ನಿಮ್ಮ ದೈನಂದಿನ ಜೀವನದ ಭಾಗವಾಗಿ ನೀವು ಸಿರಿ, ಅಲೆಕ್ಸಾ, ಕೊರ್ಟಾನಾ, ಅಮೆಜಾನ್ ಎಕೋ ಅಥವಾ ಇತರರನ್ನು ಬಳಸಿದರೆ, ನೀವು ಅದನ್ನು ಸ್ವೀಕರಿಸುತ್ತೀರಿ ಭಾಷಣ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ ನಮ್ಮ ಜೀವನದ ಸರ್ವತ್ರ ಭಾಗವಾಗಿ ಮಾರ್ಪಟ್ಟಿದೆ. ಇವು ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ-ಚಾಲಿತ ಧ್ವನಿ ಸಹಾಯಕರು ಬಳಕೆದಾರರ ಮೌಖಿಕ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳನ್ನು ಪಠ್ಯವಾಗಿ ಪರಿವರ್ತಿಸುತ್ತಾರೆ, ಸೂಕ್ತವಾದ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಯೊಂದಿಗೆ ಬರಲು ಬಳಕೆದಾರರು ಏನು ಹೇಳುತ್ತಾರೆಂದು ಅರ್ಥೈಸುತ್ತಾರೆ ಮತ್ತು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುತ್ತಾರೆ.
ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹ ಭಾಷಣ, ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಲು ಗುಣಮಟ್ಟದ ಡೇಟಾ ಸಂಗ್ರಹಣೆಯ ಅವಶ್ಯಕತೆಯಿದೆ. ಆದರೆ, ಅಭಿವೃದ್ಧಿಯಾಗುತ್ತಿದೆ ಭಾಷಣ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ ಸಾಫ್ಟ್ವೇರ್ ಸರಳವಾದ ಕೆಲಸವಲ್ಲ - ನಿಖರವಾಗಿ ಏಕೆಂದರೆ ಲಯ, ಉಚ್ಚಾರಣೆ, ಪಿಚ್ ಮತ್ತು ಸ್ಪಷ್ಟತೆಯಂತಹ ಎಲ್ಲಾ ಸಂಕೀರ್ಣತೆಗಳಲ್ಲಿ ಮಾನವ ಭಾಷಣವನ್ನು ಲಿಪ್ಯಂತರ ಮಾಡುವುದು ಕಷ್ಟಕರವಾಗಿದೆ. ಮತ್ತು, ನೀವು ಈ ಸಂಕೀರ್ಣ ಮಿಶ್ರಣಕ್ಕೆ ಭಾವನೆಗಳನ್ನು ಸೇರಿಸಿದಾಗ, ಅದು ಸವಾಲಾಗುತ್ತದೆ.
ಭಾಷಣ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ ಎಂದರೇನು?
ಸ್ಪೀಚ್ ರೆಕಗ್ನಿಷನ್ ಎನ್ನುವುದು ಸಾಫ್ಟ್ವೇರ್ ಗುರುತಿಸುವ ಮತ್ತು ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೊಳಿಸುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವಾಗಿದೆ ಮಾನವ ಮಾತು ಪಠ್ಯಕ್ಕೆ. ಧ್ವನಿ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ ಮತ್ತು ಭಾಷಣ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆಯ ನಡುವಿನ ವ್ಯತ್ಯಾಸವು ಅನೇಕರಿಗೆ ವ್ಯಕ್ತಿನಿಷ್ಠವಾಗಿ ತೋರುತ್ತದೆಯಾದರೂ, ಎರಡರ ನಡುವೆ ಕೆಲವು ಮೂಲಭೂತ ವ್ಯತ್ಯಾಸಗಳಿವೆ.
ಧ್ವನಿ ಮತ್ತು ಧ್ವನಿ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ ಎರಡೂ ಧ್ವನಿ ಸಹಾಯಕ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನದ ಒಂದು ಭಾಗವಾಗಿದ್ದರೂ, ಅವು ಎರಡು ವಿಭಿನ್ನ ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತವೆ. ಸ್ಪೀಚ್ ರೆಕಗ್ನಿಶನ್ ಮಾನವನ ಮಾತು ಮತ್ತು ಆಜ್ಞೆಗಳ ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ ಪ್ರತಿಲೇಖನವನ್ನು ಪಠ್ಯಕ್ಕೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ, ಆದರೆ ಧ್ವನಿ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆಯು ಸ್ಪೀಕರ್ನ ಧ್ವನಿಯನ್ನು ಗುರುತಿಸುವುದರೊಂದಿಗೆ ಮಾತ್ರ ವ್ಯವಹರಿಸುತ್ತದೆ.
ಭಾಷಣ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆಯ ವಿಧಗಳು
ನಾವು ಜಿಗಿಯುವ ಮೊದಲು ಭಾಷಣ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆಯ ವಿಧಗಳು, ಭಾಷಣ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ ಡೇಟಾವನ್ನು ಸಂಕ್ಷಿಪ್ತವಾಗಿ ನೋಡೋಣ.
ಸ್ಪೀಚ್ ರೆಕಗ್ನಿಷನ್ ಡೇಟಾ ಎಂಬುದು ಮಾನವ ಭಾಷಣ ಆಡಿಯೊ ರೆಕಾರ್ಡಿಂಗ್ಗಳು ಮತ್ತು ಪಠ್ಯ ಪ್ರತಿಲೇಖನದ ಸಂಗ್ರಹವಾಗಿದ್ದು, ಇದು ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳಿಗೆ ತರಬೇತಿ ನೀಡಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ ಧ್ವನಿ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ.
ಆಡಿಯೊ ರೆಕಾರ್ಡಿಂಗ್ಗಳು ಮತ್ತು ಪ್ರತಿಲೇಖನಗಳನ್ನು ML ಸಿಸ್ಟಮ್ಗೆ ನಮೂದಿಸಲಾಗಿದೆ ಇದರಿಂದ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ಅನ್ನು ಮಾತಿನ ಸೂಕ್ಷ್ಮ ವ್ಯತ್ಯಾಸಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು ಮತ್ತು ಅದರ ಅರ್ಥವನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು ತರಬೇತಿ ನೀಡಲಾಗುತ್ತದೆ.
ನೀವು ಉಚಿತ ಪೂರ್ವ-ಪ್ಯಾಕ್ ಮಾಡಲಾದ ಡೇಟಾಸೆಟ್ಗಳನ್ನು ಪಡೆಯುವ ಹಲವು ಸ್ಥಳಗಳಿದ್ದರೂ, ಅದನ್ನು ಪಡೆಯುವುದು ಉತ್ತಮ ಕಸ್ಟಮೈಸ್ ಮಾಡಿದ ಡೇಟಾಸೆಟ್ಗಳು ನಿಮ್ಮ ಯೋಜನೆಗಳಿಗಾಗಿ. ಕಸ್ಟಮ್ ಡೇಟಾಸೆಟ್ ಅನ್ನು ಹೊಂದುವ ಮೂಲಕ ನೀವು ಸಂಗ್ರಹ ಗಾತ್ರ, ಆಡಿಯೋ ಮತ್ತು ಸ್ಪೀಕರ್ ಅವಶ್ಯಕತೆಗಳು ಮತ್ತು ಭಾಷೆಯನ್ನು ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡಬಹುದು.
ಸ್ಪೀಚ್ ಡೇಟಾ ಸ್ಪೆಕ್ಟ್ರಮ್
ಭಾಷಣ ಡೇಟಾ ಸ್ಪೆಕ್ಟ್ರಮ್ ನೈಸರ್ಗಿಕದಿಂದ ಅಸ್ವಾಭಾವಿಕವರೆಗಿನ ಮಾತಿನ ಗುಣಮಟ್ಟ ಮತ್ತು ಪಿಚ್ ಅನ್ನು ಗುರುತಿಸುತ್ತದೆ.
ಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟೆಡ್ ಸ್ಪೀಚ್ ರೆಕಗ್ನಿಷನ್ ಡೇಟಾ
ಹೆಸರೇ ಸೂಚಿಸುವಂತೆ, ಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟೆಡ್ ಭಾಷಣವು ಡೇಟಾದ ನಿಯಂತ್ರಿತ ರೂಪವಾಗಿದೆ. ಸ್ಪೀಕರ್ಗಳು ಸಿದ್ಧಪಡಿಸಿದ ಪಠ್ಯದಿಂದ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ನುಡಿಗಟ್ಟುಗಳನ್ನು ರೆಕಾರ್ಡ್ ಮಾಡುತ್ತಾರೆ. ಇವುಗಳನ್ನು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಆಜ್ಞೆಗಳನ್ನು ವಿತರಿಸಲು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ, ಹೇಗೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಒತ್ತಿಹೇಳುತ್ತದೆ ಪದ ಅಥವಾ ನುಡಿಗಟ್ಟು ಹೇಳುವುದಕ್ಕಿಂತ ಹೆಚ್ಚಾಗಿ ಹೇಳಲಾಗುತ್ತದೆ.
ಧ್ವನಿ ಸಹಾಯಕವನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸುವಾಗ ಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟೆಡ್ ಭಾಷಣ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆಯನ್ನು ಬಳಸಬಹುದು, ಅದು ವಿವಿಧ ಸ್ಪೀಕರ್ ಉಚ್ಚಾರಣೆಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಹೊರಡಿಸಿದ ಆಜ್ಞೆಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ.
ಸನ್ನಿವೇಶ-ಆಧಾರಿತ ಭಾಷಣ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ
ಸನ್ನಿವೇಶ-ಆಧಾರಿತ ಭಾಷಣದಲ್ಲಿ, ಸ್ಪೀಕರ್ ಒಂದು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಸನ್ನಿವೇಶವನ್ನು ಕಲ್ಪಿಸಲು ಮತ್ತು ಬಿಡುಗಡೆ ಮಾಡಲು ಕೇಳಲಾಗುತ್ತದೆ ಧ್ವನಿ ಆಜ್ಞೆ ಸನ್ನಿವೇಶವನ್ನು ಆಧರಿಸಿ. ಈ ರೀತಿಯಾಗಿ, ಫಲಿತಾಂಶವು ಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟ್ ಮಾಡದ ಆದರೆ ನಿಯಂತ್ರಿಸಲ್ಪಡುವ ಧ್ವನಿ ಆಜ್ಞೆಗಳ ಸಂಗ್ರಹವಾಗಿದೆ.
ವಿವಿಧ ಸೂಕ್ಷ್ಮ ವ್ಯತ್ಯಾಸಗಳೊಂದಿಗೆ ದೈನಂದಿನ ಭಾಷಣವನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವ ಸಾಧನವನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಲು ಡೆವಲಪರ್ಗಳಿಗೆ ಸನ್ನಿವೇಶ-ಆಧಾರಿತ ಭಾಷಣ ಡೇಟಾದ ಅಗತ್ಯವಿದೆ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ವಿವಿಧ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಹತ್ತಿರದ ಪಿಜ್ಜಾ ಹಟ್ಗೆ ಹೋಗಲು ನಿರ್ದೇಶನಗಳನ್ನು ಕೇಳುವುದು.
ನೈಸರ್ಗಿಕ ಭಾಷಣ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ
ಮಾತಿನ ವರ್ಣಪಟಲದ ಕೊನೆಯಲ್ಲಿ ಸ್ವಯಂಪ್ರೇರಿತ, ನೈಸರ್ಗಿಕ ಮತ್ತು ಯಾವುದೇ ರೀತಿಯಲ್ಲಿ ನಿಯಂತ್ರಿಸದ ಭಾಷಣವಾಗಿದೆ. ಸ್ಪೀಕರ್ ತನ್ನ ಸ್ವಾಭಾವಿಕ ಸಂಭಾಷಣೆಯ ಟೋನ್, ಭಾಷೆ, ಪಿಚ್ ಮತ್ತು ಟೆನರ್ ಅನ್ನು ಬಳಸಿ ಮುಕ್ತವಾಗಿ ಮಾತನಾಡುತ್ತಾನೆ.
ಮಲ್ಟಿ-ಸ್ಪೀಕರ್ ಸ್ಪೀಚ್ ರೆಕಗ್ನಿಷನ್ನಲ್ಲಿ ML-ಆಧಾರಿತ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ ಅನ್ನು ತರಬೇತಿ ಮಾಡಲು ನೀವು ಬಯಸಿದರೆ, ನಂತರ ಅನ್ಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟ್ ಅಥವಾ ಸಂಭಾಷಣೆ ಭಾಷಣ ಡೇಟಾಸೆಟ್ ಉಪಯುಕ್ತವಾಗಿದೆ.
ಸ್ಪೀಚ್ ಪ್ರಾಜೆಕ್ಟ್ಗಳಿಗಾಗಿ ಡೇಟಾ ಸಂಗ್ರಹಣೆ ಘಟಕಗಳು
ಭಾಷಣ ಡೇಟಾ ಸಂಗ್ರಹಣೆಯಲ್ಲಿ ಒಳಗೊಂಡಿರುವ ಹಂತಗಳ ಸರಣಿಯು ಸಂಗ್ರಹಿಸಿದ ಡೇಟಾವು ಗುಣಮಟ್ಟದ್ದಾಗಿದೆ ಎಂದು ಖಚಿತಪಡಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಉತ್ತಮ-ಗುಣಮಟ್ಟದ AI- ಆಧಾರಿತ ಮಾದರಿಗಳಿಗೆ ತರಬೇತಿ ನೀಡಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ.
ಅಗತ್ಯವಿರುವ ಬಳಕೆದಾರರ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಗಳನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಿ
ಮಾದರಿಗೆ ಅಗತ್ಯವಿರುವ ಬಳಕೆದಾರರ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಗಳನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವ ಮೂಲಕ ಪ್ರಾರಂಭಿಸಿ. ಭಾಷಣ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಲು, ನಿಮಗೆ ಅಗತ್ಯವಿರುವ ವಿಷಯವನ್ನು ನಿಕಟವಾಗಿ ಪ್ರತಿನಿಧಿಸುವ ಡೇಟಾವನ್ನು ನೀವು ಸಂಗ್ರಹಿಸಬೇಕು. ಬಳಕೆದಾರರ ಸಂವಹನ ಮತ್ತು ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಗಳನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು ನೈಜ-ಪ್ರಪಂಚದ ಸಂವಹನಗಳಿಂದ ಡೇಟಾವನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸಿ. ನೀವು AI ಆಧಾರಿತ ಚಾಟ್ ಸಹಾಯಕವನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸುತ್ತಿದ್ದರೆ, ಡೇಟಾಸೆಟ್ ರಚಿಸಲು ಚಾಟ್ ಲಾಗ್ಗಳು, ಕರೆ ರೆಕಾರ್ಡಿಂಗ್ಗಳು, ಚಾಟ್ ಡೈಲಾಗ್ ಬಾಕ್ಸ್ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಗಳನ್ನು ನೋಡಿ.
ಡೊಮೇನ್-ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಭಾಷೆಯನ್ನು ಪರೀಕ್ಷಿಸಿ
ಧ್ವನಿ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ ಡೇಟಾಸೆಟ್ಗಾಗಿ ನಿಮಗೆ ಸಾಮಾನ್ಯ ಮತ್ತು ಡೊಮೇನ್-ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ವಿಷಯ ಎರಡೂ ಅಗತ್ಯವಿದೆ. ಒಮ್ಮೆ ನೀವು ಜೆನೆರಿಕ್ ಸ್ಪೀಚ್ ಡೇಟಾವನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸಿದ ನಂತರ, ನೀವು ಡೇಟಾವನ್ನು ಶೋಧಿಸಬೇಕು ಮತ್ತು ನಿರ್ದಿಷ್ಟದಿಂದ ಜೆನೆರಿಕ್ ಅನ್ನು ಪ್ರತ್ಯೇಕಿಸಬೇಕು.
ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಕಣ್ಣಿನ ಆರೈಕೆ ಕೇಂದ್ರದಲ್ಲಿ ಗ್ಲುಕೋಮಾವನ್ನು ಪರೀಕ್ಷಿಸಲು ಅಪಾಯಿಂಟ್ಮೆಂಟ್ ಕೇಳಲು ಗ್ರಾಹಕರು ಕರೆ ಮಾಡಬಹುದು. ಅಪಾಯಿಂಟ್ಮೆಂಟ್ ಕೇಳುವುದು ಹೆಚ್ಚು ಸಾಮಾನ್ಯವಾದ ಪದವಾಗಿದೆ, ಆದರೆ ಗ್ಲುಕೋಮಾ ಡೊಮೇನ್-ನಿರ್ದಿಷ್ಟವಾಗಿದೆ.
ಇದಲ್ಲದೆ, ಭಾಷಣ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ ML ಮಾದರಿಯನ್ನು ತರಬೇತಿ ಮಾಡುವಾಗ, ನೀವು ಪ್ರತ್ಯೇಕವಾಗಿ ಪದಗುಚ್ಛಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು ತರಬೇತಿ ನೀಡುವುದನ್ನು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಿ ಗುರುತಿಸಲ್ಪಟ್ಟ ಪದಗಳು.
ಮಾನವ ಭಾಷಣವನ್ನು ರೆಕಾರ್ಡ್ ಮಾಡಿ
ಹಿಂದಿನ ಎರಡು ಹಂತಗಳಿಂದ ಡೇಟಾವನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸಿದ ನಂತರ, ಮುಂದಿನ ಹಂತವು ಸಂಗ್ರಹಿಸಿದ ಹೇಳಿಕೆಗಳನ್ನು ದಾಖಲಿಸಲು ಮಾನವರನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತದೆ.
ಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟ್ನ ಆದರ್ಶ ಉದ್ದವನ್ನು ಕಾಪಾಡಿಕೊಳ್ಳುವುದು ಅತ್ಯಗತ್ಯ. 15 ನಿಮಿಷಗಳಿಗಿಂತ ಹೆಚ್ಚು ಪಠ್ಯವನ್ನು ಓದಲು ಜನರನ್ನು ಕೇಳುವುದು ಪ್ರತಿಕೂಲವಾಗಬಹುದು. ಪ್ರತಿ ದಾಖಲಾದ ಹೇಳಿಕೆಯ ನಡುವೆ ಕನಿಷ್ಠ 2 - 3 ಸೆಕೆಂಡುಗಳ ಅಂತರವನ್ನು ಕಾಪಾಡಿಕೊಳ್ಳಿ.
ರೆಕಾರ್ಡಿಂಗ್ ಕ್ರಿಯಾತ್ಮಕವಾಗಿರಲು ಅನುಮತಿಸಿ
ವಿವಿಧ ಜನರ ಭಾಷಣ ಭಂಡಾರವನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಿ, ಮಾತನಾಡುವ ಉಚ್ಚಾರಣೆಗಳು, ವಿಭಿನ್ನ ಸಂದರ್ಭಗಳಲ್ಲಿ, ಸಾಧನಗಳು ಮತ್ತು ಪರಿಸರದಲ್ಲಿ ರೆಕಾರ್ಡ್ ಮಾಡಲಾದ ಶೈಲಿಗಳು. ಭವಿಷ್ಯದ ಬಹುಪಾಲು ಬಳಕೆದಾರರು ಲ್ಯಾಂಡ್ಲೈನ್ ಅನ್ನು ಬಳಸುತ್ತಿದ್ದರೆ, ನಿಮ್ಮ ಭಾಷಣ ಸಂಗ್ರಹ ಡೇಟಾಬೇಸ್ ಆ ಅಗತ್ಯಕ್ಕೆ ಹೊಂದಿಕೆಯಾಗುವ ಮಹತ್ವದ ಪ್ರಾತಿನಿಧ್ಯವನ್ನು ಹೊಂದಿರಬೇಕು.
ಸ್ಪೀಚ್ ರೆಕಾರ್ಡಿಂಗ್ನಲ್ಲಿ ವ್ಯತ್ಯಾಸವನ್ನು ಪ್ರೇರೇಪಿಸಿ
ಗುರಿ ಪರಿಸರವನ್ನು ಹೊಂದಿಸಿದ ನಂತರ, ನಿಮ್ಮ ಡೇಟಾ ಸಂಗ್ರಹಣೆಯ ವಿಷಯಗಳನ್ನು ಇದೇ ಪರಿಸರದಲ್ಲಿ ಸಿದ್ಧಪಡಿಸಿದ ಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟ್ ಅನ್ನು ಓದಲು ಕೇಳಿ. ತಪ್ಪುಗಳ ಬಗ್ಗೆ ಚಿಂತಿಸಬೇಡಿ ಮತ್ತು ಚಿತ್ರಣವನ್ನು ಸಾಧ್ಯವಾದಷ್ಟು ನೈಸರ್ಗಿಕವಾಗಿ ಇರಿಸಿಕೊಳ್ಳಲು ವಿಷಯಗಳಿಗೆ ಕೇಳಿ. ಅದೇ ಪರಿಸರದಲ್ಲಿ ಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟ್ ಅನ್ನು ರೆಕಾರ್ಡ್ ಮಾಡುವ ಜನರ ದೊಡ್ಡ ಗುಂಪನ್ನು ಹೊಂದಿರುವುದು ಕಲ್ಪನೆ.
ಭಾಷಣಗಳನ್ನು ಲಿಪ್ಯಂತರ ಮಾಡಿ
ಒಮ್ಮೆ ನೀವು ಬಹು ವಿಷಯಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟ್ ಅನ್ನು ರೆಕಾರ್ಡ್ ಮಾಡಿದ ನಂತರ (ತಪ್ಪುಗಳೊಂದಿಗೆ), ನೀವು ಪ್ರತಿಲೇಖನದೊಂದಿಗೆ ಮುಂದುವರಿಯಬೇಕು. ಸಂಗ್ರಹಿಸಿದ ಡೇಟಾದಲ್ಲಿ ಚೈತನ್ಯ ಮತ್ತು ವೈವಿಧ್ಯತೆಯನ್ನು ಸಾಧಿಸಲು ಇದು ನಿಮಗೆ ಸಹಾಯ ಮಾಡುವುದರಿಂದ ತಪ್ಪುಗಳನ್ನು ಹಾಗೆಯೇ ಇರಿಸಿ.
ಪದಕ್ಕೆ ಸಂಪೂರ್ಣ ಪಠ್ಯವನ್ನು ಮಾನವರು ಲಿಪ್ಯಂತರ ಮಾಡುವ ಬದಲು, ಪ್ರತಿಲೇಖನವನ್ನು ಮಾಡಲು ನೀವು ಭಾಷಣದಿಂದ ಪಠ್ಯದ ಎಂಜಿನ್ ಅನ್ನು ಒಳಗೊಳ್ಳಬಹುದು. ಆದಾಗ್ಯೂ, ತಪ್ಪುಗಳನ್ನು ಸರಿಪಡಿಸಲು ಮಾನವ ಟ್ರಾನ್ಸ್ಕ್ರೈಬರ್ಗಳನ್ನು ನೇಮಿಸಿಕೊಳ್ಳಲು ನಾವು ಸಲಹೆ ನೀಡುತ್ತೇವೆ.
ಪರೀಕ್ಷಾ ಸೆಟ್ ಅನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಿ
ಪರೀಕ್ಷಾ ಸೆಟ್ ಅನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸುವುದು ನಿರ್ಣಾಯಕವಾಗಿದೆ ಏಕೆಂದರೆ ಅದು ಮುಂಚೂಣಿಯಲ್ಲಿದೆ ಭಾಷಾ ಮಾದರಿ.
ಒಂದು ಜೋಡಿ ಭಾಷಣ ಮತ್ತು ಅನುಗುಣವಾದ ಪಠ್ಯವನ್ನು ಮಾಡಿ ಮತ್ತು ಅವುಗಳನ್ನು ಭಾಗಗಳಾಗಿ ಮಾಡಿ.
ಸಂಗ್ರಹಿಸಿದ ಅಂಶಗಳನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸಿದ ನಂತರ, 20% ನ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಹೊರತೆಗೆಯಿರಿ, ಇದು ಪರೀಕ್ಷಾ ಸೆಟ್ ಅನ್ನು ರೂಪಿಸುತ್ತದೆ. ಇದು ತರಬೇತಿ ಸೆಟ್ ಅಲ್ಲ, ಆದರೆ ತರಬೇತಿ ಪಡೆದ ಮಾದರಿಯು ತರಬೇತಿ ಪಡೆದಿರದ ಆಡಿಯೊವನ್ನು ಲಿಪ್ಯಂತರ ಮಾಡಿದರೆ ಈ ಹೊರತೆಗೆಯಲಾದ ಡೇಟಾ ನಿಮಗೆ ತಿಳಿಸುತ್ತದೆ.
ಭಾಷಾ ತರಬೇತಿ ಮಾದರಿ ಮತ್ತು ಅಳತೆಯನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಿ
ಈಗ ಡೊಮೇನ್-ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಹೇಳಿಕೆಗಳು ಮತ್ತು ಅಗತ್ಯವಿದ್ದರೆ ಹೆಚ್ಚುವರಿ ಬದಲಾವಣೆಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಭಾಷಣ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ ಭಾಷಾ ಮಾದರಿಯನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಿ. ನೀವು ಮಾದರಿಯನ್ನು ತರಬೇತಿ ಮಾಡಿದ ನಂತರ, ನೀವು ಅದನ್ನು ಅಳತೆ ಮಾಡಲು ಪ್ರಾರಂಭಿಸಬೇಕು.
ತರಬೇತಿ ಮಾದರಿಯನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಿ (80% ಆಯ್ಕೆಮಾಡಿದ ಆಡಿಯೊ ವಿಭಾಗಗಳೊಂದಿಗೆ) ಮತ್ತು ಮುನ್ಸೂಚನೆಗಳು ಮತ್ತು ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹತೆಯನ್ನು ಪರೀಕ್ಷಿಸಲು ಪರೀಕ್ಷಾ ಸೆಟ್ (20% ಡೇಟಾಸೆಟ್ ಅನ್ನು ಹೊರತೆಗೆಯಲಾಗಿದೆ) ವಿರುದ್ಧ ಪರೀಕ್ಷಿಸಿ. ತಪ್ಪುಗಳು, ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸಿ ಮತ್ತು ಸರಿಪಡಿಸಬಹುದಾದ ಪರಿಸರ ಅಂಶಗಳ ಮೇಲೆ ಕೇಂದ್ರೀಕರಿಸಿ.
[ಇದನ್ನೂ ಓದಿ: ನಮ್ಮ ಗುಣಮಟ್ಟದ ಭಾರತೀಯ ಭಾಷೆಯ ಆಡಿಯೊ ಡೇಟಾಸೆಟ್ಗಳೊಂದಿಗೆ AI ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ವರ್ಧಿಸಿ.]
ಸಂಭವನೀಯ ಬಳಕೆಯ ಪ್ರಕರಣಗಳು ಅಥವಾ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ಗಳು
ಧ್ವನಿ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್, ಸ್ಮಾರ್ಟ್ ಉಪಕರಣಗಳು, ಪಠ್ಯದಿಂದ ಪಠ್ಯ, ಗ್ರಾಹಕ ಬೆಂಬಲ, ವಿಷಯ ನಿರ್ದೇಶನ, ಭದ್ರತಾ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್, ಸ್ವಾಯತ್ತ ವಾಹನಗಳು, ಆರೋಗ್ಯ ರಕ್ಷಣೆಗಾಗಿ ಟಿಪ್ಪಣಿ-ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುವಿಕೆ.
ಭಾಷಣ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆಯು ಸಾಧ್ಯತೆಗಳ ಜಗತ್ತನ್ನು ತೆರೆಯುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಧ್ವನಿ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ಗಳ ಬಳಕೆದಾರರ ಅಳವಡಿಕೆಯು ವರ್ಷಗಳಲ್ಲಿ ಹೆಚ್ಚಾಗಿದೆ.
ಕೆಲವು ಸಾಮಾನ್ಯ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ಗಳು ಭಾಷಣ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನ ಸೇರಿವೆ:
ಧ್ವನಿ ಹುಡುಕಾಟ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್
ಗೂಗಲ್ ಪ್ರಕಾರ, ಸುಮಾರು 20% Google ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ನಲ್ಲಿ ನಡೆಸಿದ ಹುಡುಕಾಟಗಳು ಧ್ವನಿಯಾಗಿದೆ. ಎಂಟು ಬಿಲಿಯನ್ ಜನರು 2023 ರ ವೇಳೆಗೆ ಧ್ವನಿ ಸಹಾಯಕರನ್ನು ಬಳಸಲು ಯೋಜಿಸಲಾಗಿದೆ, ಇದು 6.4 ರಲ್ಲಿ 2022 ಶತಕೋಟಿಯಿಂದ ತೀವ್ರ ಹೆಚ್ಚಳವಾಗಿದೆ.
ಧ್ವನಿ ಹುಡುಕಾಟದ ಅಳವಡಿಕೆಯು ವರ್ಷಗಳಲ್ಲಿ ಗಮನಾರ್ಹವಾಗಿ ಹೆಚ್ಚಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ಈ ಪ್ರವೃತ್ತಿಯು ಮುಂದುವರಿಯುತ್ತದೆ ಎಂದು ಊಹಿಸಲಾಗಿದೆ. ಗ್ರಾಹಕರು ಪ್ರಶ್ನೆಗಳನ್ನು ಹುಡುಕಲು, ಉತ್ಪನ್ನಗಳನ್ನು ಖರೀದಿಸಲು, ವ್ಯಾಪಾರಗಳನ್ನು ಪತ್ತೆಹಚ್ಚಲು, ಸ್ಥಳೀಯ ವ್ಯಾಪಾರಗಳನ್ನು ಹುಡುಕಲು ಮತ್ತು ಹೆಚ್ಚಿನದನ್ನು ಮಾಡಲು ಧ್ವನಿ ಹುಡುಕಾಟವನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸಿರುತ್ತಾರೆ.
ಗೃಹ ಸಾಧನಗಳು/ಸ್ಮಾರ್ಟ್ ಉಪಕರಣಗಳು
ಟಿವಿಗಳು, ದೀಪಗಳು ಮತ್ತು ಇತರ ಉಪಕರಣಗಳಂತಹ ಮನೆಯ ಸ್ಮಾರ್ಟ್ ಸಾಧನಗಳಿಗೆ ಧ್ವನಿ ಆಜ್ಞೆಗಳನ್ನು ಒದಗಿಸಲು ಧ್ವನಿ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನವನ್ನು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತಿದೆ. 66% ಗ್ರಾಹಕರು ಯುಕೆ, ಯುಎಸ್ ಮತ್ತು ಜರ್ಮನಿಯಲ್ಲಿ ಅವರು ಸ್ಮಾರ್ಟ್ ಸಾಧನಗಳು ಮತ್ತು ಸ್ಪೀಕರ್ಗಳನ್ನು ಬಳಸುವಾಗ ಧ್ವನಿ ಸಹಾಯಕಗಳನ್ನು ಬಳಸುತ್ತಾರೆ ಎಂದು ಹೇಳಿದ್ದಾರೆ.
ಪಠ್ಯಕ್ಕೆ ಭಾಷಣ
ಇಮೇಲ್ಗಳು, ದಾಖಲೆಗಳು, ವರದಿಗಳು ಮತ್ತು ಇತರವುಗಳನ್ನು ಟೈಪ್ ಮಾಡುವಾಗ ಉಚಿತ ಕಂಪ್ಯೂಟಿಂಗ್ನಲ್ಲಿ ಸಹಾಯ ಮಾಡಲು ಸ್ಪೀಚ್-ಟು-ಟೆಕ್ಸ್ಟ್ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ಗಳನ್ನು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತಿದೆ. ಪಠ್ಯಕ್ಕೆ ಭಾಷಣ ಡಾಕ್ಯುಮೆಂಟ್ಗಳನ್ನು ಟೈಪ್ ಮಾಡಲು, ಪುಸ್ತಕಗಳು ಮತ್ತು ಮೇಲ್ಗಳನ್ನು ಬರೆಯಲು, ಉಪಶೀರ್ಷಿಕೆ ವೀಡಿಯೊಗಳನ್ನು ಮತ್ತು ಪಠ್ಯವನ್ನು ಭಾಷಾಂತರಿಸಲು ಸಮಯವನ್ನು ನಿವಾರಿಸುತ್ತದೆ.
ಗ್ರಾಹಕ ಬೆಂಬಲ
ಸ್ಪೀಚ್ ರೆಕಗ್ನಿಷನ್ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ಗಳನ್ನು ಪ್ರಧಾನವಾಗಿ ಗ್ರಾಹಕ ಸೇವೆ ಮತ್ತು ಬೆಂಬಲದಲ್ಲಿ ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಸೀಮಿತ ಸಂಖ್ಯೆಯ ಪ್ರತಿನಿಧಿಗಳೊಂದಿಗೆ ಕೈಗೆಟುಕುವ ವೆಚ್ಚದಲ್ಲಿ ಗ್ರಾಹಕ ಸೇವಾ ಪರಿಹಾರಗಳನ್ನು 24/7 ಒದಗಿಸಲು ಭಾಷಣ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ.
ವಿಷಯ ಡಿಕ್ಟೇಶನ್
ಕಂಟೆಂಟ್ ಡಿಕ್ಟೇಶನ್ ಇನ್ನೊಂದು ಭಾಷಣ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ ಬಳಕೆಯ ಪ್ರಕರಣ ಇದು ವಿದ್ಯಾರ್ಥಿಗಳು ಮತ್ತು ಶಿಕ್ಷಣತಜ್ಞರು ಸ್ವಲ್ಪ ಸಮಯದ ಅವಧಿಯಲ್ಲಿ ವ್ಯಾಪಕವಾದ ವಿಷಯವನ್ನು ಬರೆಯಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಕುರುಡುತನ ಅಥವಾ ದೃಷ್ಟಿ ಸಮಸ್ಯೆಗಳಿಂದಾಗಿ ಅನನುಕೂಲದಲ್ಲಿರುವ ವಿದ್ಯಾರ್ಥಿಗಳಿಗೆ ಇದು ಬಹಳ ಸಹಾಯಕವಾಗಿದೆ.
ಭದ್ರತಾ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್
ಅನನ್ಯ ಧ್ವನಿ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸುವ ಮೂಲಕ ಭದ್ರತೆ ಮತ್ತು ದೃಢೀಕರಣ ಉದ್ದೇಶಗಳಿಗಾಗಿ ಧ್ವನಿ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆಯನ್ನು ವ್ಯಾಪಕವಾಗಿ ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ವೈಯಕ್ತಿಕ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಕದ್ದ ಅಥವಾ ದುರುಪಯೋಗಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳುವ ಮೂಲಕ ವ್ಯಕ್ತಿಯನ್ನು ಗುರುತಿಸುವ ಬದಲು, ಧ್ವನಿ ಬಯೋಮೆಟ್ರಿಕ್ಸ್ ಭದ್ರತೆಯನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸುತ್ತದೆ.
ಇದಲ್ಲದೆ, ಭದ್ರತಾ ಉದ್ದೇಶಗಳಿಗಾಗಿ ಧ್ವನಿ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆಯು ಗ್ರಾಹಕರ ತೃಪ್ತಿ ಮಟ್ಟವನ್ನು ಸುಧಾರಿಸಿದೆ ಏಕೆಂದರೆ ಇದು ವಿಸ್ತೃತ ಲಾಗಿನ್ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆ ಮತ್ತು ರುಜುವಾತು ನಕಲುಗಳನ್ನು ದೂರ ಮಾಡುತ್ತದೆ.
ವಾಹನಗಳಿಗೆ ಧ್ವನಿ ಆಜ್ಞೆಗಳು
ವಾಹನಗಳು, ಪ್ರಾಥಮಿಕವಾಗಿ ಕಾರುಗಳು, ಡ್ರೈವಿಂಗ್ ಸುರಕ್ಷತೆಯನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸಲು ಈಗ ಸಾಮಾನ್ಯ ಧ್ವನಿ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯವನ್ನು ಹೊಂದಿವೆ. ರೇಡಿಯೋ ಸ್ಟೇಷನ್ಗಳನ್ನು ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡುವುದು, ಕರೆಗಳನ್ನು ಮಾಡುವುದು ಅಥವಾ ವಾಲ್ಯೂಮ್ ಅನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುವುದು ಮುಂತಾದ ಸರಳ ಧ್ವನಿ ಆಜ್ಞೆಗಳನ್ನು ಸ್ವೀಕರಿಸುವ ಮೂಲಕ ಚಾಲಕರು ಚಾಲನೆಯ ಮೇಲೆ ಕೇಂದ್ರೀಕರಿಸಲು ಇದು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ.
ಆರೋಗ್ಯ ರಕ್ಷಣೆಗಾಗಿ ಟಿಪ್ಪಣಿ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುವುದು
ಧ್ವನಿ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ನಿರ್ಮಿಸಲಾದ ವೈದ್ಯಕೀಯ ಪ್ರತಿಲೇಖನ ಸಾಫ್ಟ್ವೇರ್ ವೈದ್ಯರ ಧ್ವನಿ ಟಿಪ್ಪಣಿಗಳು, ಆಜ್ಞೆಗಳು, ರೋಗನಿರ್ಣಯಗಳು ಮತ್ತು ರೋಗಲಕ್ಷಣಗಳನ್ನು ಸುಲಭವಾಗಿ ಸೆರೆಹಿಡಿಯುತ್ತದೆ. ವೈದ್ಯಕೀಯ ಟಿಪ್ಪಣಿ-ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುವಿಕೆಯು ಆರೋಗ್ಯ ಉದ್ಯಮದಲ್ಲಿ ಗುಣಮಟ್ಟ ಮತ್ತು ತುರ್ತುಸ್ಥಿತಿಯನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸುತ್ತದೆ.
ನಿಮ್ಮ ವ್ಯವಹಾರವನ್ನು ಮಾರ್ಪಡಿಸುವಂತಹ ಭಾಷಣ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ ಯೋಜನೆಯನ್ನು ನೀವು ಮನಸ್ಸಿನಲ್ಲಿ ಹೊಂದಿದ್ದೀರಾ? ನಿಮಗೆ ಬೇಕಾಗಿರುವುದು ಕಸ್ಟಮೈಸ್ ಮಾಡಿದ ಭಾಷಣ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ ಡೇಟಾಸೆಟ್ ಆಗಿದೆ.
ಸಿಂಟ್ಯಾಕ್ಸ್, ವ್ಯಾಕರಣ, ವಾಕ್ಯ ರಚನೆ, ಭಾವನೆಗಳು ಮತ್ತು ಮಾನವ ಮಾತಿನ ಸೂಕ್ಷ್ಮ ವ್ಯತ್ಯಾಸಗಳನ್ನು ಸಂಯೋಜಿಸಲು ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ಗಳ ಮೇಲೆ ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹ ಡೇಟಾಸೆಟ್ಗಳ ಮೇಲೆ AI-ಆಧಾರಿತ ಭಾಷಣ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ ಸಾಫ್ಟ್ವೇರ್ ತರಬೇತಿಯ ಅಗತ್ಯವಿದೆ. ಬಹು ಮುಖ್ಯವಾಗಿ, ಸಾಫ್ಟ್ವೇರ್ ನಿರಂತರವಾಗಿ ಕಲಿಯಬೇಕು ಮತ್ತು ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯಿಸಬೇಕು - ಪ್ರತಿ ಪರಸ್ಪರ ಕ್ರಿಯೆಯೊಂದಿಗೆ ಬೆಳೆಯುತ್ತಿದೆ.
Shaip ನಲ್ಲಿ, ನಾವು ವಿವಿಧ ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ ಯೋಜನೆಗಳಿಗಾಗಿ ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ಕಸ್ಟಮೈಸ್ ಮಾಡಿದ ಭಾಷಣ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ ಡೇಟಾಸೆಟ್ಗಳನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತೇವೆ. ಶೈಪ್ನೊಂದಿಗೆ, ನಿಮಗೆ ಪ್ರವೇಶವಿದೆ ಉತ್ತಮ ಗುಣಮಟ್ಟದ ಹೇಳಿ ಮಾಡಿಸಿದ ತರಬೇತಿ ಡೇಟಾ ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹ ಭಾಷಣ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಲು ಮತ್ತು ಮಾರಾಟ ಮಾಡಲು ಇದನ್ನು ಬಳಸಬಹುದು. ನಮ್ಮ ಕೊಡುಗೆಗಳ ಸಮಗ್ರ ತಿಳುವಳಿಕೆಗಾಗಿ ನಮ್ಮ ತಜ್ಞರೊಂದಿಗೆ ಸಂಪರ್ಕದಲ್ಲಿರಿ.
[ಇದನ್ನೂ ಓದಿ: ಸಂವಾದಾತ್ಮಕ AI ಗೆ ಸಂಪೂರ್ಣ ಮಾರ್ಗದರ್ಶಿ]