Otomatik Konuşma Tanıma

Otomatik Konuşma Tanıma için Ses Verilerinin Toplama Sürecini Anlama

Otomatik Konuşma Tanıma sistemleri ve Siri, Alexa ve Cortana gibi sanal asistanlar hayatımızın ortak parçaları haline geldi. Onlar daha akıllı hale geldikçe onlara olan bağımlılığımız önemli ölçüde artıyor. Işıklarımızı açmaktan arama yapmaya ve TV kanallarını değiştirmeye kadar, sıradan görevleri tamamlamak için bu akıllı teknolojilerden yararlanıyoruz.

Ancak, bu konuşma tanıma sistemlerinin nasıl çalıştığını hiç merak ettiniz mi?

Bu blog sizi Otomatik Konuşma Tanıma'nın bazı temelleri konusunda eğitecek. Ayrıca, çalışmasını ve Siri gibi işlevsel sanal asistanların nasıl oluşturulduğunu keşfedeceğiz.

Otomatik Konuşma Tanıma nedir?

Otomatik Konuşma Tanıma (ASR), bilgisayar sisteminin insan konuşmasını metne dönüştürmesini sağlayan, çoklu yapay zeka ve makine öğrenimi algoritmalarından yararlanan bir yazılımdır.

Verilen komutu dönüştürdükten ve analiz ettikten sonra bilgisayar, kullanıcıya uygun bir çıktı ile yanıt verir. ASR ilk olarak 1962'de tanıtıldı ve o zamandan beri operasyonlarını sürekli geliştiriyor ve Alexa ve Siri gibi popüler uygulamalar sayesinde büyük ilgi görüyor.

Otomatik Konuşma Tanıma'nın Konuşmadan Metne Okuyucu olarak da bilindiğini biliyor muydunuz? Bu blogda bunun hakkında daha fazlasını okuyun! 

ASR Modellerinin Eğitimi için Konuşma Toplama Süreci Nedir?

Konuşma toplama süreci

Konuşma koleksiyonu, ASR modellerini beslemek ve eğitmek için kullanılan birden fazla alandan birkaç örnek kayıt toplamayı amaçlar. ASR sistemi, büyük konuşma ve ses veri kümeleri toplandığında ve sistemine sağlandığında en yüksek verimliliği sağlar.

Sorunsuz çalışmak için, toplanan konuşma veri kümelerinin tüm hedef demografileri, dilleri, aksanları ve lehçeleri içermesi gerekir. Aşağıdaki süreç, makine öğrenimi modelinin birden çok adımda nasıl eğitileceğini gösterir:

  • Bir Demografik Matris Oluşturarak Başlayın

    Öncelikle konum, cinsiyet, dil, yaş ve aksan gibi farklı demografik veriler toplar. Ayrıca sokak gürültüsü, bekleme odası gürültüsü, kamu ofis gürültüsü vb. gibi çeşitli çevresel gürültüleri de yakaladığınızdan emin olun.

  • Konuşma Verilerini Toplayın ve Yazıya Dökün

    Sonraki adım, ASR modelinizi eğitmek için farklı coğrafi konumlara dayalı insan sesi ve konuşma örnekleri toplamaktır. Bu önemli bir adımdır ve cümlenin gerçek hissini elde etmek ve aynı cümleleri farklı aksanlarda ve lehçelerde tekrarlamak için insan uzmanların uzun ve kısa kelimeler söylemesini gerektirir.

  • Ayrı Test Seti Oluşturun

    Yazıya dökülmüş metni topladıktan sonraki adım, onu karşılık gelen ses verileriyle eşleştirmektir. Ardından, verileri daha fazla bölümlere ayırın ve onlardan bir ifade ekleyin. Şimdi, bölümlere ayrılmış veri çiftlerinden, daha ileri testler için bir kümeden rastgele veriler çekebilirsiniz.

  • ASR Dil Modelinizi eğitin

    Veri kümeleriniz ne kadar fazla bilgiye sahip olursa, AI eğitimli modeliniz o kadar iyi performans gösterir. Bu nedenle, daha önce kaydettiğiniz metin ve konuşmaların birden çok varyasyonunu oluşturun. Farklı konuşma notasyonları kullanarak aynı cümleleri başka sözcüklerle ifade edin.

  • Çıktıyı Değerlendirin ve Son Olarak Yineleyin

    Son olarak, performansını düzeltmek için ASR modelinizin çıktısını ölçer. Verimliliğini belirlemek için modeli bir test seti ile test edin. Uygun şekilde, istenen çıktıyı oluşturmak ve boşlukları gidermek için ASR modelinizi bir geri bildirim döngüsüne dahil edin.

[Ayrıca Okuyun: Otomatik Konuşma Tanımaya Kapsamlı Bir Genel Bakış]

Konuşma Tanıma'nın Farklı Kullanım Durumları Nelerdir?

Konuşma tanıma teknolojisi günümüzde birçok endüstride oldukça yaygındır. Bu muazzam teknolojiyi kullanan bazı endüstriler şunlardır:

  • Gıda endüstrisi Gıda endüstrisi: Wendy's ve McDonald's gibi gıda devleri, ASR kullanarak müşteri deneyimlerini geliştirmeye hazırlanıyor. Satış noktalarının birçoğunda, sipariş almak için tamamen işlevsel ASR modellerini konuşlandırdılar ve ayrıca müşteri siparişini hazır hale getirmek için bunları pişirme bölümüne ilettiler.

     

  • Telekomünikasyon Telekomünikasyon: Vodafone, dünyanın en büyük telekom sağlayıcılarından biridir. Müşteri hizmetleri ve telefon aktarma hizmetlerini, farklı sorguları çözmenize ve aramalarınızı ilgili departmanlara yeniden yönlendirmenize yardımcı olan ASR modellerinden yararlanarak tasarlamıştır.

     

  • Seyahat ve ulaşım Seyahat ve Ulaşım: Google Android Auto veya Apple CarPlay yaygınlaştı. Çoğu kişi bunları navigasyon sistemlerini etkinleştirmek, mesaj göndermek veya müzik çalma listelerini değiştirmek için kullanır. Ancak, teknolojik gelişmelerle birlikte, bu tür sistemler daha rafine hale geliyor.
    BMW 3 Serisinde sunulan BMW Akıllı Kişisel Asistan, normal sesli asistanlardan çok daha akıllıdır. Sürücülerin araçla ilgili bilgileri bulmasını ve sesli komutları kullanarak aracı çalıştırmasını sağlayabilir.
  • Medya ve eğlenceMedya ve Eğlence: Medya endüstrisi de birçok projesinde ASR'yi kullanıyor. Youtube, canlı otomatik altyazılar oluşturan AI tabanlı bir asistan başlattı. Siz ekranda konuşurken, asistan, videoyu daha büyük bir Youtube kullanıcısı grubuna erişilebilir kılmak için altyazıları sağlayacaktır.

 

[Ayrıca Okuyun: Speech-to-Text Teknolojisi Nedir ve Nasıl Çalışır?]

Shaip Nasıl Yardımcı Olabilir?

Shaip, AI ve ML'nin birden fazla alanında uzmanlığa sahip önde gelen AI eğitim hizmetlerinden biridir. Farklı uygulamalar ve projeler için kullanılabilecek kendi veri kümenizi oluşturmanıza yardımcı olabilirler.

Shaip tarafından sağlanan hizmetlerden bazıları şunlardır:

  • Otomatik Konuşma Tanıma (ASR)
  • Komut Dosyalı Konuşma Koleksiyonu
  • Transkreasyon
  • Spontan Konuşma koleksiyonu
  • Söz Toplama/Uyandırma Sözleri,
  • Metinden konuşmaya (TTS)

AI tabanlı projeleriniz için en iyi sonuçları almak için bu hizmetlerden yararlanabilirsiniz. Bugün uzman ekibimize ulaşarak bu hizmetler hakkında daha fazla bilgi edinin!

sosyal paylaşım