زمان تخمینی مطالعه: 5 دقیقه

تشخیص صدا یا گوینده توانایی یک ماشین یا برنامه برای دریافت و تفسیر دیکته یا درک و اجرای دستورات گفتاری است. تشخیص صدا و گفتار یکی از داغ‌ترین موضوعات در فناوری امروزی است. این مفاهیم با اینکه از نظر اسم مشابه هستند اما یک تفاوت اساسی بین آنها وجود دارد.به طور خلاصه، تشخیص گفتار رایانه را قادر می‌سازد تا دستورات شفاهی را از هر کاربر دریافت و تفسیر کند، در حالی که تشخیص صدا اینترفیسی را برای صدای کاربر خاص تنظیم می‌کند. این چندین هدف را دنبال می کند. به عنوان مثال، از لحاظ امنیتی بازیگران بد نمی‌توانند از تشخیص گفتار برای به خطر انداختن یک سیستم استفاده کنند، زمانی که فقط دستورات صوتی یک کاربر مجاز شناخته شده و از آن اطاعت می‌شود. راحتی فناوری تشخیص صدا به طور فزاینده‌ای آن را به ابزاری ضروری برای اطمینان از تجربه مشتری قوی تبدیل کرده است. ناگفته نماند، رابط‌های کاربری دائما در حال تغییر هستند و این تغییرات ایجاب می‌کند که شرکت‌ها برای ارائه راحتی، یکپارچگی و امنیت مورد انتظار مشتریان سرعت خود را حفظ کنند.

تشخیص صدا چگونه کار می‌کند؟

توانایی مغز انسان در تفسیر گفتار مدت‌هاست که زبان شناسان را مجذوب خود کرده است. مکانیسم‌هایی که این امکان را فراهم می‌کند هنوز در هاله‌ای از ابهام است، تصور کنید که توسعه یک سیستم کامپیوتری برای انجام همان کار چقدر دشوار است. در ابتدایی‌ترین سطح خود، فناوری Voice Recognition، صدا را به سیگنال دیجیتال تبدیل می‌کند، که سیستم کامپیوتری می‌تواند آن را تجزیه و تحلیل کند تا صداهای خاص و سپس کلمات را شناسایی کند و معنای احتمالی آن را حدس بزند. این فناوری به عنوان مثال به مشتریان اجازه می‌دهد تا با یک سیستم خودکار برای رفع نیازهای خود تعامل داشته باشند تا زمانی که دستیار انسانی در دسترس قرار گیرد.

برای راه‌اندازی یک سیستم تشخیص صدا، کاربر چندین نمونه از صدای خود را به یک سیستم رایانه‌ای ارائه می‌دهد تا یک پروفایل یا الگوی برای آن صدای ورودی ایجاد کند. یک کاربر برای ایجاد یادگیری بهتر باید دستورات را با صداهای مختلف یا با حجم‌های مختلف بگوید تا نمونه‌های مختلفی را به سیستم ارائه دهد. با ایجاد این پروفایل، رایانه تعیین می‌کند که گوینده یک کاربر شناخته شده است یا یک مداخله‌گر ناشناخته. تشخیص صدا همچنین می‌تواند مزایای قابل توجهی را از نظر دقت ارائه دهد، زیرا این سیستم ویژگی‌های متمایز الگوهای گفتاری کاربر را در نظر می‌گیرد.

انواع برنامه‌های تشخیص صدا

چالش‌های پیاده‌سازی تشخیص صدا، دانشمندان رایانه را مجبور کرده است تا راه‌حل‌های جدیدی را برای قادر ساختن سیستم‌های رایانه‌ای برای تشخیص و پاسخگویی به گفتار انسان ایجاد کنند. راه‌حل‌های قدیمی‌تر اغلب از مدل پنهان مارکوف (HMM) استفاده می‌کردند، که در آن برنامه یک کلمه را از گفتار از طریق تجزیه و تحلیل واج‌ها با استفاده از نظریه احتمال رمزگشایی می‌کند. این روش برای چندین سال بسیار مؤثر بود. اخیراً، دانشمندان شروع به استفاده از شبکه‌های عصبی و یادگیری عمیق در فناوری تشخیص صدا کرده‌اند. این پیشرفت به لطف حجم عظیمی از داده‌هایی امکان‌پذیر است که اکنون برای تجزیه و تحلیل در دسترس است.

شبکه‌های عصبی ممکن است از HMM نیز استفاده کنند، اما معمولاً از طبقه‌بندی زمانی ارتباط‌گرا (CTC) استفاده می‌کنند که گفتار را که هنوز به واج‌ها تقسیم نشده است، تجزیه و تحلیل می‌کند. از آنجایی که سرعت برای افزایش تجربه کاربری برای تشخیص صدا بسیار مهم است، یک برنامه تشخیص صدا با هوش مصنوعی که با شبکه‌های عصبی ساخته شده است راه حل بهتری نسبت به HMM ارائه می‌دهد.

کاربردهای تشخیص صدا

اگر اطمینان ندارید که فناوری تشخیص صدا چگونه یا کجا ممکن است در کسب و کار شما جا بیفتد، در اینجا چند مثال برای شروع شما آورده شده است:

 

دیدگاهتان را بنویسید

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد. بخش‌های موردنیاز علامت‌گذاری شده‌اند *