فناوری تشخیص گفتار چیست؟

تشخیص گفتار یکی از حوزه های هوش مصنوعی است که در چند سال اخیر پیشرفت چشمگیری داشته است. تشخیص گفتار این امکان را برای کامپیوتر فراهم می‌کند تا گفتار انسان را بفهمد و درک کند. در این مقاله خواهیم دید که تشخیص گفتار چیست و چگونه کار می‌کند.

مقدمه

یکی از اصلی ترین شیوه های ارتباط انسان ها، گفتار است. گفتار و سخن به عنوان شکل اصلی برای بیان تفکرات، احساسات و ایده های ما عمل می‌کنند. هدف از تحقیقات هوش مصنوعی در زمینه تشخیص گفتار، این است که ربات و ماشین بتواند گفتار انسان را درک کرده و ارتباطات کارآمد تری را ممکن سازد. امروزه تشخیص گفتار در هوش مصنوعی کاربرد های زیادی در صنایع مختلف دارد. از مراقبت های بهداشتی گرفته تا رسانه ها و بازاریابی.

فهرست

• تشخیص گفتار چیست؟
• فناوری تشخیص گفتار چگونه کار می‌کند؟
• رابطه تشخیص گفتار و پردازش زبان طبیعی
• چالش های کار با فناوری تشخیص گفتار
• نتیجه گیری و کلام آخر

________________________________________________________________________________________________________________

تشخیص گفتار چیست؟

تشخیص گفتار، فرایند شناسایی صدای انسان می‌باشد. معمولا مشاغلی که از برنامه های دارای این فناوری استفاده می‌کنند، آن ها را با سخت افزار ها ادغام می‌کنند. همچنین کسب و کار های زیادی نرم افزار هایی تولید می‌کنند که گفتار را با استفاده از فناوری های پیشرفته مثل هوش مصنوعی، یادگیری ماشین و شبکه های عصبی تشخیص می‌دهد. به یاد داشته باشید که تشخیص صدا با تشخیص گفتار متفاوت است. در واقع تشخیص گفتار، فایل صوتی را می‌گیرد. کلمات مربوط به صدا را تشخیص داده و سپس آن را به متن تبدیل می‌کند.

فناوری تشخیص گفتار چگونه کار می‌کند؟

1. ضبط کردن: در مرحله اول از ریکوردری که در گجت تعبیه شده است استفاده می‌شود. صدای کاربر پس از ضبط یا ریکورد، به عنوان یک سیگنال صوتی نگهداری می‌شود.
2. نمونه برداری: بر اساس دانش فیزیک، می‌دانیم که صوت یک موج پیوسته است.  بنابراین برای درک و پردازش آن توسط سیستم، باید به مقادیر گسسته تبدیل شود.
3. تبدیل به دامنه فرکانس: دامنه سیگنال صوتی در این مرحله به دامنه فرکانس خود تغییر می‌کند. این مرحله بسیار مهم است چرا که دامنه فرکانس ممکن است برای بررسی بسیاری از اطلاعات صوتی استفاده شود.
4. استخراج اطلاعات از صدا: در این مرحله، صدا به فرمت هایی تبدیل می‌شود که ممکن است مورد استفاده قرار گیرد.
5. شناسایی اطلاعات استخراج شده: در این مرحله، شناسایی با مقایسه داده های استخراج شده با برخی از داده هایی که از پیش تعریف شده اند انجام می‌شود.

رابطه تشخیص گفتار با پردازش زبان طبیعی

تشخیص گفتار با پردازش زبان طبیعی، رابطه نزدیکی با هم دارند و هر دو، ماشین ها را قادر به فهم و درک زبان انسان می‌سازند. در حالی که تشخیص گفتار به تبدیل کلمات گفتاری به متن دیجیتالی تمرکز دارد، NLP طیف کاربرد های گسترده تری دارد.

یکی از اهداف NLP این است که ماشین ها بتوانند به روشی، زبان انسان ها را درک کنند. در واقع تشخیص گفتار زیر شاخه ای از NLP است که به طور خاص بر تبدیل کلمات گفتاری به متن تمرکز دارد. برخی از تکنیک های مورد استفاده در فاوری تشخیص گفتار عبارتند از:

1. مدل های پنهانی مارکوف( HMM): مدل های پنهانی مارکوف، مدل های آماری هستند که به طور گسترده در فناوری تشخیص گفتار استفاده می‌شوند.
2. شبکه های عصبی عمیق( DNN): DNN ها نوعی مدل یادگیری ماشین هستند که به طور گسترده در تشخیص گفتار استفاده می‌شوند. در واقع آن ها از سلسه مراتبی از لایه ها برای مدلسازی گفتار، استفاده می‌کنند.
3. شبکه های عصبی کانولوشن( CNN): این گونه مدل ها بیشتر برای تشخیص تصویر استفاده می‌شوند اما می‌توان از آن ها در تشخیص گفتار هم استفاده کرد. CNN ها با اعمال فیلتر هایی در سیگنال های ورودی، کار می‌کنند.

چالش های کار با فناوری تشخیص گفتار

کار با تشخیص گفتار می‌تواند چالش هایی داشته باشد از جمله:

1. دقت: امروزه دقت مدل ها بسیار اهمیت پیدا کرده و به عوامل زیادی بستگی دارد. دقت مدل می‌تواند به عواملی مانند صدای زمینه، قرار دادن علائم نگارشی، قالب بندی صحیح و … بستگی داشته باشد.
2. امنیت داده ها و حریم خصوصی: اهمیت به امنیت داده ها به خصوص در چند سال اخیر بیشتر مورد توجه قرار گرفته است.
3. گسترش: فن آوری صوتی یا هر نرم افزاری که در این زمینه می‌باشد، نیازمند قابلیت استقرار و ادغام است. یکپارچه سازی باید ساده و ایمن باشد، صرف نظر از اینکه یک کسب و کار نیاز به استقرار در محل یا فضای ابری دارد. فرآیند یکپارچه‌سازی نرم‌افزار بدون کمک یا دستورالعمل‌های مناسب می‌تواند زمان‌بر و پرهزینه باشد.
4. پوشش زبان: این مورد برای سازمان ها و شرکت هایی که زبان محلی آن ها انگلیسی نیست، می‌تواند چالش بزرگی باشد.

نتیجه گیری و کلام آخر

همانطور که در این مقاله پیشتر گفته شد، تشخیص گفتار با تبدیل کلمات گفتاری به سیگنال های دیجیتال که توسط ماشین قابل تجزیه و تحلیل است، کار می‌کند. این فرآیند شامل مراحل مختلفی از جمله پردازش سیگنال، استخراج ویژگی ها، مدل‌سازی صوتی، مدل‌سازی زبان و رمزگشایی می‌باشد. با تمام پیشرفت هایی که تشخیص گفتار در طول سال های اخیر کرده اما همچنان با مشکلات و چالش هایی از جمله دقت مدل(accuracy) همراه است. همچنین ارتباط تنگاتنگ پردازش زبان طبیعی و تشخیص گفتار را دیدیم و دیدیم که تشخیص گفتار زیر مجموعه ای از NLP است.