အလိုအလျောက်စကားပြောအသိအမှတ်ပြုမှုအတွက် အသံဒေတာစုဆောင်းခြင်းလုပ်ငန်းစဉ်ကို နားလည်ခြင်း။

အလိုအလျောက် စကားပြောအသိအမှတ်ပြုမှုစနစ်များနှင့် Siri၊ Alexa နှင့် Cortana ကဲ့သို့သော virtual assistant များသည် ကျွန်ုပ်တို့၏ဘဝ၏ ဘုံအစိတ်အပိုင်းများဖြစ်လာသည်။ ဉာဏ်ရည်ထက်မြက်လာသည်နှင့်အမျှ ၎င်းတို့အပေါ် ကျွန်ုပ်တို့၏မှီခိုအားထားမှုသည် သိသိသာသာတိုးလာသည်။ ကျွန်ုပ်တို့၏မီးများဖွင့်ခြင်းမှ တီဗီချန်နယ်များကို ပြောင်းလဲခြင်းအထိ ဖုန်းခေါ်ဆိုခြင်းအထိ၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် ဤစမတ်နည်းပညာများကို အသုံးချပြီး လောကီအလုပ်များကို ပြီးမြောက်စေပါသည်။

သို့သော် ဤစကားများကို အသိအမှတ်ပြုခြင်းစနစ်များ မည်သို့အလုပ်လုပ်သည်ကို သင်တွေးဖူးပါသလား။

ကောင်းပြီ၊ ဤဘလော့ဂ်သည် သင့်အား အလိုအလျောက် စကားပြောအသိအမှတ်ပြုခြင်း၏ အခြေခံအချို့ကို သင်ကြားပေးပါမည်။ ထို့အပြင်၊ Siri ကဲ့သို့ လုပ်ဆောင်နိုင်သော virtual assistant များ မည်သို့လုပ်ဆောင်သည်ကို ကျွန်ုပ်တို့စူးစမ်းလေ့လာပါမည်။

အလိုအလျောက် စကားပြော အသိအမှတ်ပြုခြင်းဆိုတာ ဘာလဲ။

Automatic Speech Recognition (ASR) သည် ဥာဏ်ရည်တုနှင့် စက်သင်ယူမှုဆိုင်ရာ အယ်လဂိုရီသမ်များစွာကို အသုံးချကာ လူသားစကားများကို စာသားအဖြစ်သို့ ပြောင်းလဲပေးနိုင်သည့် ကွန်ပျူတာစနစ်အား ဆော့ဖ်ဝဲတစ်ခုဖြစ်သည်။

ပေးထားသော command ကို convert လုပ်ပြီး ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာပြီးနောက်၊ ကွန်ပျူတာသည် အသုံးပြုသူအတွက် သင့်လျော်သော output တစ်ခုဖြင့် တုံ့ပြန်သည်။ ASR ကို 1962 ခုနှစ်တွင် စတင်မိတ်ဆက်ခဲ့ပြီး ထိုအချိန်မှစ၍ Alexa နှင့် Siri ကဲ့သို့သော လူကြိုက်များသော အက်ပ်လီကေးရှင်းများကြောင့် ၎င်း၏လုပ်ငန်းဆောင်တာများကို အဆက်မပြတ် တိုးတက်ကောင်းမွန်လာကာ ထင်ရှားကျော်ကြားလာခဲ့သည်။

အလိုအလျောက် စကားပြောအသိအမှတ်ပြုမှုကို မိန့်ခွန်းမှ စာသားဖတ်သူအဖြစ်လည်း သိပါသလား။ ၎င်းအကြောင်းကို ဤဘလော့ဂ်တွင် ပိုမိုဖတ်ရှုပါ။ 

ASR မော်ဒယ်များကို လေ့ကျင့်သင်ကြားရန်အတွက် မိန့်ခွန်းစုဆောင်းခြင်းဆိုင်ရာ လုပ်ငန်းစဉ်ကဘာလဲ။

မိန့်ခွန်းစုစည်းမှုသည် ASR မော်ဒယ်များကို ကျွေးမွေးရန်နှင့် လေ့ကျင့်ရန်အတွက် အသုံးပြုသည့် နယ်ပယ်များစွာမှ နမူနာမှတ်တမ်းများကို စုဆောင်းရန် ရည်ရွယ်သည်။ ASR စနစ်သည် စကားသံနှင့် အသံဒေတာအစုံအလင်ကို ၎င်း၏စနစ်သို့ စုဆောင်းပေးသည့်အခါ အမြင့်ဆုံးထိရောက်မှုကို ပေးပါသည်။

ချောမွေ့စွာလုပ်ဆောင်နိုင်ရန်၊ စုဆောင်းထားသော စကားပြောဒေတာအတွဲများတွင် ပစ်မှတ်လူဦးရေ၊ ဘာသာစကား၊ လေယူလေသိမ်းနှင့် ဒေသိယစကားများ အားလုံးပါဝင်ရပါမည်။ အောက်ပါလုပ်ငန်းစဉ်သည် အဆင့်များစွာဖြင့် စက်သင်ယူမှုပုံစံကို လေ့ကျင့်နည်းကို ပြသသည်-

• Demographic Matrix တည်ဆောက်ခြင်းဖြင့် စတင်ပါ။

  တည်နေရာ၊ ကျား၊ မ၊ ဘာသာစကား၊ အသက်နှင့် လေယူလေသိမ်းစသည့် မတူညီသော လူဦးရေပုံစံများအတွက် ဒေတာကို အဓိကထား စုဆောင်းပါသည်။ ထို့အပြင် လမ်းဘေးဆူညံသံ၊ စောင့်ဆိုင်းခန်းဆူညံသံ၊ အများပြည်သူရုံးဆူညံသံစသည်ဖြင့် ပတ်ဝန်းကျင်ဆူညံသံများကို ဖမ်းယူနိုင်စေရန် သေချာစေပါ။

• မိန့်ခွန်းဒေတာကို စုဆောင်းပြီး မှတ်တမ်းတင်ပါ။

  နောက်တစ်ဆင့်မှာ သင်၏ ASR မော်ဒယ်ကို လေ့ကျင့်ရန် မတူညီသော ပထဝီဝင်တည်နေရာများကို အခြေခံ၍ လူ့အသံနှင့် စကားပြောနမူနာများကို စုဆောင်းခြင်းဖြစ်သည်။ ၎င်းသည် အရေးကြီးသော ခြေလှမ်းဖြစ်ပြီး ဝါကျ၏ စစ်မှန်သော ခံစားမှုကို ရရှိရန်နှင့် မတူညီသော လေယူလေသိမ်းနှင့် ဒေသိယစကားများဖြင့် တူညီသောဝါကျများကို ထပ်ခါတလဲလဲ ပြုလုပ်ရန် ရှည်လျားသော တိုတောင်းသော စကားလုံးများ၏ ပြောဆိုမှုကို လုပ်ဆောင်ရန် လူသားကျွမ်းကျင်သူများ လိုအပ်ပါသည်။

• သီးခြားစမ်းသပ်မှုတစ်ခုဖန်တီးပါ။

  ကူးယူထားသော စာသားကို စုဆောင်းပြီးသည်နှင့် နောက်တစ်ဆင့်မှာ ၎င်းကို သက်ဆိုင်ရာ အသံဒေတာနှင့် တွဲချိတ်ရန် ဖြစ်သည်။ ထို့နောက် အချက်အလက်ကို အပိုင်းခွဲပြီး ၎င်းတို့ထံမှ ထုတ်ပြန်ချက်တစ်ခု ထည့်သွင်းပါ။ ယခု၊ အပိုင်းခွဲထားသော ဒေတာအတွဲများမှ နောက်ထပ်စမ်းသပ်မှုများအတွက် အစုတစ်ခုမှ ကျပန်းဒေတာကို သင်ဆွဲယူနိုင်ပါသည်။

• သင်၏ ASR ဘာသာစကားပုံစံကို လေ့ကျင့်ပါ။

  သင့်ဒေတာအတွဲများ တွင် အချက်အလက် များလေလေ၊ သင်၏ AI-လေ့ကျင့်ထားသော မော်ဒယ်သည် ပိုမိုကောင်းမွန်လေဖြစ်သည်။ ထို့ကြောင့်၊ သင် စောစောက မှတ်တမ်းတင်ထားသည့် စာသားနှင့် စကားများ အမျိုးမျိုးကို ဖန်တီးပါ။ မတူညီသော စကားပြောအမှတ်အသားများကို အသုံးပြု၍ တူညီသောစာကြောင်းများကို အဓိပ္ပါယ်ဖော်ပါ။

• Output ကို အကဲဖြတ်ပြီး နောက်ဆုံးတွင် Iterate လုပ်ပါ။

  နောက်ဆုံးတွင်၊ ၎င်း၏စွမ်းဆောင်ရည်ကိုပြုပြင်ရန် သင်၏ ASR မော်ဒယ်၏ထွက်ရှိမှုကို တိုင်းတာပါ။ ၎င်း၏ ထိရောက်မှုကို ဆုံးဖြတ်ရန် မော်ဒယ်ကို စမ်းသပ်မှုတစ်ခုနှင့် နှိုင်းယှဉ်ပါ။ သင့်လျော်စွာ၊ သင့် ASR မော်ဒယ်ကို လိုချင်သော output ထုတ်ပေးရန်နှင့် ကွာဟချက်များအား ပြုပြင်ရန် တုံ့ပြန်ချက်ကွင်းတစ်ခုတွင် ချိတ်ဆက်ပါ။

[ဖတ်ရန်- အလိုအလျောက် စကားပြော အသိအမှတ်ပြုခြင်း၏ ပြည့်စုံသော ခြုံငုံသုံးသပ်ချက်]