स्वचालित भाषण मान्यता

स्पीच-टू-टेक्स्ट तकनीक क्या है और यह स्वचालित वाक् पहचान में कैसे काम करती है

स्वचालित वाक् पहचान (ASR) ने एक लंबा सफर तय किया है। हालाँकि इसका आविष्कार बहुत पहले हो गया था, लेकिन इसका उपयोग शायद ही कभी किसी ने किया हो। हालाँकि, समय और तकनीक अब काफी बदल गई है। ऑडियो ट्रांसक्रिप्शन काफी हद तक विकसित हुआ है।

एआई (आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस) जैसी तकनीकों ने त्वरित और सटीक परिणामों के लिए ऑडियो-टू-टेक्स्ट अनुवाद की प्रक्रिया को संचालित किया है। नतीजतन, वास्तविक दुनिया में इसके अनुप्रयोगों में भी वृद्धि हुई है, कुछ लोकप्रिय ऐप जैसे टिक टोक, स्पॉटिफाई और जूम ने अपने मोबाइल ऐप में प्रक्रिया को एम्बेड किया है।

तो आइए हम एएसआर का पता लगाएं और जानें कि यह 2022 में सबसे लोकप्रिय तकनीकों में से एक क्यों है।

भाषण से पाठ क्या है?

भाषण से पाठ एक एआई-संवर्धित तकनीक है जो मानव भाषण को एक एनालॉग से डिजिटल रूप में अनुवादित करती है। इसके अलावा, एकत्रित डेटा के डिजिटल रूप को टेक्स्ट फॉर्मेट में ट्रांसक्रिप्ट किया जाता है।

भाषण से पाठ को अक्सर आवाज पहचान के साथ भ्रमित किया जाता है जो इस पद्धति से पूरी तरह अलग है। वॉइस रिकग्निशन में, लोगों के वॉइस पैटर्न की पहचान करने पर ध्यान केंद्रित किया जाता है, जबकि इस पद्धति में सिस्टम बोले जा रहे शब्दों की पहचान करने की कोशिश करता है।

भाषण से पाठ के सामान्य नाम

यह उन्नत भाषण पहचान तकनीक भी लोकप्रिय है और नामों से संदर्भित है:

  • स्वचालित वाक् पहचान (एएसआर)
  • वाक् पहचान
  • कंप्यूटर भाषण मान्यता
  • ऑडियो ट्रांसक्रिप्शन
  • स्क्रीन रीडिंग

स्वचालित वाक् पहचान की कार्यप्रणाली को समझना

भाषण मान्यता वर्कफ़्लो

ऑडियो-टू-टेक्स्ट ट्रांसलेशन सॉफ्टवेयर का काम जटिल है और इसमें कई चरणों का कार्यान्वयन शामिल है। जैसा कि हम जानते हैं, स्पीच-टू-टेक्स्ट एक विशेष सॉफ्टवेयर है जिसे ऑडियो फाइलों को संपादन योग्य टेक्स्ट फॉर्मेट में बदलने के लिए डिज़ाइन किया गया है; यह आवाज की पहचान का लाभ उठाकर करता है।

प्रक्रिया

  • प्रारंभ में, एक एनालॉग-टू-डिजिटल कनवर्टर का उपयोग करते हुए, एक कंप्यूटर प्रोग्राम श्रवण संकेतों से कंपन को अलग करने के लिए प्रदान किए गए डेटा पर भाषाई एल्गोरिदम लागू करता है।
  • अगला, ध्वनि तरंगों को मापकर संबंधित ध्वनियों को फ़िल्टर किया जाता है।
  • इसके अलावा, ध्वनियों को सेकंड के सौवें या हजारवें हिस्से में वितरित/विभाजित किया जाता है और स्वरों के साथ मिलान किया जाता है (एक शब्द को दूसरे से अलग करने के लिए ध्वनि की एक मापनीय इकाई)।
  • प्रसिद्ध शब्दों, वाक्यों और वाक्यांशों के साथ मौजूदा डेटा की तुलना करने के लिए फोनेम्स को गणितीय मॉडल के माध्यम से चलाया जाता है।
  • आउटपुट टेक्स्ट या कंप्यूटर-आधारित ऑडियो फ़ाइल में होता है।

[ये भी पढ़ें: स्वचालित वाक् पहचान का व्यापक अवलोकन]

भाषण से पाठ के उपयोग क्या हैं?

कई स्वचालित वाक् पहचान सॉफ़्टवेयर उपयोग हैं, जैसे

  • सामग्री खोज: हममें से अधिकांश लोग अपने फोन पर अक्षरों को टाइप करने के बजाय अपनी आवाज को पहचानने और वांछित परिणाम प्रदान करने के लिए सॉफ्टवेयर के लिए एक बटन दबाने के लिए स्थानांतरित हो गए हैं।
  • ग्राहक सेवा: चैटबॉट्स और एआई सहायक जो प्रक्रिया के कुछ शुरुआती चरणों के माध्यम से ग्राहकों का मार्गदर्शन कर सकते हैं, अब आम हो गए हैं।
  • रियल-टाइम क्लोज्ड कैप्शनिंग: सामग्री तक बढ़ी हुई वैश्विक पहुंच के साथ, रीयल-टाइम में क्लोज्ड कैप्शनिंग एक प्रमुख और महत्वपूर्ण बाजार बन गया है, जो एएसआर को इसके उपयोग के लिए आगे बढ़ा रहा है।
  • इलेक्ट्रॉनिक दस्तावेज़ीकरण: कई प्रशासन विभागों ने प्रलेखन उद्देश्यों को पूरा करने, बेहतर गति और दक्षता की पूर्ति के लिए एएसआर का उपयोग करना शुरू कर दिया है।

भाषण मान्यता के लिए प्रमुख चुनौतियाँ क्या हैं?

ऑडियो एनोटेशन अभी विकास के शिखर पर नहीं पहुंचा है। अभी भी कई चुनौतियाँ हैं जिनका मुकाबला करने के लिए इंजीनियर सिस्टम को कुशल बनाने की कोशिश कर रहे हैं, जैसे

  • उच्चारण और बोलियों पर नियंत्रण प्राप्त करना।
  • बोले गए वाक्यों के संदर्भ को समझना।
  • इनपुट गुणवत्ता को बढ़ाने के लिए पृष्ठभूमि शोर का पृथक्करण।
  • कुशल प्रसंस्करण के लिए कोड को विभिन्न भाषाओं में बदलना।
  • वीडियो फ़ाइलों के मामले में भाषण में प्रयुक्त दृश्य संकेतों का विश्लेषण करना।

ऑडियो ट्रांसक्रिप्शन और स्पीच-टू-टेक्स्ट एआई डेवलपमेंट

ऑटोमैटिक स्पीच रिकॉग्निशन सॉफ्टवेयर के साथ सबसे बड़ी चुनौती इसके आउटपुट को 100% सटीक बनाना है। जैसा कि कच्चा डेटा गतिशील है और एक एकल एल्गोरिदम लागू नहीं किया जा सकता है, डेटा को एआई को सही संदर्भ में समझने के लिए प्रशिक्षित करने के लिए एनोटेट किया गया है।

इस प्रक्रिया को करने के लिए, विशिष्ट कार्य कार्यान्वित किए जाने हैं, जैसे:

  • नेर के सामान्य उदाहरणनामांकित इकाई पहचान (एनईआर): एनईआर विभिन्न नामित संस्थाओं को विशिष्ट श्रेणियों में पहचानने और खंडित करने की प्रक्रिया है।
  • भावना और विषय विश्लेषण: कई एल्गोरिदम का उपयोग करने वाला सॉफ़्टवेयर त्रुटि-मुक्त परिणाम प्रदान करने के लिए प्रदान किए गए डेटा का मनोभाव विश्लेषण करता है।
  • आशय और बातचीत विश्लेषण: इरादे का पता लगाने का उद्देश्य एआई को वक्ता के इरादे को पहचानने के लिए प्रशिक्षित करना है। यह मुख्य रूप से एआई-संचालित चैटबॉट बनाने के लिए उपयोग किया जाता है।

निष्कर्ष

स्पीच-टू-टेक्स्ट तकनीक इस समय बड़े स्तर पर है। अधिक डिजिटल उपकरणों द्वारा अपने ऐप्स में ध्वनि खोज और नियंत्रण सहायकों को शामिल करने के साथ, ऑडियो ट्रांसक्रिप्शन की मांग बढ़ने वाली है। यदि आप अपने ऐप में इस प्रभावशाली सुविधा को जोड़ने के इच्छुक हैं, तो पूर्ण विवरण जानने के लिए शेप के भाषण डेटा संग्रह विशेषज्ञों से संपर्क करें।

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