အလိုအလျောက် စကားပြော အသိအမှတ်ပြုခြင်း (ASR) သည် ဝေးကွာလာပြီ။ ဟိုးရှေးရှေးတုန်းက တီထွင်ခဲ့ပေမဲ့ ဘယ်သူကမှ မသုံးဖူးပါဘူး။ သို့သော်လည်း အချိန်နှင့်နည်းပညာသည် ယခုအခါ သိသိသာသာ ပြောင်းလဲလာပါသည်။ အသံကူးယူခြင်း သိသိသာသာ ပြောင်းလဲလာပါသည်။
AI (Artificial Intelligence) ကဲ့သို့သော နည်းပညာများသည် မြန်ဆန်တိကျသောရလဒ်များရရှိရန်အတွက် အသံမှစာသားဘာသာပြန်ဆိုခြင်းလုပ်ငန်းစဉ်ကို စွမ်းဆောင်ပေးပါသည်။ ရလဒ်အနေဖြင့်၊ လက်တွေ့ကမ္ဘာရှိ ၎င်း၏အပလီကေးရှင်းများသည်လည်း တိုးများလာကာ Tik Tok၊ Spotify နှင့် Zoom ကဲ့သို့သော နာမည်ကြီးအက်ပ်အချို့သည် ၎င်းတို့၏မိုဘိုင်းအက်ပ်များတွင် လုပ်ငန်းစဉ်ကို ထည့်သွင်းထားသည်။
ထို့ကြောင့် ကျွန်ုပ်တို့သည် ASR ကို စူးစမ်းလေ့လာပြီး ၎င်းသည် 2022 ခုနှစ်တွင် ရေပန်းအစားဆုံးနည်းပညာများထဲမှ တစ်ခုဖြစ်သည့် အကြောင်းရင်းကို ရှာဖွေကြည့်ကြပါစို့။
စာသားဆီသို့ စကားပြောဆိုခြင်းဟူသည် အဘယ်နည်း။
Speech to text သည် လူ့စကားပြောကို analog တစ်ခုမှ ဒစ်ဂျစ်တယ်ပုံစံသို့ ဘာသာပြန်ပေးသည့် AI-အဆင့်မြှင့်ထားသော နည်းပညာတစ်ခုဖြစ်သည်။ ထို့အပြင်၊ စုဆောင်းထားသောဒေတာ၏ ဒစ်ဂျစ်တယ်ပုံစံကို စာသားဖော်မတ်သို့ ကူးယူထားသည်။
ဤနည်းလမ်းနှင့် လုံးဝကွဲပြားသည့် စကားသံကို စာသားမှတ်မိခြင်းနှင့်အတူ မကြာခဏ ရောထွေးနေပါသည်။ အသံကို အသိအမှတ်ပြုခြင်းတွင်၊ လူများ၏ အသံပုံစံများကို ခွဲခြားသတ်မှတ်ခြင်းအပေါ် အာရုံစူးစိုက်ထားသော်လည်း၊ ဤနည်းလမ်းတွင်၊ စနစ်သည် ပြောနေသည့်စကားလုံးများကို ခွဲခြားသတ်မှတ်ရန် ကြိုးစားသည်။
စကားလုံးမှ စာသားသို့ ဘုံအမည်များ
ဤအဆင့်မြင့် စကားပြောမှတ်သားမှုနည်းပညာသည် လူကြိုက်များပြီး နာမည်များဖြင့် ရည်ညွှန်းသည်-
- အလိုအလျောက် စကားပြော အသိအမှတ်ပြုမှု (ASR)
- မိန့်ခွန်းအသိအမှတ်ပြုမှု
- ကွန်ပြူတာ စကားပြော မှတ်သားခြင်း။
- အသံမှတ်တမ်း
- မျက်နှာပြင်ဖတ်ခြင်း။
အလိုအလျောက် စကားပြော အသိအမှတ်ပြုခြင်း၏ လုပ်ဆောင်မှုကို နားလည်ခြင်း။
အသံမှ စာသားဘာသာပြန်ဆော့ဖ်ဝဲလ်၏ လုပ်ဆောင်မှုသည် ရှုပ်ထွေးပြီး အဆင့်များစွာကို အကောင်အထည်ဖော်ရန် ပါဝင်သည်။ ကျွန်ုပ်တို့သိသည့်အတိုင်း၊ စကားမှ စာသားသည် အသံဖိုင်များကို တည်းဖြတ်နိုင်သော စာသားဖော်မတ်သို့ ပြောင်းရန် ဒီဇိုင်းထုတ်ထားသည့် သီးသန့်ဆော့ဖ်ဝဲတစ်ခုဖြစ်သည်။ အသံအသိအမှတ်ပြုမှုကို အသုံးချခြင်းဖြင့် ၎င်းကိုလုပ်ဆောင်သည်။
ဖြစ်စဉ်
- အစပိုင်းတွင်၊ Analog-to-digital converter ကိုအသုံးပြု၍ ကွန်ပျူတာပရိုဂရမ်တစ်ခုသည် တုန်ခါမှုအချက်ပြများမှ တုန်ခါမှုများကို ပိုင်းခြားသိရှိရန် ထောက်ပံ့ပေးထားသောဒေတာအတွက် ဘာသာစကားဆိုင်ရာ algorithms များကို အသုံးပြုပါသည်။
- ထို့နောက် သက်ဆိုင်ရာ အသံများကို အသံလှိုင်းများကို တိုင်းတာပြီး စစ်ထုတ်ပါသည်။
- ထို့အပြင်၊ အသံများကို စက္ကန့်ပေါင်း ရာနှင့်ချီ သို့မဟုတ် ထောင်ပေါင်းများစွာသို့ ခွဲဝေပြီး ဖုန်းမက်စ် (စကားလုံးတစ်လုံးနှင့်တစ်လုံး ကွဲပြားစေရန် တိုင်းတာနိုင်သော အသံယူနစ်တစ်ခု)။
- Phonemes များသည် လက်ရှိဒေတာကို လူသိများသော စကားလုံးများ၊ စာကြောင်းများနှင့် စကားစုများနှင့် နှိုင်းယှဉ်ရန် သင်္ချာပုံစံဖြင့် ဆက်လက်လုပ်ဆောင်ပါသည်။
- အထွက်သည် စာသား သို့မဟုတ် ကွန်ပြူတာအခြေခံ အော်ဒီယိုဖိုင်တွင် ဖြစ်သည်။
[ဖတ်ရန်- အလိုအလျောက် စကားပြော အသိအမှတ်ပြုခြင်း၏ ပြည့်စုံသော ခြုံငုံသုံးသပ်ချက်]
စာသားအတွက် စကားပြောဆိုရာမှာ ဘာကိုအသုံးပြုကြသလဲ။
အလိုအလျောက် စကားပြော မှတ်သားမှု ဆော့ဖ်ဝဲလ် အသုံးပြုမှု အများအပြား ရှိပါသည်။
- အကြောင်းအရာရှာဖွေမှု- ကျွန်ုပ်တို့အများစုသည် ကျွန်ုပ်တို့၏ဖုန်းများတွင် စာလုံးရိုက်ခြင်းမှ ကျွန်ုပ်တို့၏အသံကိုမှတ်မိရန်နှင့် လိုချင်သောရလဒ်များကိုပေးဆောင်ရန် ဆော့ဖ်ဝဲလ်အတွက် ခလုတ်တစ်ခုနှိပ်ခြင်းသို့ ပြောင်းသွားကြသည်။
- ဧည့်ဝန်ဆောင်မှု: လုပ်ငန်းစဉ်၏ ကနဦးအဆင့်အနည်းငယ်တွင် သုံးစွဲသူများကို လမ်းညွှန်ပေးနိုင်သည့် Chatbots နှင့် AI assistant များသည် အသုံးများလာပါသည်။
- အချိန်နှင့်တပြေးညီ အပိတ်စာတန်းထိုးခြင်း။− အကြောင်းအရာကို တစ်ကမ္ဘာလုံးအတိုင်းအတာဖြင့် ဝင်ရောက်ကြည့်ရှုခွင့် တိုးလာခြင်းဖြင့်၊ အချိန်နှင့်တပြေးညီ အပိတ်စာတန်းထိုးခြင်းသည် ထင်ရှားပြီး သိသာထင်ရှားသော စျေးကွက်တစ်ခု ဖြစ်လာပြီး ၎င်းကို အသုံးပြုရန်အတွက် ASR ကို ရှေ့သို့ တွန်းပို့ပါသည်။
- အီလက်ထရွန်းနစ်စာရွက်စာတမ်း ပိုမိုကောင်းမွန်သော မြန်ဆန်မှုနှင့် ထိရောက်မှုတို့ကို ဖြည့်ဆည်းပေးရန်အတွက် စီမံခန့်ခွဲရေးဌာနအများအပြားသည် ASR ကို စတင်အသုံးပြုနေပြီဖြစ်သည်။
စကားပြောအသိအမှတ်ပြုခြင်းအတွက် အဓိကစိန်ခေါ်မှုတွေက ဘာတွေလဲ။
အသံမှတ်စာ ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှု အထွတ်အထိပ်သို့ မရောက်သေးပါ။ စနစ်ထိရောက်အောင် အင်ဂျင်နီယာတွေက တန်ပြန်ဖို့ ကြိုးစားနေတဲ့ စိန်ခေါ်မှုတွေ အများကြီးရှိပါသေးတယ်။
- လေယူလေသိမ်းနှင့် ဒေသိယစကားများကို ထိန်းချုပ်ခွင့်ရရှိခြင်း။
- စကားပြောဝါကျများ၏ ဆက်စပ်မှုကို နားလည်ခြင်း။
- ထည့်သွင်းမှုအရည်အသွေးကို ချဲ့ထွင်ရန် နောက်ခံဆူညံသံများကို ခွဲထုတ်ခြင်း။
- ထိရောက်သောလုပ်ဆောင်မှုအတွက် ကုဒ်ကို မတူညီသောဘာသာစကားများသို့ ပြောင်းခြင်း။
- ဗီဒီယိုဖိုင်များတွင် စကားပြောရာတွင် အသုံးပြုသည့် အမြင်အာရုံများကို ပိုင်းခြားစိတ်ဖြာခြင်း။
အသံစာသားမှတ်တမ်းများနှင့် စကားပြောမှစာသားသို့ AI ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှု
အလိုအလျောက်စကားပြောအသိအမှတ်ပြုဆော့ဖ်ဝဲဖြင့်အကြီးမားဆုံးစိန်ခေါ်မှုမှာ၎င်း၏ထွက်ရှိမှုကို 100% တိကျစွာဖန်တီးခြင်းဖြစ်သည်။ ဒေတာအကြမ်းသည် ဒိုင်းနမစ်ဖြစ်ပြီး တစ်ခုတည်းသော အယ်လဂိုရီသမ်ကို အသုံးမပြုနိုင်သောကြောင့် AI ကို မှန်ကန်သောအကြောင်းအရာတွင် နားလည်စေရန် လေ့ကျင့်ပေးရန်အတွက် ဒေတာကို အမှတ်အသားပြုထားသည်။
ဤလုပ်ငန်းစဉ်ကိုဆောင်ရွက်ရန်၊ သတ်သတ်မှတ်မှတ်လုပ်ဆောင်ရမည့်တာဝန်များဖြစ်သည့်-
အမည်ပေးထားသည့် Entity Recognition (NER)- င်း၏ NNER ကွဲပြားသောအမည်ပေးထားသည့်အရာများကို သီးခြားအမျိုးအစားများအဖြစ် ခွဲခြားခွဲခြားသတ်မှတ်ခြင်းလုပ်ငန်းစဉ်ဖြစ်သည်။- ခံစားချက်နှင့် ခေါင်းစဉ်ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်း- အများအပြား algorithms ကိုအသုံးပြုသည့်ဆော့ဖ်ဝဲလ်သည် အမှားအယွင်းကင်းသောရလဒ်များကိုပေးဆောင်ရန် ပံ့ပိုးပေးထားသောဒေတာ၏စိတ်ခံစားမှုဆိုင်ရာခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုကိုလုပ်ဆောင်သည်။
အမည်ပေးထားသည့် Entity Recognition (NER)- - ရည်ရွယ်ချက်နှင့် စကားဝိုင်း ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်း- Intention detection သည် စကားပြောသူ၏ ရည်ရွယ်ချက်ကို အသိအမှတ်ပြုရန် AI ကို လေ့ကျင့်ပေးရန် ရည်ရွယ်သည်။ AI-powered chatbots ဖန်တီးရန်အတွက် အဓိကအားဖြင့် ၎င်းကိုအသုံးပြုသည်။
ကောက်ချက်
Speech to Text နည်းပညာသည် ယခုအချိန်တွင် ကောင်းမွန်သောအဆင့်တွင် ရှိနေပါသည်။ အသံရှာဖွေခြင်းနှင့် ထိန်းချုပ်ရေးလက်ထောက်များကို ၎င်းတို့၏အက်ပ်များတွင် ထည့်သွင်းထားသည့် ဒစ်ဂျစ်တယ်စက်ပစ္စည်းများ ပိုမိုများပြားလာသဖြင့် အသံမှတ်တမ်းသွင်းခြင်းအတွက် လိုအပ်ချက်သည် မြင့်တက်လာမည်ဖြစ်သည်။ သင့်အက်ပ်တွင် ဤအထင်ကြီးစရာကောင်းသောအင်္ဂါရပ်ကို ထည့်သွင်းရန် စိတ်အားထက်သန်ပါက၊ အသေးစိတ်အချက်အလက်များအပြည့်အစုံကိုသိရှိရန် Shaip ၏မိန့်ခွန်းဒေတာစုဆောင်းရေးကျွမ်းကျင်သူများကို ဆက်သွယ်ပါ။
