ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ ಭಾಷಣ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ (ASR) ಬಹಳ ದೂರ ಬಂದಿದೆ. ಇದನ್ನು ಬಹಳ ಹಿಂದೆಯೇ ಆವಿಷ್ಕರಿಸಲಾಗಿದ್ದರೂ, ಅದನ್ನು ಯಾರೂ ಬಳಸುತ್ತಿರಲಿಲ್ಲ. ಆದಾಗ್ಯೂ, ಸಮಯ ಮತ್ತು ತಂತ್ರಜ್ಞಾನವು ಈಗ ಗಮನಾರ್ಹವಾಗಿ ಬದಲಾಗಿದೆ. ಆಡಿಯೋ ಪ್ರತಿಲೇಖನವು ಗಣನೀಯವಾಗಿ ವಿಕಸನಗೊಂಡಿದೆ.
AI (ಆರ್ಟಿಫಿಶಿಯಲ್ ಇಂಟೆಲಿಜೆನ್ಸ್) ನಂತಹ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನಗಳು ತ್ವರಿತ ಮತ್ತು ನಿಖರವಾದ ಫಲಿತಾಂಶಗಳಿಗಾಗಿ ಆಡಿಯೋ-ಟು-ಟೆಕ್ಸ್ಟ್ ಅನುವಾದದ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ನಡೆಸುತ್ತವೆ. ಇದರ ಪರಿಣಾಮವಾಗಿ, ನೈಜ ಜಗತ್ತಿನಲ್ಲಿ ಅದರ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳು ಹೆಚ್ಚಿವೆ, ಕೆಲವು ಜನಪ್ರಿಯ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳಾದ Tik Tok, Spotify ಮತ್ತು Zoom ತಮ್ಮ ಮೊಬೈಲ್ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ಎಂಬೆಡ್ ಮಾಡುತ್ತವೆ.
ಆದ್ದರಿಂದ ನಾವು ASR ಅನ್ನು ಅನ್ವೇಷಿಸೋಣ ಮತ್ತು 2022 ರಲ್ಲಿ ಇದು ಅತ್ಯಂತ ಜನಪ್ರಿಯ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನಗಳಲ್ಲಿ ಒಂದಾಗಿದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಕಂಡುಹಿಡಿಯೋಣ.
ಭಾಷಣದಿಂದ ಪಠ್ಯಕ್ಕೆ ಏನು?
ಸ್ಪೀಚ್ ಟು ಟೆಕ್ಸ್ಟ್ ಎನ್ನುವುದು ಎಐ-ವರ್ಧಿತ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನವಾಗಿದ್ದು ಅದು ಮಾನವನ ಮಾತನ್ನು ಅನಲಾಗ್‌ನಿಂದ ಡಿಜಿಟಲ್ ರೂಪಕ್ಕೆ ಅನುವಾದಿಸುತ್ತದೆ. ಇದಲ್ಲದೆ, ಸಂಗ್ರಹಿಸಿದ ಡೇಟಾದ ಡಿಜಿಟಲ್ ರೂಪವನ್ನು ಪಠ್ಯ ಸ್ವರೂಪಕ್ಕೆ ಪ್ರತಿಲೇಖನ ಮಾಡಲಾಗುತ್ತದೆ.
ಈ ವಿಧಾನದಿಂದ ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ಭಿನ್ನವಾಗಿರುವ ಧ್ವನಿ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆಯೊಂದಿಗೆ ಭಾಷಣದಿಂದ ಪಠ್ಯವನ್ನು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಗೊಂದಲಗೊಳಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಧ್ವನಿ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆಯಲ್ಲಿ, ಜನರ ಧ್ವನಿ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸುವುದರ ಮೇಲೆ ಕೇಂದ್ರೀಕರಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ, ಆದರೆ, ಈ ವಿಧಾನದಲ್ಲಿ, ಮಾತನಾಡುವ ಪದಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು ಸಿಸ್ಟಮ್ ಪ್ರಯತ್ನಿಸುತ್ತದೆ.
ಭಾಷಣದಿಂದ ಪಠ್ಯದ ಸಾಮಾನ್ಯ ಹೆಸರುಗಳು
ಈ ಸುಧಾರಿತ ಭಾಷಣ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನವು ಜನಪ್ರಿಯವಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ಹೆಸರುಗಳಿಂದ ಉಲ್ಲೇಖಿಸಲ್ಪಡುತ್ತದೆ:
- ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ ಭಾಷಣ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ (ASR)
- ಭಾಷಣ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ
- ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ಭಾಷಣ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ
- ಆಡಿಯೋ ಪ್ರತಿಲೇಖನ
- ಸ್ಕ್ರೀನ್ ರೀಡಿಂಗ್
ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ ಭಾಷಣ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆಯ ಕಾರ್ಯವನ್ನು ಗ್ರಹಿಸುವುದು
ಆಡಿಯೋ-ಟು-ಟೆಕ್ಸ್ಟ್ ಅನುವಾದ ತಂತ್ರಾಂಶದ ಕೆಲಸವು ಸಂಕೀರ್ಣವಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ಬಹು ಹಂತಗಳ ಅನುಷ್ಠಾನವನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತದೆ. ನಮಗೆ ತಿಳಿದಿರುವಂತೆ, ಧ್ವನಿ-ಪಠ್ಯವು ಆಡಿಯೊ ಫೈಲ್‌ಗಳನ್ನು ಸಂಪಾದಿಸಬಹುದಾದ ಪಠ್ಯ ಸ್ವರೂಪಕ್ಕೆ ಪರಿವರ್ತಿಸಲು ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಲಾದ ವಿಶೇಷ ಸಾಫ್ಟ್‌ವೇರ್ ಆಗಿದೆ; ಧ್ವನಿ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆಯನ್ನು ನಿಯಂತ್ರಿಸುವ ಮೂಲಕ ಅದನ್ನು ಮಾಡುತ್ತದೆ.
ಪ್ರಕ್ರಿಯೆ
- ಆರಂಭದಲ್ಲಿ, ಅನಲಾಗ್-ಟು-ಡಿಜಿಟಲ್ ಪರಿವರ್ತಕವನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು, ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ಪ್ರೋಗ್ರಾಂ ಆಡಿಟರಿ ಸಿಗ್ನಲ್‌ಗಳಿಂದ ಕಂಪನಗಳನ್ನು ಪ್ರತ್ಯೇಕಿಸಲು ಒದಗಿಸಿದ ಡೇಟಾಕ್ಕೆ ಭಾಷಾ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗಳನ್ನು ಅನ್ವಯಿಸುತ್ತದೆ.
- ಮುಂದೆ, ಧ್ವನಿ ತರಂಗಗಳನ್ನು ಅಳೆಯುವ ಮೂಲಕ ಸಂಬಂಧಿತ ಶಬ್ದಗಳನ್ನು ಫಿಲ್ಟರ್ ಮಾಡಲಾಗುತ್ತದೆ.
- ಇದಲ್ಲದೆ, ಶಬ್ದಗಳನ್ನು ನೂರನೇ ಅಥವಾ ಸಾವಿರದ ಸೆಕೆಂಡ್‌ಗಳಾಗಿ ವಿತರಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ/ವಿಭಜಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಫೋನೆಮ್‌ಗಳಿಗೆ ಹೊಂದಿಕೆಯಾಗುತ್ತದೆ (ಒಂದು ಪದದಿಂದ ಇನ್ನೊಂದನ್ನು ಪ್ರತ್ಯೇಕಿಸಲು ಧ್ವನಿಯ ಅಳತೆಯ ಘಟಕ).
- ಅಸ್ತಿತ್ವದಲ್ಲಿರುವ ಡೇಟಾವನ್ನು ಪ್ರಸಿದ್ಧ ಪದಗಳು, ವಾಕ್ಯಗಳು ಮತ್ತು ನುಡಿಗಟ್ಟುಗಳೊಂದಿಗೆ ಹೋಲಿಸಲು ಫೋನೆಮ್‌ಗಳನ್ನು ಗಣಿತದ ಮಾದರಿಯ ಮೂಲಕ ಮತ್ತಷ್ಟು ಚಾಲನೆ ಮಾಡಲಾಗುತ್ತದೆ.
- ಔಟ್‌ಪುಟ್ ಪಠ್ಯ ಅಥವಾ ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ಆಧಾರಿತ ಆಡಿಯೊ ಫೈಲ್‌ನಲ್ಲಿದೆ.
[ಇದನ್ನೂ ಓದಿ: ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ ಸ್ಪೀಚ್ ರೆಕಗ್ನಿಷನ್‌ನ ಸಮಗ್ರ ಅವಲೋಕನ]
ಸ್ಪೀಚ್ ಟು ಟೆಕ್ಸ್ಟ್ ನ ಉಪಯೋಗಗಳೇನು?
ಅನೇಕ ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ ಧ್ವನಿ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ ಸಾಫ್ಟ್‌ವೇರ್ ಬಳಕೆಗಳಿವೆ, ಉದಾಹರಣೆಗೆ
- ವಿಷಯ ಹುಡುಕಾಟ: ನಮ್ಮಲ್ಲಿ ಹೆಚ್ಚಿನವರು ನಮ್ಮ ಫೋನ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ಅಕ್ಷರಗಳನ್ನು ಟೈಪ್ ಮಾಡುವುದನ್ನು ಬಿಟ್ಟು, ನಮ್ಮ ಧ್ವನಿಯನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು ಮತ್ತು ಬಯಸಿದ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಒದಗಿಸಲು ಸಾಫ್ಟ್‌ವೇರ್‌ಗಾಗಿ ಬಟನ್ ಅನ್ನು ಒತ್ತುವುದಕ್ಕೆ ಬದಲಾಗಿದ್ದೇವೆ.
- ಗ್ರಾಹಕ ಸೇವೆ: ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯ ಕೆಲವು ಆರಂಭಿಕ ಹಂತಗಳ ಮೂಲಕ ಗ್ರಾಹಕರಿಗೆ ಮಾರ್ಗದರ್ಶನ ನೀಡುವ ಚಾಟ್‌ಬಾಟ್‌ಗಳು ಮತ್ತು AI ಸಹಾಯಕಗಳು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿವೆ.
- ರಿಯಲ್-ಟೈಮ್ ಕ್ಲೋಸ್ಡ್ ಶೀರ್ಷಿಕೆ: ವಿಷಯಕ್ಕೆ ಹೆಚ್ಚಿದ ಜಾಗತಿಕ ಪ್ರವೇಶದೊಂದಿಗೆ, ನೈಜ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಮುಚ್ಚಿದ ಶೀರ್ಷಿಕೆಯು ಒಂದು ಪ್ರಮುಖ ಮತ್ತು ಮಹತ್ವದ ಮಾರುಕಟ್ಟೆಯಾಗಿದೆ, ಅದರ ಬಳಕೆಗಾಗಿ ASR ಅನ್ನು ಮುಂದಕ್ಕೆ ತಳ್ಳುತ್ತದೆ.
- ಎಲೆಕ್ಟ್ರಾನಿಕ್ ದಾಖಲೆ: ಹಲವಾರು ಆಡಳಿತ ವಿಭಾಗಗಳು ದಾಖಲಾತಿ ಉದ್ದೇಶಗಳನ್ನು ಪೂರೈಸಲು, ಉತ್ತಮ ವೇಗ ಮತ್ತು ದಕ್ಷತೆಯನ್ನು ಪೂರೈಸಲು ASR ಅನ್ನು ಬಳಸಲು ಪ್ರಾರಂಭಿಸಿವೆ.
ಭಾಷಣ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆಗೆ ಪ್ರಮುಖ ಸವಾಲುಗಳು ಯಾವುವು?
ಆಡಿಯೋ ಟಿಪ್ಪಣಿ ಅದರ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಯ ಉತ್ತುಂಗವನ್ನು ಇನ್ನೂ ತಲುಪಿಲ್ಲ. ವ್ಯವಸ್ಥೆಯನ್ನು ಸಮರ್ಥವಾಗಿಸಲು ಎಂಜಿನಿಯರ್‌ಗಳು ಇನ್ನೂ ಅನೇಕ ಸವಾಲುಗಳನ್ನು ಎದುರಿಸಲು ಪ್ರಯತ್ನಿಸುತ್ತಿದ್ದಾರೆ, ಉದಾಹರಣೆಗೆ
- ಉಚ್ಚಾರಣೆಗಳು ಮತ್ತು ಉಪಭಾಷೆಗಳ ಮೇಲೆ ಹಿಡಿತ ಸಾಧಿಸುವುದು.
- ಮಾತನಾಡುವ ವಾಕ್ಯಗಳ ಸಂದರ್ಭವನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವುದು.
- ಇನ್‌ಪುಟ್ ಗುಣಮಟ್ಟವನ್ನು ವರ್ಧಿಸಲು ಹಿನ್ನೆಲೆ ಶಬ್ದಗಳ ಪ್ರತ್ಯೇಕತೆ.
- ಪರಿಣಾಮಕಾರಿ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗಾಗಿ ಕೋಡ್ ಅನ್ನು ವಿವಿಧ ಭಾಷೆಗಳಿಗೆ ಬದಲಾಯಿಸುವುದು.
- ವೀಡಿಯೊ ಫೈಲ್‌ಗಳ ಸಂದರ್ಭದಲ್ಲಿ ಭಾಷಣದಲ್ಲಿ ಬಳಸಿದ ದೃಶ್ಯ ಸೂಚನೆಗಳನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸುವುದು.
ಆಡಿಯೋ ಟ್ರಾನ್ಸ್‌ಕ್ರಿಪ್ಷನ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಸ್ಪೀಚ್-ಟು-ಟೆಕ್ಸ್ಟ್ AI ಅಭಿವೃದ್ಧಿ
ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ ಸ್ಪೀಚ್ ರೆಕಗ್ನಿಷನ್ ಸಾಫ್ಟ್‌ವೇರ್‌ನೊಂದಿಗಿನ ದೊಡ್ಡ ಸವಾಲೆಂದರೆ ಅದರ ಔಟ್‌ಪುಟ್ ಅನ್ನು 100% ನಿಖರವಾಗಿ ರಚಿಸುವುದು. ಕಚ್ಚಾ ಡೇಟಾವು ಡೈನಾಮಿಕ್ ಆಗಿರುವುದರಿಂದ ಮತ್ತು ಒಂದೇ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ಅನ್ನು ಅನ್ವಯಿಸಲಾಗುವುದಿಲ್ಲ, ಸರಿಯಾದ ಸಂದರ್ಭದಲ್ಲಿ ಅದನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು AI ಗೆ ತರಬೇತಿ ನೀಡಲು ಡೇಟಾವನ್ನು ಟಿಪ್ಪಣಿ ಮಾಡಲಾಗಿದೆ.
ಈ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಲು, ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸಬೇಕು, ಅವುಗಳೆಂದರೆ:
- ಭಾವನೆ ಮತ್ತು ವಿಷಯದ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ: ಬಹು ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗಳನ್ನು ಬಳಸುವ ಸಾಫ್ಟ್‌ವೇರ್ ದೋಷ-ಮುಕ್ತ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಒದಗಿಸಲು ಒದಗಿಸಿದ ಡೇಟಾದ ಭಾವನೆ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯನ್ನು ನಡೆಸುತ್ತದೆ.
- ಉದ್ದೇಶ ಮತ್ತು ಸಂಭಾಷಣೆ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ: ಸ್ಪೀಕರ್‌ನ ಉದ್ದೇಶವನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು AI ಗೆ ತರಬೇತಿ ನೀಡುವ ಉದ್ದೇಶವನ್ನು ಇಂಟೆನ್ಶನ್ ಡಿಟೆಕ್ಷನ್ ಹೊಂದಿದೆ. ಇದನ್ನು ಮುಖ್ಯವಾಗಿ AI ಚಾಲಿತ ಚಾಟ್‌ಬಾಟ್‌ಗಳನ್ನು ರಚಿಸಲು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ.
ತೀರ್ಮಾನ
ಸ್ಪೀಚ್ ಟು ಟೆಕ್ಸ್ಟ್ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನ ಸದ್ಯಕ್ಕೆ ಉತ್ತಮ ಹಂತದಲ್ಲಿದೆ. ತಮ್ಮ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ಧ್ವನಿ ಹುಡುಕಾಟ ಮತ್ತು ನಿಯಂತ್ರಣ ಸಹಾಯಕಗಳನ್ನು ಸಂಯೋಜಿಸುವ ಹೆಚ್ಚಿನ ಡಿಜಿಟಲ್ ಸಾಧನಗಳೊಂದಿಗೆ, ಆಡಿಯೊ ಪ್ರತಿಲೇಖನದ ಬೇಡಿಕೆಯು ಹೆಚ್ಚಾಗಲು ಸಿದ್ಧವಾಗಿದೆ. ನಿಮ್ಮ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗೆ ಈ ಪ್ರಭಾವಶಾಲಿ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯವನ್ನು ಸೇರಿಸಲು ನೀವು ಉತ್ಸುಕರಾಗಿದ್ದರೆ, ಸಂಪೂರ್ಣ ವಿವರಗಳನ್ನು ತಿಳಿಯಲು ಶೈಪ್‌ನ ಭಾಷಣ ಡೇಟಾ ಸಂಗ್ರಹಣೆ ತಜ್ಞರನ್ನು ಸಂಪರ್ಕಿಸಿ.
