ಸಮಾಜಧ್ವನಿಶಾಸ್ತ್ರ ಎಂದರೇನು ಮತ್ತು ಅದು AI ಗೆ ಏಕೆ ಮುಖ್ಯವಾಗಿದೆ

ನೀವು ಬಹುಶಃ ಈ ಅನುಭವವನ್ನು ಹೊಂದಿರಬಹುದು: ಧ್ವನಿ ಸಹಾಯಕರು ನಿಮ್ಮ ಸ್ನೇಹಿತನನ್ನು ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುತ್ತಾರೆ, ಆದರೆ ನಿಮ್ಮ ಉಚ್ಚಾರಣೆ ಅಥವಾ ನಿಮ್ಮ ಹೆತ್ತವರ ಮಾತನಾಡುವ ವಿಧಾನದೊಂದಿಗೆ ಹೋರಾಡುತ್ತಾರೆ.

ಒಂದೇ ಭಾಷೆ. ಒಂದೇ ವಿನಂತಿ. ಫಲಿತಾಂಶಗಳು ತುಂಬಾ ಭಿನ್ನವಾಗಿವೆ.

ಆ ಅಂತರ ನಿಖರವಾಗಿ ಎಲ್ಲಿದೆ ಸಮಾಜಧ್ವನಿಶಾಸ್ತ್ರ ಜೀವನಗಳು - ಮತ್ತು ಅದು ಇದ್ದಕ್ಕಿದ್ದಂತೆ AI ಗೆ ಏಕೆ ತುಂಬಾ ಮುಖ್ಯವಾಗಿದೆ.

ಸಮಾಜಧ್ವನಿಶಾಸ್ತ್ರವು ಹೇಗೆ ಎಂದು ನೋಡುತ್ತದೆ ಸಾಮಾಜಿಕ ಅಂಶಗಳು ಮತ್ತು ಮಾತಿನ ಶಬ್ದಗಳು ಪರಸ್ಪರ ಸಂವಹನ ನಡೆಸುತ್ತವೆ. ನೀವು ಅದನ್ನು ಭಾಷಣ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನಕ್ಕೆ ಸಂಪರ್ಕಿಸಿದಾಗ, ಅದು ನಿರ್ಮಿಸಲು ಶಕ್ತಿಶಾಲಿ ಲೆನ್ಸ್ ಆಗುತ್ತದೆ ಉತ್ತಮ, ಹೆಚ್ಚು ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹ ASR, TTS, ಮತ್ತು ಧ್ವನಿ ಸಹಾಯಕಗಳು.

ಈ ಲೇಖನದಲ್ಲಿ, ನಾವು ಸಮಾಜೋಫೋನೆಟಿಕ್ಸ್ ಅನ್ನು ಸರಳ ಭಾಷೆಯಲ್ಲಿ ಬಿಚ್ಚಿಡುತ್ತೇವೆ, ನಂತರ ಅದು ನಿಮ್ಮ ಭಾಷಣ ಡೇಟಾವನ್ನು ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸುವ, ಮಾದರಿಗಳಿಗೆ ತರಬೇತಿ ನೀಡುವ ಮತ್ತು ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡುವ ವಿಧಾನವನ್ನು ಹೇಗೆ ಪರಿವರ್ತಿಸುತ್ತದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ತೋರಿಸುತ್ತೇವೆ.

1. ಭಾಷಾಶಾಸ್ತ್ರದಿಂದ AI ವರೆಗೆ: ಸಮಾಜಧ್ವನಿಶಾಸ್ತ್ರವು ಇದ್ದಕ್ಕಿದ್ದಂತೆ ಏಕೆ ಪ್ರಸ್ತುತವಾಗಿದೆ

ದಶಕಗಳವರೆಗೆ, ಸಮಾಜಧ್ವನಿಶಾಸ್ತ್ರವು ಹೆಚ್ಚಾಗಿ ಶೈಕ್ಷಣಿಕ ವಿಷಯವಾಗಿತ್ತು. ಸಂಶೋಧಕರು ಇದನ್ನು ಈ ರೀತಿಯ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳನ್ನು ಅಧ್ಯಯನ ಮಾಡಲು ಬಳಸಿದರು:

• ವಿಭಿನ್ನ ಸಾಮಾಜಿಕ ಗುಂಪುಗಳು "ಒಂದೇ" ಶಬ್ದಗಳನ್ನು ಹೇಗೆ ಉಚ್ಚರಿಸುತ್ತಾರೆ?
• ಉಚ್ಚಾರಣೆಯಲ್ಲಿನ ಸಣ್ಣ ವ್ಯತ್ಯಾಸಗಳಿಂದ ಕೇಳುಗರು ವಯಸ್ಸು, ಪ್ರದೇಶ, ಗುರುತು ಮುಂತಾದ ಸಾಮಾಜಿಕ ಸೂಚನೆಗಳನ್ನು ಹೇಗೆ ಗ್ರಹಿಸುತ್ತಾರೆ?

ಈಗ, AI ಆ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳನ್ನು ಉತ್ಪನ್ನ ಸಭೆಗಳಲ್ಲಿ ತಂದಿದೆ.

ಆಧುನಿಕ ಭಾಷಣ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳನ್ನು ನಿಯೋಜಿಸಲಾಗಿದೆ ಲಕ್ಷಾಂತರ ಬಳಕೆದಾರರು ದೇಶಗಳು, ಉಪಭಾಷೆಗಳು ಮತ್ತು ಸಾಮಾಜಿಕ ಹಿನ್ನೆಲೆಗಳಲ್ಲಿ. ಪ್ರತಿ ಬಾರಿ ಮಾದರಿಯು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಉಚ್ಚಾರಣೆ, ವಯಸ್ಸಿನ ಗುಂಪು ಅಥವಾ ಸಮುದಾಯದೊಂದಿಗೆ ಹೋರಾಡಿದಾಗ, ಅದು ಕೇವಲ ಒಂದು ದೋಷವಲ್ಲ - ಅದು ಒಂದು ಸಾಮಾಜಿಕ-ಧ್ವನಿ ಹೊಂದಾಣಿಕೆಯ ಅಸಾಮರಸ್ಯ ಜನರು ಹೇಗೆ ಮಾತನಾಡುತ್ತಾರೆ ಮತ್ತು ಮಾದರಿ ಅವರಿಂದ ಹೇಗೆ ನಿರೀಕ್ಷಿಸುತ್ತದೆ ಎಂಬುದರ ನಡುವೆ.

ಅದಕ್ಕಾಗಿಯೇ ತಂಡಗಳು ಕೆಲಸ ಮಾಡುತ್ತವೆ ASR, TTS, ಮತ್ತು ಧ್ವನಿ UX ಕೇಳಲು ಪ್ರಾರಂಭಿಸುತ್ತಿದ್ದಾರೆ:
"ನಮ್ಮ ತರಬೇತಿ ಮತ್ತು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನವು ನಾವು ಯಾರಿಗೆ ಸೇವೆ ಸಲ್ಲಿಸಲು ಬಯಸುತ್ತೇವೆ ಎಂಬುದನ್ನು ನಿಜವಾಗಿಯೂ ಪ್ರತಿಬಿಂಬಿಸುತ್ತದೆ ಎಂದು ನಾವು ಹೇಗೆ ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳುತ್ತೇವೆ?"

2. ಸಮಾಜಧ್ವನಿಶಾಸ್ತ್ರ ಎಂದರೇನು? (ಸರಳ ಭಾಷಾ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನ)

ಔಪಚಾರಿಕವಾಗಿ, ಸಮಾಜಧ್ವನಿಶಾಸ್ತ್ರ ಭಾಷಾಶಾಸ್ತ್ರದ ಒಂದು ಶಾಖೆಯಾಗಿದ್ದು ಅದು ಸಂಯೋಜಿಸುತ್ತದೆ ಸಮಾಜ ಭಾಷಾಶಾಸ್ತ್ರ (ಸಾಮಾಜಿಕ ಗುಂಪುಗಳಲ್ಲಿ ಭಾಷೆ ಹೇಗೆ ಬದಲಾಗುತ್ತದೆ) ಮತ್ತು ಫೋನೆಟಿಕ್ಸ್ (ಮಾತಿನ ಶಬ್ದಗಳ ಅಧ್ಯಯನ).

ಪ್ರಾಯೋಗಿಕವಾಗಿ, ಇದು ಈ ರೀತಿಯ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳನ್ನು ಕೇಳುತ್ತದೆ:

• ವಯಸ್ಸು, ಲಿಂಗ, ಪ್ರದೇಶ, ಜನಾಂಗೀಯತೆ ಮತ್ತು ಸಾಮಾಜಿಕ ವರ್ಗವು ಉಚ್ಚಾರಣೆಯ ಮೇಲೆ ಹೇಗೆ ಪ್ರಭಾವ ಬೀರುತ್ತದೆ?
• ಯಾರಾದರೂ ಎಲ್ಲಿಂದ ಬಂದವರು ಅಥವಾ ಅವರು ತಮ್ಮನ್ನು ಹೇಗೆ ನೋಡುತ್ತಾರೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು ಕೇಳುಗರು ಸೂಕ್ಷ್ಮವಾದ ಧ್ವನಿ ವ್ಯತ್ಯಾಸಗಳನ್ನು ಹೇಗೆ ಬಳಸುತ್ತಾರೆ?
• ಸಮುದಾಯಗಳು ಮತ್ತು ಗುರುತುಗಳು ಬದಲಾದಂತೆ ಈ ಮಾದರಿಗಳು ಕಾಲಾನಂತರದಲ್ಲಿ ಹೇಗೆ ಬದಲಾಗುತ್ತವೆ?

ನೀವು ಇದನ್ನು ಈ ರೀತಿ ಯೋಚಿಸಬಹುದು: ಫೋನೆಟಿಕ್ಸ್ ಮಾತಿನ ಶಬ್ದಗಳನ್ನು ಸೆರೆಹಿಡಿಯುವ ಕ್ಯಾಮೆರಾ ಆಗಿದ್ದರೆ, ಸೋಶಿಯೊಫೋನೆಟಿಕ್ಸ್ ಎಂಬುದು ನಿಜವಾದ ಜನರು ಗುರುತು, ಸಂಬಂಧ ಮತ್ತು ಭಾವನೆಯನ್ನು ಸೂಚಿಸಲು ಆ ಶಬ್ದಗಳನ್ನು ಹೇಗೆ ಬಳಸುತ್ತಾರೆ ಎಂಬುದನ್ನು ತೋರಿಸುವ ಸಾಕ್ಷ್ಯಚಿತ್ರವಾಗಿದೆ.

ಕೆಲವು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಉದಾಹರಣೆಗಳು:

• ಇಂಗ್ಲಿಷ್‌ನಲ್ಲಿ, ಕೆಲವು ಭಾಷಿಕರು “thing” ಅನ್ನು ಬಲವಾದ “g” ನೊಂದಿಗೆ ಉಚ್ಚರಿಸುತ್ತಾರೆ, ಇತರರು ಹಾಗೆ ಮಾಡುವುದಿಲ್ಲ - ಮತ್ತು ಆ ಆಯ್ಕೆಗಳು ಪ್ರದೇಶ ಅಥವಾ ಸಾಮಾಜಿಕ ಗುಂಪನ್ನು ಸೂಚಿಸಬಹುದು.
• ಅನೇಕ ಭಾಷೆಗಳಲ್ಲಿ, ಪದಗಳು "ಒಂದೇ" ಆಗಿದ್ದರೂ ಸಹ, ಸ್ವರ ಮತ್ತು ಲಯ ಮಾದರಿಗಳು ಪ್ರದೇಶ ಅಥವಾ ಸಮುದಾಯದಿಂದ ಬದಲಾಗುತ್ತವೆ.
• ಯುವ ಭಾಷಣಕಾರರು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಸಾಂಸ್ಕೃತಿಕ ಗುರುತುಗಳಿಗೆ ಅನುಗುಣವಾಗಿ ಹೊಸ ಉಚ್ಚಾರಣೆಗಳನ್ನು ಅಳವಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಬಹುದು.

ಸೋಶಿಯೋಫೋನೆಟಿಕ್ಸ್ ಈ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ವಿವರವಾಗಿ ಅಧ್ಯಯನ ಮಾಡುತ್ತದೆ - ಆಗಾಗ್ಗೆ ಅಕೌಸ್ಟಿಕ್ ಅಳತೆಗಳು, ಗ್ರಹಿಕೆ ಪರೀಕ್ಷೆಗಳು ಮತ್ತು ದೊಡ್ಡ ಕಾರ್ಪೋರಾದೊಂದಿಗೆ - ಹೇಗೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು ಸಾಮಾಜಿಕ ಅರ್ಥವು ಧ್ವನಿಯಲ್ಲಿ ಎನ್ಕೋಡ್ ಆಗಿದೆ..

ಪ್ರವೇಶಿಸಬಹುದಾದ ಪರಿಚಯಕ್ಕಾಗಿ, ವಿವರಣೆಯನ್ನು ಇಲ್ಲಿ ನೋಡಿ ಸೋಶಿಯೋಫೋನೆಟಿಕ್ಸ್.ಕಾಮ್.

3. ಸಮಾಜಧ್ವನಿಶಾಸ್ತ್ರವು ಮಾತಿನ ವ್ಯತ್ಯಾಸವನ್ನು ಹೇಗೆ ಅಧ್ಯಯನ ಮಾಡುತ್ತದೆ

ಸಮಾಜಧ್ವನಿ ಸಂಶೋಧನೆಯು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಎರಡು ವಿಶಾಲ ಕ್ಷೇತ್ರಗಳನ್ನು ನೋಡುತ್ತದೆ:

1. ಉತ್ಪಾದನೆ - ಜನರು ನಿಜವಾಗಿ ಶಬ್ದಗಳನ್ನು ಹೇಗೆ ಉತ್ಪಾದಿಸುತ್ತಾರೆ.
2. ಗ್ರಹಿಕೆ - ಕೇಳುಗರು ಆ ಶಬ್ದಗಳನ್ನು ಮತ್ತು ಅವು ಹೊತ್ತಿರುವ ಸಾಮಾಜಿಕ ಸೂಚನೆಗಳನ್ನು ಹೇಗೆ ಅರ್ಥೈಸಿಕೊಳ್ಳುತ್ತಾರೆ.

ಕೆಲವು ಪ್ರಮುಖ ಪದಾರ್ಥಗಳು:

• ವಿಭಾಗೀಯ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳು: ಸ್ವರಗಳು ಮತ್ತು ವ್ಯಂಜನಗಳು (ಉದಾಹರಣೆಗೆ, /r/ ಅಥವಾ ಕೆಲವು ಸ್ವರಗಳು ಪ್ರದೇಶದಿಂದ ಪ್ರದೇಶಕ್ಕೆ ಹೇಗೆ ಭಿನ್ನವಾಗಿವೆ).
• ಸುಪ್ರಾಸೆಗ್ಮೆಂಟಲ್ಸ್ (ಛಂದಸ್ಸು): ಲಯ, ಒತ್ತಡ ಮತ್ತು ಸ್ವರ ಮಾದರಿಗಳು.
• ಧ್ವನಿ ಗುಣಮಟ್ಟ: ಉಸಿರಾಟ, ಕೀರಲು ಧ್ವನಿ ಮತ್ತು ಸಾಮಾಜಿಕ ಅರ್ಥವನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ಇತರ ಗುಣಗಳು.

ಕ್ರಮಶಾಸ್ತ್ರೀಯವಾಗಿ, ಸಾಮಾಜಿಕ ಧ್ವನಿವಿಜ್ಞಾನದ ಕೆಲಸವು ಬಳಸುತ್ತದೆ:

• ಅಕೌಸ್ಟಿಕ್ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ (ಫಾರ್ಮಂಟ್‌ಗಳನ್ನು ಅಳೆಯುವುದು, ಪಿಚ್, ಸಮಯ).
• ಗ್ರಹಿಕೆಯ ಪ್ರಯೋಗಗಳು (ಕೇಳುಗರು ಮಾತಿನ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಹೇಗೆ ವರ್ಗೀಕರಿಸುತ್ತಾರೆ ಅಥವಾ ನಿರ್ಣಯಿಸುತ್ತಾರೆ).
• ಸಾಮಾಜಿಕ ಭಾಷಾ ಸಂದರ್ಶನಗಳು ಮತ್ತು ಕಾರ್ಪೋರಾ (ಸಾಮಾಜಿಕ ಅಂಶಗಳಿಗಾಗಿ ಟಿಪ್ಪಣಿ ಮಾಡಲಾದ ನೈಜ ಸಂಭಾಷಣೆಗಳ ದೊಡ್ಡ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗಳು).

ದೊಡ್ಡ ತೀರ್ಮಾನವೆಂದರೆ ವ್ಯತ್ಯಾಸವು "ಶಬ್ದ"ವಲ್ಲ - ಅದು ರಚನಾತ್ಮಕ, ಅರ್ಥಪೂರ್ಣ ಮತ್ತು ಸಾಮಾಜಿಕವಾಗಿ ಮಾದರಿಯಾಗಿದೆ.

ಅದಕ್ಕಾಗಿಯೇ AI ಅದನ್ನು ನಿರ್ಲಕ್ಷಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಿಲ್ಲ.

4. ಸೋಶಿಯೋಫೋನೆಟಿಕ್ಸ್ AI ಮತ್ತು ಸ್ಪೀಚ್ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನವನ್ನು ಭೇಟಿಯಾಗುವ ಸ್ಥಳ

ಭಾಷಣ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನಗಳು — ASR, TTS, ಧ್ವನಿ ಬಾಟ್‌ಗಳು — ಇವುಗಳ ಮೇಲೆ ನಿರ್ಮಿಸಲಾಗಿದೆ ಭಾಷಣ ಡೇಟಾಆ ದತ್ತಾಂಶವು ಸಾಮಾಜಿಕ-ಧ್ವನಿ ವ್ಯತ್ಯಾಸವನ್ನು ಸೆರೆಹಿಡಿಯದಿದ್ದರೆ, ಕೆಲವು ಗುಂಪುಗಳಿಗೆ ಮಾದರಿಗಳು ಅನಿವಾರ್ಯವಾಗಿ ಹೆಚ್ಚಾಗಿ ವಿಫಲಗೊಳ್ಳುತ್ತವೆ.

ಉಚ್ಚಾರಣಾ ASR ಕುರಿತ ಸಂಶೋಧನೆಯು ಇದನ್ನು ತೋರಿಸುತ್ತದೆ:

• ಕೆಲವು ಉಚ್ಚಾರಣಾ ಶೈಲಿಗಳು ಮತ್ತು ಉಪಭಾಷೆಗಳಿಗೆ ಪದ ದೋಷಗಳ ಪ್ರಮಾಣ ನಾಟಕೀಯವಾಗಿ ಹೆಚ್ಚಾಗಿರಬಹುದು.
• ಸೀಮಿತ ತರಬೇತಿ ದತ್ತಾಂಶದೊಂದಿಗೆ ಉಚ್ಚಾರಣಾ ಭಾಷಣವು ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಸವಾಲಿನದ್ದಾಗಿದೆ.
• ಉಪಭಾಷೆಗಳಲ್ಲಿ ಸಾಮಾನ್ಯೀಕರಿಸಲು ಸಮೃದ್ಧ, ವೈವಿಧ್ಯಮಯ ದತ್ತಾಂಶ ಸಂಗ್ರಹಗಳು ಮತ್ತು ಎಚ್ಚರಿಕೆಯ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನದ ಅಗತ್ಯವಿದೆ.

ಸಮಾಜಧ್ವನಿಕ ಮಸೂರದಿಂದ, ಸಾಮಾನ್ಯ ವೈಫಲ್ಯ ವಿಧಾನಗಳು ಸೇರಿವೆ:

• ಉಚ್ಚಾರಣಾ ಪಕ್ಷಪಾತ: ಈ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯು "ಪ್ರಮಾಣಿತ" ಅಥವಾ ಉತ್ತಮವಾಗಿ ಪ್ರತಿನಿಧಿಸುವ ಉಚ್ಚಾರಣೆಗಳಿಗೆ ಉತ್ತಮವಾಗಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ.
• ಸ್ಥಳೀಯ ರೂಪಗಳ ಕಡಿಮೆ ಮಾನ್ಯತೆ: ಪ್ರಾದೇಶಿಕ ಉಚ್ಚಾರಣೆಗಳು, ಸ್ವರ ಬದಲಾವಣೆಗಳು ಮತ್ತು ಛಂದಸ್ಸಿನ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ತಪ್ಪಾಗಿ ಗುರುತಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ.
• ಅಸಮಾನ UX: ಕೆಲವು ಬಳಕೆದಾರರು ಈ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯನ್ನು "ನನ್ನಂತಹ ಜನರಿಗಾಗಿ ನಿರ್ಮಿಸಲಾಗಿಲ್ಲ" ಎಂದು ಭಾವಿಸುತ್ತಾರೆ.

ಈ ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ಹೆಸರಿಸಲು ಮತ್ತು ಅಳೆಯಲು ಸೊಸಿಯೊಫೋನೆಟಿಕ್ಸ್ ನಿಮಗೆ ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಇದು AI ತಂಡಗಳಿಗೆ ಶಬ್ದಕೋಶವನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ ಅವರ ಡೇಟಾ ಮತ್ತು ಮೆಟ್ರಿಕ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ಏನು ಕಾಣೆಯಾಗಿದೆ?.

5. ಸೋಶಿಯೋಫೋನೆಟಿಕ್ ಲೆನ್ಸ್‌ನೊಂದಿಗೆ ಸ್ಪೀಚ್ ಡೇಟಾ ವಿನ್ಯಾಸ

ಹೆಚ್ಚಿನ ಸಂಸ್ಥೆಗಳು ಈಗಾಗಲೇ ಭಾಷಾ ವ್ಯಾಪ್ತಿಯ ಬಗ್ಗೆ ಯೋಚಿಸುತ್ತಿವೆ ("ನಾವು ಇಂಗ್ಲಿಷ್, ಸ್ಪ್ಯಾನಿಷ್, ಹಿಂದಿ..."). ಸಮಾಜಧ್ವನಿಶಾಸ್ತ್ರವು ನಿಮ್ಮನ್ನು ಆಳವಾಗಿ ಹೋಗಲು ತಳ್ಳುತ್ತದೆ:

5.1 ನಿಮ್ಮ ಸಾಮಾಜಿಕ-ಧ್ವನಿವಿಜ್ಞಾನದ "ಬ್ರಹ್ಮಾಂಡ"ವನ್ನು ನಕ್ಷೆ ಮಾಡಿ

ಪಟ್ಟಿ ಮಾಡುವ ಮೂಲಕ ಪ್ರಾರಂಭಿಸಿ:

• ಗುರಿ ಮಾರುಕಟ್ಟೆಗಳು ಮತ್ತು ಪ್ರದೇಶಗಳು (ಉದಾಹರಣೆಗೆ, US, UK, ಭಾರತ, ನೈಜೀರಿಯಾ).
• ಕೀ ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಭಾಷೆಯೊಳಗಿನ ಪ್ರಭೇದಗಳು (ಪ್ರಾದೇಶಿಕ ಉಪಭಾಷೆಗಳು, ಜನಾಂಗೀಯ ಉಪಭಾಷೆಗಳು, ಸಾಮಾಜಿಕ ಉಪಭಾಷೆಗಳು).
• ಮುಖ್ಯವಾಗುವ ಬಳಕೆದಾರ ವಿಭಾಗಗಳು: ವಯಸ್ಸಿನ ಶ್ರೇಣಿಗಳು, ಲಿಂಗ ವೈವಿಧ್ಯತೆ, ಗ್ರಾಮೀಣ/ನಗರ, ವೃತ್ತಿಪರ ಡೊಮೇನ್‌ಗಳು.

ಇದು ನಿಮ್ಮ ಸಾಮಾಜಿಕ-ಧ್ವನಿವಿಜ್ಞಾನದ ವಿಶ್ವ - ನಿಮ್ಮ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯು ಸೇವೆ ಸಲ್ಲಿಸಲು ನೀವು ಬಯಸುವ ಧ್ವನಿಗಳ ಸ್ಥಳ.

೫.೨ ಆ ವಿಶ್ವವನ್ನು ಪ್ರತಿಬಿಂಬಿಸುವ ಮಾತನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸಿ

ನಿಮ್ಮ ಗುರಿ ಸ್ಥಳವನ್ನು ನೀವು ತಿಳಿದ ನಂತರ, ಅದರ ಸುತ್ತಲೂ ಡೇಟಾ ಸಂಗ್ರಹವನ್ನು ನೀವು ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಬಹುದು:

• ಎಲ್ಲೆಡೆ ಸ್ಪೀಕರ್‌ಗಳನ್ನು ನೇಮಿಸಿ ಪ್ರದೇಶಗಳು, ವಯಸ್ಸಿನ ಗುಂಪುಗಳು, ಲಿಂಗಗಳು ಮತ್ತು ಸಮುದಾಯಗಳು.
• ಬಹು ಚಾನೆಲ್‌ಗಳನ್ನು ಸೆರೆಹಿಡಿಯಿರಿ (ಮೊಬೈಲ್, ದೂರದ-ಕ್ಷೇತ್ರ ಮೈಕ್ರೊಫೋನ್‌ಗಳು, ದೂರವಾಣಿ).
• ಎರಡನ್ನೂ ಸೇರಿಸಿ ಓದಲು ಮಾತು ಮತ್ತು ನೈಸರ್ಗಿಕ ಸಂಭಾಷಣೆಯ ಮೂಲಕ ವೇಗ, ಲಯ ಮತ್ತು ಶೈಲಿಯಲ್ಲಿನ ನೈಜ-ಪ್ರಪಂಚದ ವ್ಯತ್ಯಾಸವನ್ನು ಮೇಲ್ಮೈಗೆ ತರುವುದು.

ಶೈಪ್ಸ್ ಮಾತು ಮತ್ತು ಆಡಿಯೊ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಭಾಷಣ ದತ್ತಾಂಶ ಸಂಗ್ರಹ ಸೇವೆಗಳು 150+ ಭಾಷೆಗಳಲ್ಲಿ ಉಪಭಾಷೆಗಳು, ಸ್ವರಗಳು ಮತ್ತು ಉಚ್ಚಾರಣೆಗಳನ್ನು ಗುರಿಯಾಗಿಸಿಕೊಂಡು - ನಿಖರವಾಗಿ ಇದನ್ನು ಮಾಡಲು ನಿರ್ಮಿಸಲಾಗಿದೆ.

೫.೩ ಕೇವಲ ಪದಗಳಲ್ಲ, ಸಮಾಜಧ್ವನಿ ಮೆಟಾಡೇಟಾವನ್ನು ಟಿಪ್ಪಣಿ ಮಾಡಿ

ಪ್ರತಿಲೇಖನವು ಸ್ವತಃ ನಿಮಗೆ ಹೇಳುವುದಿಲ್ಲ ಯಾರು ಮಾತನಾಡುತ್ತಿದ್ದಾರೆ ಅಥವಾ ಹೇಗೆ ಅವು ಧ್ವನಿಸುತ್ತವೆ.

ನಿಮ್ಮ ಡೇಟಾವನ್ನು ಸಾಮಾಜಿಕ ಧ್ವನಿವಿಜ್ಞಾನ-ಅರಿವುಳ್ಳದ್ದಾಗಿ ಮಾಡಲು, ನೀವು ಸೇರಿಸಬಹುದು:

• ಸ್ಪೀಕರ್-ಮಟ್ಟದ ಮೆಟಾಡೇಟಾ: ಪ್ರದೇಶ, ಸ್ವಯಂ-ವಿವರಿಸಿದ ಉಚ್ಚಾರಣೆ, ಪ್ರಬಲ ಭಾಷೆ, ವಯಸ್ಸಿನ ಆವರಣ.
• ಹೇಳಿಕೆ ಮಟ್ಟದ ಲೇಬಲ್‌ಗಳು: ಭಾಷಣ ಶೈಲಿ (ಸಾಂದರ್ಭಿಕ vs ಔಪಚಾರಿಕ), ಚಾನಲ್, ಹಿನ್ನೆಲೆ ಶಬ್ದ.
• ವಿಶೇಷ ಕಾರ್ಯಗಳಿಗಾಗಿ, ಕಿರಿದಾದ pಹೋನೆಟಿಕ್ ಲೇಬಲ್‌ಗಳು ಅಥವಾ ಪ್ರಾಸೋಡಿಕ್ ಟಿಪ್ಪಣಿಗಳು.

ಈ ಮೆಟಾಡೇಟಾ ನಿಮಗೆ ನಂತರ ಅನುಮತಿಸುತ್ತದೆ ಸಾಮಾಜಿಕ ಮತ್ತು ಫೋನೆಟಿಕ್ ಸ್ಲೈಸ್‌ಗಳ ಮೂಲಕ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸಿ, ಒಟ್ಟಾರೆಯಾಗಿ ಮಾತ್ರವಲ್ಲ.

6. ಸಮಾಜಧ್ವನಿಶಾಸ್ತ್ರ ಮತ್ತು ಮಾದರಿ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ: ಒಂದೇ WER ಮೀರಿ

ಹೆಚ್ಚಿನ ತಂಡಗಳು ಒಂದೇ ಒಂದು ವರದಿ ಮಾಡುತ್ತವೆ WER (ಪದ ದೋಷ ದರ) ಅಥವಾ ಪ್ರತಿ ಭಾಷೆಗೆ MOS (ಸರಾಸರಿ ಅಭಿಪ್ರಾಯ ಸ್ಕೋರ್). ಸೊಸಿಯೊಫೋನೆಟಿಕ್ಸ್ ಅದು ಸಾಕಾಗುವುದಿಲ್ಲ ಎಂದು ನಿಮಗೆ ಹೇಳುತ್ತದೆ.

ನೀವು ಕೇಳಬೇಕಾದದ್ದು:

• WER ಹೇಗೆ ಬದಲಾಗುತ್ತದೆ? ಉಚ್ಚಾರಣೆಯಿಂದ?
• ಕೆಲವು ವಯೋಮಾನದ ಗುಂಪುಗಳು ಅಥವಾ ಪ್ರದೇಶಗಳು ನಿರಂತರವಾಗಿ ಕೆಟ್ಟದಾಗಿದೆಯೇ?
• ಕೆಲವು ಧ್ವನಿಗಳಿಗೆ ಟಿಟಿಎಸ್ ಇತರರಿಗಿಂತ "ಹೆಚ್ಚು ನೈಸರ್ಗಿಕ" ರೀತಿಯಲ್ಲಿ ಧ್ವನಿಸುತ್ತದೆಯೇ?

ಒಂದು ಉಚ್ಚಾರಣಾ ASR ಸಮೀಕ್ಷೆಯು, ಒಂದೇ ಭಾಷೆಯಲ್ಲೂ ಸಹ, ಉಪಭಾಷೆಗಳು ಮತ್ತು ಉಚ್ಚಾರಣೆಗಳಲ್ಲಿ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆ ಎಷ್ಟು ವಿಭಿನ್ನವಾಗಿರುತ್ತದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಎತ್ತಿ ತೋರಿಸುತ್ತದೆ.

ಸರಳ ಆದರೆ ಶಕ್ತಿಯುತವಾದ ಬದಲಾವಣೆಯೆಂದರೆ:

• ನಿರ್ಮಿಸಲು ಪರೀಕ್ಷಾ ಸೆಟ್‌ಗಳನ್ನು ಉಚ್ಚಾರಣೆ, ಪ್ರದೇಶ ಮತ್ತು ಪ್ರಮುಖ ಜನಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರದ ಮೂಲಕ ಶ್ರೇಣೀಕರಿಸಲಾಗಿದೆ..
• ವರದಿ ಮೆಟ್ರಿಕ್‌ಗಳು ಪ್ರತಿ ಆಕ್ಸೆಂಟ್‌ಗೆ ಮತ್ತು ಸಾಮಾಜಿಕ-ಧ್ವನಿ ಗುಂಪಿನ ಪ್ರಕಾರ.
• ದೊಡ್ಡ ವ್ಯತ್ಯಾಸಗಳನ್ನು ಕೇವಲ ತಾಂತ್ರಿಕ ಕುತೂಹಲಗಳಲ್ಲ, ಬದಲಾಗಿ ಪ್ರಥಮ ದರ್ಜೆ ಉತ್ಪನ್ನ ದೋಷಗಳೆಂದು ಪರಿಗಣಿಸಿ.

ಇದ್ದಕ್ಕಿದ್ದಂತೆ, ಸಮಾಜಧ್ವನಿಶಾಸ್ತ್ರವು ಕೇವಲ ಸಿದ್ಧಾಂತವಲ್ಲ - ಅದು ನಿಮ್ಮ ಡ್ಯಾಶ್‌ಬೋರ್ಡ್‌ಗಳಲ್ಲಿದೆ.

ಭಾಷಣ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ ಡೇಟಾವನ್ನು ಯೋಜಿಸುವುದು ಮತ್ತು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡುವ ಬಗ್ಗೆ ಆಳವಾಗಿ ತಿಳಿದುಕೊಳ್ಳಲು, ಶೈಪ್ ಅವರ ಮಾರ್ಗದರ್ಶಿ ಭಾಷಣ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆಗಾಗಿ ತರಬೇತಿ ಡೇಟಾ ನಿಜವಾದ ಬಳಕೆದಾರರನ್ನು ಪ್ರತಿಬಿಂಬಿಸುವ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ವಿಭಜನೆಗಳನ್ನು ಹೇಗೆ ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸುವುದು ಎಂಬುದರ ಮೂಲಕ ನಡೆಯುತ್ತದೆ.

7. ಪ್ರಕರಣ ಅಧ್ಯಯನ: ಉತ್ತಮ ಡೇಟಾದೊಂದಿಗೆ ಉಚ್ಚಾರಣಾ ಪಕ್ಷಪಾತವನ್ನು ಸರಿಪಡಿಸುವುದು

ಫಿನ್‌ಟೆಕ್ ಕಂಪನಿಯೊಂದು ಇಂಗ್ಲಿಷ್ ಭಾಷೆಯ ಧ್ವನಿ ಸಹಾಯಕವನ್ನು ಪ್ರಾರಂಭಿಸುತ್ತದೆ. ಬಳಕೆದಾರರ ಪರೀಕ್ಷೆಗಳಲ್ಲಿ, ಎಲ್ಲವೂ ಸರಿಯಾಗಿ ಕಾಣುತ್ತದೆ. ಬಿಡುಗಡೆಯಾದ ನಂತರ, ಒಂದು ಪ್ರದೇಶದಲ್ಲಿ ಬೆಂಬಲ ಟಿಕೆಟ್‌ಗಳು ಹೆಚ್ಚಾಗುತ್ತವೆ. ತಂಡವು ಹುಡುಕಿದಾಗ, ಅವರು ಕಂಡುಕೊಳ್ಳುತ್ತಾರೆ:

• ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಪ್ರಾದೇಶಿಕ ಉಚ್ಚಾರಣೆ ಹೊಂದಿರುವ ಬಳಕೆದಾರರು ಹೆಚ್ಚಿನ ದೋಷ ದರಗಳನ್ನು ನೋಡುತ್ತಿದ್ದಾರೆ.
• ASR ಗಳು ತಮ್ಮ ಸ್ವರ ವ್ಯವಸ್ಥೆ ಮತ್ತು ಲಯದೊಂದಿಗೆ ಹೋರಾಡುತ್ತವೆ, ಇದರಿಂದಾಗಿ ಖಾತೆ ಸಂಖ್ಯೆಗಳು ಮತ್ತು ಆಜ್ಞೆಗಳು ತಪ್ಪಾಗಿ ಗುರುತಿಸಲ್ಪಡುತ್ತವೆ.
• ತರಬೇತಿ ಗುಂಪಿನಲ್ಲಿ ಆ ಪ್ರದೇಶದ ಕೆಲವೇ ಕೆಲವು ಭಾಷಣಕಾರರು ಇದ್ದಾರೆ.

ಸಾಮಾಜಿಕ-ಧ್ವನಿವಿಜ್ಞಾನದ ದೃಷ್ಟಿಕೋನದಿಂದ, ಇದು ಆಶ್ಚರ್ಯವೇನಿಲ್ಲ: ಆ ಉಚ್ಚಾರಣೆಯನ್ನು ಕಲಿಯಲು ಮಾದರಿಯನ್ನು ಎಂದಿಗೂ ಕೇಳಲಾಗಿಲ್ಲ.

ತಂಡವು ಅದನ್ನು ಹೇಗೆ ಸರಿಪಡಿಸುತ್ತದೆ ಎಂಬುದು ಇಲ್ಲಿದೆ: