स्वचालित वाक् पहचान के लिए ऑडियो डेटा संग्रह प्रक्रिया को समझना

स्वचालित भाषण पहचान प्रणाली और सिरी, एलेक्सा और कोरटाना जैसे आभासी सहायक हमारे जीवन का सामान्य हिस्सा बन गए हैं। जैसे-जैसे वे होशियार होते जाते हैं, उन पर हमारी निर्भरता काफी बढ़ती जाती है। अपनी रोशनी चालू करने से लेकर कॉल करने से लेकर टीवी चैनल बदलने तक, हम सांसारिक कार्यों को पूरा करने के लिए इन स्मार्ट तकनीकों का लाभ उठाते हैं।

हालाँकि, क्या आपने कभी सोचा है कि ये स्पीच रिकग्निशन सिस्टम कैसे काम करते हैं?

खैर, यह ब्लॉग आपको स्वचालित वाक् पहचान के कुछ मूल सिद्धांतों पर शिक्षित करेगा। इसके अलावा, हम इसकी कार्यप्रणाली और सिरी जैसे कार्यात्मक आभासी सहायकों के निर्माण का पता लगाएंगे।

स्वचालित वाक् पहचान क्या है?

स्वचालित भाषण पहचान (एएसआर) सॉफ्टवेयर है जो कंप्यूटर सिस्टम को मानव भाषण को पाठ में परिवर्तित करने में सक्षम बनाता है, कई कृत्रिम बुद्धि और मशीन लर्निंग एल्गोरिदम का लाभ उठाता है।

दिए गए कमांड को बदलने और उसका विश्लेषण करने के बाद, कंप्यूटर उपयोगकर्ता के लिए उपयुक्त आउटपुट के साथ प्रतिक्रिया करता है। ASR को पहली बार 1962 में पेश किया गया था, और तब से, यह लगातार अपने संचालन में सुधार कर रहा है और एलेक्सा और सिरी जैसे लोकप्रिय अनुप्रयोगों के कारण बड़ी लाइमलाइट प्राप्त कर रहा है।

क्या आप जानते हैं कि स्वचालित वाक् पहचान को वाक्-से-पाठ रीडर के रूप में भी जाना जाता है? इस ब्लॉग में इसके बारे में और पढ़ें! 

एएसआर मॉडल के प्रशिक्षण के लिए भाषण संग्रह की प्रक्रिया क्या है?

भाषण संग्रह का उद्देश्य एएसआर मॉडल को खिलाने और प्रशिक्षित करने के लिए उपयोग किए जाने वाले कई क्षेत्रों से कई नमूना रिकॉर्डिंग एकत्र करना है। एएसआर सिस्टम उच्चतम दक्षता प्रदान करता है जब भाषण और ऑडियो के बड़े डेटासेट एकत्र किए जाते हैं और इसके सिस्टम को प्रदान किए जाते हैं।

समेकित रूप से काम करने के लिए, एकत्रित भाषण डेटासेट में सभी लक्षित जनसांख्यिकी, भाषाएं, लहजे और बोलियां शामिल होनी चाहिए। निम्नलिखित प्रक्रिया दिखाती है कि मशीन लर्निंग मॉडल को कई चरणों में कैसे प्रशिक्षित किया जाए:

• एक जनसांख्यिकीय मैट्रिक्स का निर्माण करके प्रारंभ करें

  मुख्य रूप से स्थान, लिंग, भाषा, आयु और उच्चारण जैसे विभिन्न जनसांख्यिकी के लिए डेटा एकत्र करता है। इसके अलावा, सड़क के शोर, प्रतीक्षालय के शोर, सार्वजनिक कार्यालय के शोर आदि जैसे विभिन्न पर्यावरणीय शोरों को पकड़ना सुनिश्चित करें।

• स्पीच डेटा को इकट्ठा और ट्रांसक्राइब करें

  अगला कदम आपके एएसआर मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए विभिन्न भौगोलिक स्थानों के आधार पर मानव ऑडियो और भाषण के नमूने एकत्र कर रहा है। यह एक महत्वपूर्ण कदम है और वाक्य का वास्तविक अनुभव प्राप्त करने के लिए मानव विशेषज्ञों को शब्दों के लंबे और छोटे उच्चारण करने की आवश्यकता होती है और विभिन्न उच्चारणों और बोलियों में एक ही वाक्य को दोहराते हैं।

• एक अलग टेस्ट सेट बनाएँ

  एक बार जब आप लिप्यंतरित पाठ एकत्र कर लेते हैं, तो अगला चरण इसे संबंधित ऑडियो डेटा के साथ जोड़ना है। फिर, डेटा को और खंडित करें और उनमें से एक कथन शामिल करें। अब, खंडित डेटा जोड़े से, आप आगे के परीक्षण के लिए एक सेट से यादृच्छिक डेटा खींच सकते हैं।

• अपने एएसआर भाषा मॉडल को प्रशिक्षित करें

  आपके डेटासेट में जितनी अधिक जानकारी होगी, आपका AI-प्रशिक्षित मॉडल उतना ही बेहतर प्रदर्शन करेगा। इसलिए, आपके द्वारा पहले रिकॉर्ड किए गए पाठ और भाषणों के कई रूप उत्पन्न करें। अलग-अलग स्पीच नोटेशन का उपयोग करते हुए एक ही वाक्य को पैराफ्रेश करें।

• आउटपुट का मूल्यांकन करें और अंत में, पुनरावृति करें

  अंत में, अपने प्रदर्शन को ठीक करने के लिए अपने ASR मॉडल के आउटपुट को मापें। इसकी दक्षता निर्धारित करने के लिए एक परीक्षण सेट के विरुद्ध मॉडल का परीक्षण करें। उचित रूप से, वांछित आउटपुट उत्पन्न करने और किसी भी अंतराल को ठीक करने के लिए अपने एएसआर मॉडल को फीडबैक लूप में संलग्न करें।

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