स्वचालित भाषण मान्यता

स्वचालित वाक् पहचान (ASR): वह सब कुछ जो नौसिखियों को जानना आवश्यक है (2024 में)

ऑटोमैटिक स्पीच रिकॉग्निशन तकनीक लंबे समय से मौजूद है, लेकिन सिरी और एलेक्सा जैसे विभिन्न स्मार्टफोन अनुप्रयोगों में इसका उपयोग प्रचलित होने के बाद हाल ही में इसे प्रमुखता मिली है। इन एआई-आधारित स्मार्टफोन एप्लिकेशन ने हम सभी के लिए रोजमर्रा के कार्यों को सरल बनाने में एएसआर की शक्ति का उदाहरण दिया है।

इसके अतिरिक्त, जैसे-जैसे विभिन्न उद्योग कार्यक्षेत्र स्वचालन की ओर बढ़ते हैं, ASR की अंतर्निहित आवश्यकता में वृद्धि होती है। तो आइए जानते हैं इस कमाल के बारे में वाक् पहचान प्रौद्योगिकी गहराई से और क्यों इसे भविष्य के लिए सबसे महत्वपूर्ण तकनीकों में से एक माना जाता है।

ASR प्रौद्योगिकी का एक संक्षिप्त इतिहास

आगे बढ़ने और ऑटोमैटिक स्पीच रिकॉग्निशन की क्षमता तलाशने से पहले, आइए पहले इसके विकास पर एक नजर डालते हैं।

दशकएएसआर का विकास
1950sस्पीच रिकग्निशन तकनीक पहली बार 1950 के दशक में बेल लेबोरेटरीज द्वारा पेश की गई थी। बेल लैब्स ने 'ऑड्रे' नाम से जाना जाने वाला एक आभासी भाषण पहचानकर्ता बनाया जो एक आवाज में बोले जाने पर 1-9 के बीच की संख्याओं की पहचान कर सकता है।
1960s1952 में, IBM ने अपना पहला वॉयस रिकग्निशन सिस्टम, 'शूबॉक्स' लॉन्च किया। शूबॉक्स सोलह बोले जाने वाले अंग्रेजी शब्दों को समझ और उनमें अंतर कर सकता था।
1970sकार्नेगी मेलन विश्वविद्यालय ने वर्ष 1976 में एक 'हार्पी' प्रणाली विकसित की जो 1000 से अधिक शब्दों को पहचान सकती थी।
1990sलगभग 40 वर्षों के लंबे इंतजार के बाद, बेल टेक्नोलॉजीज ने अपने डायल-इन इंटरएक्टिव वॉयस रिकग्निशन सिस्टम के साथ उद्योग में फिर से सफलता हासिल की, जो मानव भाषण को निर्देशित कर सकता है।
2000sयह ASR प्रौद्योगिकी के लिए एक परिवर्तनकारी अवधि थी क्योंकि बड़ी प्रौद्योगिकी दिग्गज Google ने वाक् पहचान प्रौद्योगिकी पर काम करना शुरू कर दिया था। उन्होंने लगभग 80% की सटीकता दर के साथ उन्नत भाषण सॉफ़्टवेयर बनाया, जिससे यह दुनिया भर में लोकप्रिय हो गया।
2010sपिछला दशक ASR के लिए एक स्वर्णिम काल बन गया, जब Amazon और Apple ने अपना पहला AI-आधारित भाषण सॉफ़्टवेयर, Alexa और सिरी लॉन्च किया।

2010 से आगे बढ़ते हुए, एएसआर जबरदस्त रूप से विकसित हो रहा है और अधिक से अधिक प्रचलित और सटीक होता जा रहा है। आज, ASR तकनीक में Amazon, Google और Apple सबसे प्रमुख नेता हैं।

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आवाज पहचान कैसे काम करती है?

ऑटोमैटिक स्पीच रिकॉग्निशन एक काफी उन्नत तकनीक है जिसे डिजाइन और विकसित करना बेहद कठिन है। दुनिया भर में विभिन्न बोलियों और लहजे के साथ हजारों भाषाएं हैं, इसलिए ऐसा सॉफ्टवेयर विकसित करना कठिन है जो इसे सब समझ सके।

एएसआर इसके विकास के लिए प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण और मशीन सीखने की अवधारणाओं का उपयोग करता है। सॉफ्टवेयर में कई भाषा-शिक्षण तंत्रों को शामिल करके, डेवलपर्स स्पीच रिकग्निशन सॉफ्टवेयर की सटीकता और दक्षता सुनिश्चित करते हैं।

स्वचालित वाक् पहचान (एएसआर) एक जटिल तकनीक है जो बोली जाने वाली भाषा को पाठ में बदलने के लिए कई प्रमुख प्रक्रियाओं पर निर्भर करती है। उच्च स्तर पर, इसमें शामिल मुख्य कदम हैं:

  1. ऑडियो कैप्चर: एक माइक्रोफ़ोन उपयोगकर्ता के भाषण को कैप्चर करता है और ध्वनिक तरंगों को विद्युत संकेत में परिवर्तित करता है।
  2. ऑडियो प्री-प्रोसेसिंग: विद्युत सिग्नल को फिर डिजिटलीकृत किया जाता है और ऑडियो इनपुट की गुणवत्ता बढ़ाने के लिए शोर में कमी जैसे विभिन्न पूर्व-प्रसंस्करण चरणों से गुजरना पड़ता है।
  3. सुविधा निकालना: डिजिटल ऑडियो का विश्लेषण पिच, ऊर्जा और वर्णक्रमीय गुणांक जैसी ध्वनिक विशेषताओं को निकालने के लिए किया जाता है, जो विभिन्न भाषण ध्वनियों की विशेषता हैं।
  4. ध्वनिक मॉडलिंग: निकाली गई विशेषताओं की तुलना पूर्व-प्रशिक्षित ध्वनिक मॉडल से की जाती है, जो ऑडियो सुविधाओं को व्यक्तिगत भाषण ध्वनियों या स्वरों में मैप करते हैं।
  5. भाषा मॉडलिंग: फिर मान्यता प्राप्त स्वरों को सांख्यिकीय भाषा मॉडल का उपयोग करके शब्दों और वाक्यांशों में इकट्ठा किया जाता है जो संदर्भ के आधार पर सबसे संभावित शब्द अनुक्रमों की भविष्यवाणी करते हैं।
  6. डिकोडिंग: अंतिम चरण में ध्वनिक और भाषा मॉडल दोनों को ध्यान में रखते हुए, इनपुट ऑडियो से मेल खाने वाले सबसे संभावित शब्द अनुक्रम को डिकोड करना शामिल है।

ये मुख्य घटक पृष्ठभूमि शोर, उच्चारण और विविध शब्दावली की उपस्थिति में भी अत्यधिक सटीक भाषण-से-पाठ रूपांतरण को सक्षम करने के लिए निर्बाध रूप से एक साथ काम करते हैं।

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एएसआर के वास्तविक-विश्व उदाहरण

Asr के वास्तविक दुनिया के उदाहरण

स्वचालित वाक् पहचान एक शानदार तकनीक है जो आज व्यापक रूप से लोकप्रिय और मूल्यवान बन गई है। इसकी उच्च प्रमुखता इसलिए है क्योंकि यह उपयोगकर्ताओं को हैंड्स-फ़्री नियंत्रण का उपयोग करके कई कार्यों को तेज़ी से पूरा करने में सक्षम बनाता है।

आभासी सहायक और स्मार्ट उपकरण: एएसआर सिरी, एलेक्सा और गूगल असिस्टेंट जैसे आभासी सहायकों का एक मुख्य घटक है, जो विभिन्न प्रकार के स्मार्ट घरेलू उपकरणों और ऑनलाइन सेवाओं के साथ हाथों से मुक्त नियंत्रण और बातचीत को सक्षम बनाता है। वाक् पहचान तकनीक का उपयोग करने वाले सबसे लोकप्रिय उत्पाद हैं:

  • Google सहायक: 2016 में विकसित, Google Assistant आज बेहतरीन चैट-आधारित सॉफ़्टवेयर है, जिसकी यूएस अंग्रेज़ी में उच्चतम सटीकता दर 95% से अधिक है। मोटे तौर पर, यह दुनिया भर में करोड़ों लोगों द्वारा उपयोग किया जाता है।
  • एप्पल सिरी: सिरी विश्व स्तर पर 30 से अधिक देशों और 21 भाषाओं में एएसआर की उपलब्धता का उत्कृष्ट उदाहरण है। सिरी स्पीच-टू-टेक्स्ट तकनीक के उपयोग में क्रांति लाने वाली पहली चैट-आधारित प्रणाली है।
  • अमेज़न एलेक्सा: एलेक्सा आज एक घरेलू नाम और उपकरण बन गया है, जिसकी अनुमानित उपयोगकर्ता संख्या दुनिया भर में 100 मिलियन से अधिक है।

वाक् पहचान प्रौद्योगिकी के लिए केस का उपयोग करें

चैट-आधारित सॉफ़्टवेयर में ASR तकनीक का उपयोग करने के अलावा, इस असाधारण तकनीक के अन्य उपयोग मामले भी हैं। यहां उनमें से कुछ हैं:

वाहन वाक् पहचान

मोटर वाहन और परिवहन

एएसआर को इन-व्हीकल इंफोटेनमेंट सिस्टम में एकीकृत किया गया है, जिससे ड्राइवरों को वॉयस कमांड का उपयोग करके संगीत प्लेबैक, नेविगेशन और जलवायु नियंत्रण जैसे विभिन्न कार्यों को नियंत्रित करने, सुरक्षा और सुविधा में सुधार करने की अनुमति मिलती है।

ट्रांसक्रिप्शन सेवाएं

हेल्थकेयर और मेडिकल ट्रांसक्रिप्शन

एएसआर चिकित्सकों को नोट्स और रिकॉर्ड को अधिक कुशलता से निर्देशित करने, दस्तावेज़ीकरण प्रक्रिया को सुव्यवस्थित करने और प्रशासनिक ओवरहेड को कम करने में सक्षम बनाकर स्वास्थ्य सेवा उद्योग को बदल रहा है।

कॉल सेंटर और ग्राहक सहायता

कॉल सेंटर और ग्राहक सहायता

एएसआर का व्यापक रूप से कॉल सेंटरों में ग्राहक इंटरैक्शन के ट्रांसक्रिप्शन को स्वचालित करने, एजेंट उत्पादकता में सुधार करने और समग्र ग्राहक अनुभव को बढ़ाने के लिए उपयोग किया जाता है।

भाषा सीखना

भाषा सीखना

ASR तकनीक ने उच्चारण और बोली जाने वाली भाषा कौशल पर रीयल-टाइम प्रतिक्रिया प्रदान करके भाषा सीखने में क्रांति ला दी है। यह शिक्षार्थियों को उनके भाषण पैटर्न को परिष्कृत करने, तत्काल सुधार प्राप्त करने और अधिक कुशल तरीके से उनके प्रवाह में सुधार करने में सक्षम बनाता है।

श्रवण बाधितों के लिए सुगम्यता

बधिरों के लिए सुलभता

एएसआर तकनीक विकलांग व्यक्तियों के लिए डिजिटल सामग्री और अनुभवों को अधिक सुलभ बनाने में महत्वपूर्ण भूमिका निभाती है, जैसे सीमित गतिशीलता वाले लोगों के लिए सुनने के लिए वास्तविक समय कैप्शन प्रदान करना या आवाज नियंत्रण सक्षम करना।

वॉयस बायोमेट्रिक्स और सुरक्षा

आवाज बायोमेट्रिक्स और सुरक्षा

किसी व्यक्ति की आवाज की अनूठी विशेषताओं को बायोमेट्रिक प्रमाणीकरण के रूप में उपयोग किया जा सकता है। ASR तकनीक वॉइस बायोमेट्रिक सिस्टम में एक महत्वपूर्ण भूमिका निभाती है, जो व्यक्तिगत पहचान और अभिगम नियंत्रण के लिए सुरक्षा की एक अतिरिक्त परत प्रदान करती है।

मीडिया और प्रसारण

मीडिया और प्रसारण

एएसआर का उपयोग लाइव और पूर्व-रिकॉर्ड की गई सामग्री के लिए बंद कैप्शन और उपशीर्षक उत्पन्न करने के लिए किया जाता है, जिससे यह दर्शकों के लिए अधिक सुलभ हो जाता है और इंटरैक्टिव मीडिया अनुभवों के नए रूपों को सक्षम बनाता है।

एएसआर प्रौद्योगिकी के लिए भविष्य क्या है?

एआई और मशीन लर्निंग की प्रगति के साथ, स्वचालित वाक् पहचान तकनीक के अधिक सटीक, तेज और अधिक प्राकृतिक ध्वनि बनने की उम्मीद है। इसके अलावा, एएसआर तकनीक के ग्राहक सेवा, शिक्षा, स्वास्थ्य सेवा और अन्य में प्रचलित होने की संभावना है। संगठनों के लिए, अनुकूलित एएसआर-आधारित व्यावसायिक समाधान विकसित करना अगला लक्ष्य होना चाहिए।

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