقطہ نظر سے کم درست بھی ہو سکتا ہے۔ اس کی وجہ یہ ہے کہ یہ اصول پر مبنی نقطہ نظر جیسے قواعد کے ایک مقررہ سیٹ کے بجائے ڈیٹاسیٹ سے سیکھے گئے نمونوں اور تعلقات پر مبنی ہے۔

روایتی ہائبرڈ طریقہ اچھی طرح سے طے شدہ قواعد کو سنبھالنے کے لیے اصول پر مبنی نقطہ نظر اور زیادہ پیچیدہ اور متنوع ان پٹ کو سنبھالنے کے لیے شماریاتی نقطہ نظر کا استعمال کرتے ہوئے دونوں طریقوں کی طاقت کو یکجا کرتا ہے۔ اس کے نتیجے میں زیادہ درست اور مضبوط ASR سسٹم ہو سکتا ہے۔ تاہم، ہائبرڈ نقطہ نظر اکیلے کسی بھی نقطہ نظر کے مقابلے میں زیادہ پیچیدہ اور کمپیوٹیشنل طور پر شدید ہوسکتا ہے۔

اینڈ ٹو اینڈ سسٹم

اینڈ ٹو اینڈ اے ایس آر سسٹم عام طور پر آڈیو سگنل اور ٹرانسکرپشن کے درمیان پیچیدہ تعلقات کو جاننے کے لیے ڈیپ نیورل نیٹ ورکس (DNNs) کا استعمال کرتے ہیں۔ انہیں نقل شدہ آڈیو کے بڑے ڈیٹا سیٹس پر تربیت دی جاتی ہے اور وہ لہجوں، تلفظوں اور بولنے کے انداز کی ایک وسیع رینج کو سنبھال سکتے ہیں۔ یہ براہ راست تحریری متن میں آڈیو سگنل کی نقل کی پیش گوئی کرتا ہے، بغیر کسی واضح درمیانی مراحل جیسے کہ فونیم یا لفظ کی شناخت کی ضرورت کے۔

اینڈ ٹو اینڈ اے ایس آر سسٹمز کے روایتی ہائبرڈ سسٹمز کے مقابلے میں کئی فوائد ہیں جو واضح درمیانی مراحل پر انحصار کرتے ہیں۔ وہ زیادہ درست اور موثر ہو سکتے ہیں، اور وہ نئی زبانوں اور کاموں کے لیے زیادہ لچکدار اور موافقت پذیر بھی ہو سکتے ہیں۔ تاہم، اختتام سے آخر تک ASR سسٹم زیادہ پیچیدہ بھی ہو سکتا ہے اور تربیت کے لیے مزید ڈیٹا اور کمپیوٹیشنل وسائل کی ضرورت ہوتی ہے۔

مفید ASR ایپلی کیشنز

ASR ٹیکنالوجی میں گزشتہ برسوں کے دوران نمایاں طور پر بہتری آئی ہے اور اب بہت سے سیاق و سباق میں اعلیٰ سطح کی درستگی حاصل کر سکتی ہے۔ یہاں کچھ مثالیں ہیں کہ ASR کو کس طرح استعمال کیا جاتا ہے:

ڈکٹیشن سافٹ ویئر

ASR کا استعمال ڈکٹیشن سافٹ ویئر بنانے کے لیے کیا جاتا ہے جو صارفین کو بولنے اور ان کی تقریر کو خود بخود متن میں نقل کرنے کی اجازت دیتا ہے۔ یہ ان لوگوں کے لیے مددگار ہے جو ٹائپ کرنے کے بجائے بولنے کو ترجیح دیتے ہیں، یا جن کی نقل و حرکت کی خرابی ہے جو ٹائپنگ کو مشکل بناتی ہے۔

ورچوئل معاونین

ایپل کے سری جیسے ورچوئل اسسٹنٹ صوتی احکامات کو سمجھنے اور ان کا جواب دینے کے لیے ASR کا استعمال کرتے ہیں، جو ہماری روزمرہ کی زندگیوں میں سمارٹ ہومز اور سہولت لاتے ہیں۔

کال سینٹرز

کال سینٹرز میں، انٹرایکٹو وائس رسپانس (IVR) سسٹمز ASR کا استعمال کرتے ہیں تاکہ کسٹمر کے تجربے کو بہتر بنایا جا سکے۔ دیگر ایپلی کیشنز کے ساتھ مربوط ہونے پر، ASR ٹیکنالوجی کال کرنے والوں کو سیلف سروس کے کام انجام دینے کے قابل بناتی ہے۔ اس میں اکاؤنٹ بیلنس کی جانچ پڑتال کے ساتھ ساتھ سیکیورٹی کے لیے ان کی شناخت کی تصدیق بھی شامل ہے۔

ASR خود بخود ان کالز کے لیے ٹرانسکرپٹس بھی تیار کر سکتا ہے، جو تربیتی مقاصد اور کوالٹی اشورینس کے لیے استعمال ہوتی ہیں۔

تعلیم

تعلیمی سیکٹر ASR کا استعمال سیکھنے کی معذوری والے طلباء کو زیادہ موثر طریقے سے سیکھنے میں مدد کرتا ہے۔ مثال کے طور پر، بہت سے dyslexic بچوں کو اپنی پڑھنے کی مہارت میں مہارت حاصل کرنا مشکل ہوتا ہے۔ ASR پڑھنے کی غلطیوں کی نشاندہی کرنے اور پڑھنے کی غلطیوں کو درست کرنے کے لیے فوری مداخلت فراہم کرنے میں مدد کر سکتا ہے۔

رسائی

ASR کا استعمال ان لوگوں کے لیے تحریری مواد کے قابل رسائی ورژن بنانے کے لیے کیا جا سکتا ہے جو نابینا ہیں یا جن کی بینائی کم ہے۔

ترجمہ

ASR بولی جانے والی زبان کو نقل اور ترجمہ کر سکتا ہے، جو مختلف زبانیں بولنے والے لوگوں کے درمیان حقیقی وقت میں رابطے کی اجازت دیتا ہے۔.

ٹرانسکرپشن سافٹ ویئر

جیسے سافٹ ویئر اوریس اے آئی سیکنڈوں میں خود بخود درست ٹرانسکرپٹس تیار کرنے کے لیے ASR ٹیکنالوجی کا استعمال کرتا ہے۔ اس سے صارفین کو اپنے کام کے عمل میں گھنٹوں کی بچت کے ساتھ ساتھ پیشہ ورانہ ٹرانسکرائبر کی خدمات حاصل کرنے سے پیسے بچانے میں مدد ملتی ہے۔ Auris AI مفت میں دستیاب ہے اور آپ اسے آزما سکتے ہیں۔ یہاں.

خودکار اسپیچ ریکگنیشن ٹیکنالوجی کا مستقبل

ہمیں مندرجہ ذیل پیشرفت کے ساتھ ASR ٹیکنالوجیز کی درستگی اور کارکردگی میں مسلسل بہتری دیکھنے کا امکان ہے:

گہری سیکھنے کے استعمال میں اضافہ. ڈیپ نیورل نیٹ ورکس (DNNs) اور دیگر مشین لرننگ الگورتھم ASR سسٹمز کی درستگی اور کارکردگی میں بہتری لا سکتے ہیں۔ قدرتی تقریر کی پیچیدگی اور تغیر کو سنبھالنے کے لیے DNN خاص طور پر موزوں ہیں۔ درحقیقت، بہت ساری کامیابیاں جو ہم آج دیکھ رہے ہیں وہ DNNs کے ذریعے ہونے والی پیشرفت کا نتیجہ ہیں۔

کثیر زبان اور کثیر لہجے کی حمایت. ASR ٹیکنالوجیز تیزی سے زبان اور لہجوں کی ایک وسیع رینج کو سمجھنے کے قابل ہو رہی ہیں۔ یہ بہت سی ایپلی کیشنز کے لیے فائدہ مند ہو سکتا ہے، جیسے کہ کسٹمر سروس اور کثیر لسانی ڈکٹیشن۔

مضبوطی میں بہتری. ASR سسٹم شور، پس منظر میں خلفشار، اور دیگر عوامل کے لیے زیادہ مضبوط ہو رہے ہیں جو آڈیو کوالٹی کو گرا سکتے ہیں۔ یہ ASR سسٹمز کو حقیقی دنیا کی سیٹنگز میں زیادہ کارآمد بنائے گا، جیسے پرہجوم عوامی مقامات یا شور والے ماحول میں۔

یہ بات قابل غور ہے کہ ASR کا میدان تیزی سے ترقی کر رہا ہے۔ ان ترقیوں کے ساتھ، ASR تیزی سے درست، قابل اعتماد اور وسیع پیمانے پر اپنایا جائے گا، آخرکار ہماری زندگیوں میں ایک لازمی ذریعہ بن جائے گا۔