Ikiwa unatumia Siri, Alexa, Cortana, Amazon Echo, au wengine kama sehemu ya maisha yako ya kila siku, utakubali hilo. Utambuzi wa hotuba imekuwa sehemu ya maisha yetu kila mahali. Haya uwezo wa akili bandia visaidizi vya sauti hubadilisha maswali ya matamshi ya watumiaji kuwa maandishi, kutafsiri na kuelewa anachosema mtumiaji ili kupata jibu linalofaa.
Kuna haja ya ukusanyaji wa data bora ili kukuza usemi unaotegemewa, miundo ya utambuzi. Lakini, kuendeleza programu ya utambuzi wa hotuba sio kazi rahisi - haswa kwa sababu kunakili usemi wa mwanadamu katika ugumu wake wote, kama vile mdundo, lafudhi, sauti na uwazi, ni ngumu. Na, unapoongeza hisia kwenye mchanganyiko huu changamano, inakuwa changamoto.
Utambuzi wa Usemi ni nini?
Utambuzi wa usemi ni uwezo wa programu kutambua na kuchakata hotuba ya binadamu kwenye maandishi. Ingawa tofauti kati ya utambuzi wa sauti na utambuzi wa usemi inaweza kuonekana kuwa ya msingi kwa wengi, kuna tofauti za kimsingi kati ya hizi mbili.
Ingawa utambuzi wa usemi na sauti ni sehemu ya teknolojia ya usaidizi wa sauti, hufanya kazi mbili tofauti. Utambuzi wa matamshi hunukuu otomatiki za matamshi ya binadamu na amri hadi maandishi, huku utambuzi wa sauti hujishughulisha tu na utambuzi wa sauti ya mzungumzaji.
Aina za Utambuzi wa Usemi
Kabla hatujaingia aina za utambuzi wa hotuba, hebu tuangalie kwa ufupi data ya utambuzi wa usemi.
Data ya utambuzi wa usemi ni mkusanyo wa rekodi za sauti za matamshi ya binadamu na unukuzi wa maandishi ambao husaidia kufunza mifumo ya mashine ya kujifunza kwa utambuzi wa sauti.
Rekodi za sauti na manukuu huingizwa kwenye mfumo wa ML ili algoriti iweze kufunzwa kutambua nuances ya usemi na kuelewa maana yake.
Ingawa kuna maeneo mengi ambapo unaweza kupata hifadhidata zilizopakiwa mapema bila malipo, ni bora kupata seti za data zilizobinafsishwa kwa miradi yako. Unaweza kuchagua ukubwa wa mkusanyiko, mahitaji ya sauti na spika na lugha kwa kuwa na mkusanyiko maalum wa data.
Spectrum ya Data ya Hotuba
Data ya hotuba masafa hubainisha ubora na sauti ya usemi kuanzia asilia hadi isiyo ya asili.
Data ya utambuzi wa Usemi Wenye Hati
Kama jina linavyopendekeza, hotuba ya Hati ni aina ya data inayodhibitiwa. Wazungumzaji hurekodi vishazi maalum kutoka kwa maandishi yaliyotayarishwa. Hizi kawaida hutumiwa kwa kutoa amri, zikisisitiza jinsi ya neno au kifungu yanasemwa badala ya yale yanayosemwa.
Utambuzi wa usemi wenye hati unaweza kutumika wakati wa kutengeneza kisaidia sauti ambacho kinafaa kuchukua amri zinazotolewa kwa kutumia lafudhi mbalimbali za spika.
Utambuzi wa usemi unaotegemea Mazingira
Katika hotuba yenye msingi wa kisa, mzungumzaji anaulizwa kufikiria hali fulani na kutoa amri ya sauti kulingana na mazingira. Kwa njia hii, matokeo ni mkusanyiko wa amri za sauti ambazo hazijaandikwa lakini zinadhibitiwa.
Data ya matamshi inayotegemea hali inahitajika na wasanidi programu wanaotafuta kutengeneza kifaa kinachoelewa matamshi ya kila siku na viini vyake mbalimbali. Kwa mfano, kuomba maelekezo ya kwenda kwa Pizza Hut iliyo karibu kwa kutumia maswali mbalimbali.
Utambuzi wa Usemi wa Asili
Mwishoni mwa masafa ya usemi ni usemi unaojitokeza wenyewe, wa asili na usiodhibitiwa kwa namna yoyote ile. Msemaji anaongea kwa uhuru kwa kutumia sauti yake ya kawaida ya mazungumzo, lugha, lami, na inor.
Ikiwa ungependa kutoa mafunzo kwa programu inayotegemea ML juu ya utambuzi wa usemi wa wazungumzaji wengi, basi isiyo na maandishi au mazungumzo ya mazungumzo seti ya data ni muhimu.
Vipengele vya kukusanya data kwa miradi ya hotuba.
Msururu wa hatua zinazohusika katika ukusanyaji wa data ya matamshi huhakikisha kuwa data iliyokusanywa ni ya ubora na inasaidia katika mafunzo ya miundo ya ubora wa juu inayotegemea AI.
Elewa majibu yanayohitajika ya mtumiaji
Anza kwa kuelewa majibu ya mtumiaji yanayohitajika kwa modeli. Ili kuunda kielelezo cha utambuzi wa usemi, unapaswa kukusanya data ambayo inawakilisha kwa karibu maudhui unayohitaji. Kusanya data kutoka kwa mwingiliano wa ulimwengu halisi ili kuelewa mwingiliano wa watumiaji na majibu. Ikiwa unaunda msaidizi wa gumzo kulingana na AI, angalia kumbukumbu za gumzo, rekodi za simu, majibu ya kisanduku cha mazungumzo ili kuunda mkusanyiko wa data.
Chunguza lugha mahususi ya kikoa
Unahitaji maudhui ya jumla na mahususi ya kikoa kwa mkusanyiko wa data wa utambuzi wa usemi. Mara tu unapokusanya data ya jumla ya hotuba, unapaswa kuchuja data na kutenganisha jumla na maalum.
Kwa mfano, wateja wanaweza kupiga simu ili kuomba miadi ya kuangalia glakoma katika kituo cha huduma ya macho. Kuomba miadi ni neno la kawaida sana, lakini glakoma ni mahususi ya kikoa.
Zaidi ya hayo, unapofunza modeli ya ML ya utambuzi wa usemi, hakikisha unaifundisha kutambua vishazi badala ya kila kimoja maneno yanayotambulika.
Rekodi Hotuba ya Binadamu
Baada ya kukusanya data kutoka kwa hatua mbili zilizopita, hatua inayofuata ingehusisha kuwafanya wanadamu kurekodi taarifa zilizokusanywa.
Ni muhimu kudumisha urefu bora wa hati. Kuuliza watu kusoma zaidi ya dakika 15 ya maandishi inaweza kuwa kinyume. Dumisha pengo la chini la sekunde 2 - 3 kati ya kila taarifa iliyorekodiwa.
Ruhusu rekodi iwe thabiti
Unda hazina ya hotuba ya watu mbalimbali, lafudhi za kuzungumza, mitindo iliyorekodiwa chini ya hali, vifaa na mazingira tofauti. Ikiwa watumiaji wengi wa siku zijazo watatumia simu ya mezani, hifadhidata yako ya mkusanyiko wa hotuba inapaswa kuwa na uwakilishi muhimu unaolingana na mahitaji hayo.
Sambaza utofauti katika kurekodi Hotuba
Baada ya kuweka mazingira lengwa, waulize wasomaji wako wa kukusanya data wasome hati iliyotayarishwa chini ya mazingira sawa. Waulize wahusika wasiwe na wasiwasi juu ya makosa na waweke toleo la asili iwezekanavyo. Wazo ni kuwa na kundi kubwa la watu wanaorekodi maandishi katika mazingira sawa.
Nakili Hotuba
Baada ya kurekodi hati kwa kutumia mada nyingi (pamoja na makosa), unapaswa kuendelea na unukuzi. Weka makosa sawa, kwani hii itakusaidia kufikia mahiri na anuwai katika data iliyokusanywa.
Badala ya kuwafanya wanadamu wanukuu maandishi yote neno kwa neno, unaweza kuhusisha injini ya hotuba hadi maandishi kufanya unukuzi. Hata hivyo, tunapendekeza pia uwaajiri wanakili binadamu ili kurekebisha makosa.
Tengeneza Seti ya majaribio
Kutengeneza seti ya majaribio ni muhimu kwa kuwa ni mkimbiaji wa mbele mfano wa lugha.
Tengeneza jozi ya hotuba na maandishi yanayolingana na uwafanye kuwa sehemu.
Baada ya kukusanya vipengele vilivyokusanywa, toa sampuli ya 20%, ambayo huunda seti ya mtihani. Sio seti ya mafunzo, lakini data hii iliyotolewa itakujulisha ikiwa mtindo uliofunzwa utanukuu sauti ambayo haijafunzwa.
Jenga modeli ya mafunzo ya lugha na kipimo
Sasa tengeneza muundo wa lugha ya utambuzi wa usemi kwa kutumia taarifa mahususi za kikoa na tofauti za ziada ikihitajika. Mara baada ya kufundisha mfano, unapaswa kuanza kuipima.
Chukua modeli ya mafunzo (iliyo na 80% ya sehemu za sauti zilizochaguliwa) na ijaribu kulingana na seti ya majaribio (iliyotolewa 20% ya mkusanyiko wa data) ili kuangalia utabiri na kutegemewa. Angalia makosa, mifumo, na uzingatia mambo ya mazingira ambayo yanaweza kurekebishwa.
Kesi za Matumizi Zinazowezekana au Maombi
Programu ya Kutamka, Vifaa Mahiri, Hotuba kwa maandishi, Usaidizi kwa Wateja, Maagizo ya Maudhui, Programu ya Usalama, Magari Zinazojiendesha, Kuchukua madokezo kwa ajili ya afya.
Utambuzi wa usemi hufungua ulimwengu wa uwezekano, na utumiaji wa matumizi ya sauti umeongezeka kwa miaka.
Baadhi ya matumizi ya kawaida ya teknolojia ya utambuzi wa hotuba pamoja na:
Programu ya Kutafuta kwa Sauti
Kulingana na Google, kuhusu 20% ya utafutaji unaofanywa kwenye programu ya Google ni sauti. Watu bilioni nane wanatarajiwa kutumia visaidizi vya sauti kufikia 2023, ongezeko kubwa kutoka bilioni 6.4 iliyotabiriwa mnamo 2022.
Utumiaji wa utafutaji wa sauti umeongezeka kwa kiasi kikubwa kwa miaka mingi, na mwelekeo huu unatabiriwa kuendelea. Wateja wanategemea utafutaji wa kutamka kutafuta hoja, kununua bidhaa, kutafuta biashara, kutafuta biashara za ndani na zaidi.
Vifaa vya Nyumbani/Vyombo Mahiri
Teknolojia ya utambuzi wa sauti inatumiwa kutoa amri za sauti kwa vifaa mahiri vya nyumbani kama vile TV, taa na vifaa vingine. 66% ya watumiaji nchini Uingereza, Marekani na Ujerumani zilisema kuwa walitumia visaidizi vya sauti wanapotumia vifaa mahiri na spika.
Hotuba ya maandishi
Programu za hotuba-kwa-maandishi zinatumika kusaidia katika kompyuta bila malipo wakati wa kuandika barua pepe, hati, ripoti na mengine. Hotuba ya maandishi huondoa wakati wa kuandika hati, kuandika vitabu na barua, video za manukuu, na kutafsiri maandishi.
Msaada Kwa Walipa Kodi
Maombi ya utambuzi wa usemi hutumiwa sana katika huduma kwa wateja na usaidizi. Mfumo wa utambuzi wa matamshi husaidia katika kutoa masuluhisho ya huduma kwa wateja 24/7 kwa gharama nafuu na idadi ndogo ya wawakilishi.
Imla ya Maudhui
Amri ya yaliyomo ni nyingine kesi ya matumizi ya utambuzi wa hotuba ambayo huwasaidia wanafunzi na wasomi kuandika maudhui mengi kwa muda mfupi. Inasaidia sana wanafunzi walio katika hali mbaya kwa sababu ya upofu au matatizo ya kuona.
Maombi ya usalama
Utambuzi wa sauti hutumiwa sana kwa madhumuni ya usalama na uthibitishaji kwa kutambua sifa za kipekee za sauti. Badala ya kumfanya mtu ajitambulishe kwa kutumia taarifa za kibinafsi kuibiwa au kutumiwa vibaya, bayometriki za sauti huongeza usalama.
Zaidi ya hayo, utambuzi wa sauti kwa madhumuni ya usalama umeboresha viwango vya kuridhika kwa wateja kwani huondoa mchakato uliopanuliwa wa kuingia na kurudia hati miliki.
Amri za sauti kwa magari
Magari, hasa magari, sasa yana kipengele cha kawaida cha utambuzi wa sauti ili kuimarisha usalama wa uendeshaji. Husaidia madereva kuzingatia kuendesha gari kwa kukubali amri rahisi za sauti kama vile kuchagua stesheni za redio, kupiga simu au kupunguza sauti.
Kuchukua kumbukumbu kwa huduma ya afya
Programu ya manukuu ya kimatibabu iliyoundwa kwa kutumia kanuni za utambuzi wa usemi hunasa kwa urahisi madokezo ya sauti, maagizo, uchunguzi na dalili za madaktari. Kuchukua kumbukumbu za matibabu huongeza ubora na uharaka katika tasnia ya huduma ya afya.
Je, una mradi wa utambuzi wa usemi ambao unaweza kubadilisha biashara yako? Unachoweza kuhitaji ni mkusanyiko wa data uliobinafsishwa wa utambuzi wa usemi.
Programu ya utambuzi wa usemi inayotegemea AI inahitaji kufunzwa kuhusu seti za data zinazotegemeka kwenye kanuni za ujifunzaji za mashine ili kujumuisha sintaksia, sarufi, muundo wa sentensi, mihemko na nuances ya matamshi ya binadamu. Muhimu zaidi, programu inapaswa kuendelea kujifunza na kujibu - kukua kwa kila mwingiliano.
Huko Shaip, tunatoa seti za data zilizobinafsishwa za utambuzi wa usemi kwa ajili ya miradi mbalimbali ya kujifunza kwa mashine. Ukiwa na Shaip, unaweza kufikia data ya ubora wa juu ya mafunzo iliyoundwa iliyoundwa ambayo inaweza kutumika kujenga na kuuza mfumo unaotegemewa wa utambuzi wa usemi. Wasiliana na wataalamu wetu kwa ufahamu wa kina wa matoleo yetu.
[Soma pia: Mwongozo Kamili wa AI ya Maongezi]
