Siri, Alexa, Cortana, Amazon Echo veya diğerlerini günlük yaşamınızın bir parçası olarak kullanıyorsanız, bunu kabul edersiniz. Konuşma tanıma hayatımızın her yerindeki bir parçası haline geldi. Bunlar yapay zeka destekli sesli asistanlar, kullanıcıların sözlü sorgularını metne dönüştürür, yorumlayıp kullanıcının söylediklerini anlayarak uygun bir yanıt verir.
Güvenilir konuşma, tanıma modelleri geliştirmek için kaliteli veri toplamaya ihtiyaç vardır. Ancak, gelişmekte konuşma tanıma yazılımı Bu basit bir iş değildir – tam da bu nedenle, ritim, aksan, perde ve netlik gibi tüm karmaşıklığı içinde insan konuşmasını yazıya dökmek zordur. Ve bu karmaşık karışıma duygular eklediğinizde, bu bir meydan okuma haline gelir.
Konuşma Tanıma nedir?
Konuşma tanıma, yazılımın tanıma ve işleme yeteneğidir. insan konuşması metin içine. Ses tanıma ve konuşma tanıma arasındaki fark birçok kişiye öznel görünse de, ikisi arasında bazı temel farklılıklar vardır.
Hem konuşma hem de ses tanıma, sesli asistan teknolojisinin bir parçasını oluştursa da, iki farklı işlevi yerine getirirler. Konuşma tanıma, insan konuşmasının ve komutlarının otomatik olarak metne dönüştürülmesini sağlarken, ses tanıma yalnızca konuşmacının sesini tanımakla ilgilenir.
Konuşma Tanıma Türleri
Biz atlamadan önce konuşma tanıma türleri, konuşma tanıma verilerine kısaca göz atalım.
Konuşma tanıma verileri, aşağıdakiler için makine öğrenimi sistemlerinin eğitilmesine yardımcı olan insan konuşma ses kayıtları ve metin transkripsiyonunun bir koleksiyonudur. ses tanıma.
Algoritmanın konuşmanın nüanslarını tanıması ve anlamını anlaması için eğitilebilmesi için ses kayıtları ve transkripsiyonlar ML sistemine girilir.
Ücretsiz önceden paketlenmiş veri kümelerini alabileceğiniz birçok yer olsa da, en iyisi özelleştirilmiş veri kümeleri projeleriniz için. Özel bir veri kümesine sahip olarak koleksiyon boyutunu, ses ve hoparlör gereksinimlerini ve dili seçebilirsiniz.
Konuşma Verisi Spektrumu
konuşma verileri Spektrum, doğaldan doğal olmayana kadar konuşmanın kalitesini ve perdesini tanımlar.
Komut Dosyalı Konuşma tanıma verileri
Adından da anlaşılacağı gibi, Komut Dosyalı konuşma, kontrollü bir veri biçimidir. Konuşmacılar, hazırlanmış bir metinden belirli cümleleri kaydeder. Bunlar tipik olarak komutları iletmek için kullanılır ve bunların nasıl yapıldığını vurgular. kelime veya kelime öbeği söylenenden çok söylenendir.
Komut dosyasına dayalı konuşma tanıma, çeşitli konuşmacı aksanları kullanılarak verilen komutları alması gereken bir sesli yardımcı geliştirilirken kullanılabilir.
Senaryo Tabanlı konuşma tanıma
Senaryoya dayalı bir konuşmada, konuşmacıdan belirli bir senaryoyu hayal etmesi ve bir açıklama yapması istenir. sesli komut senaryoya göre. Bu şekilde sonuç, komut dosyası yazılmayan ancak kontrol edilen bir sesli komutlar topluluğudur.
Senaryo tabanlı konuşma verileri, çeşitli nüanslarıyla günlük konuşmayı anlayan bir cihaz geliştirmek isteyen geliştiriciler için gereklidir. Örneğin, çeşitli sorular kullanarak en yakın Pizza Hut'a gitmek için yol tarifi istemek.
Doğal Konuşma Tanıma
Konuşma yelpazesinin hemen sonunda, kendiliğinden, doğal ve hiçbir şekilde kontrol edilmeyen konuşma vardır. Konuşmacı, doğal konuşma tonunu, dilini, perdesini ve tenorunu kullanarak özgürce konuşur.
Makine öğrenimi tabanlı bir uygulamayı çok hoparlörlü konuşma tanıma konusunda eğitmek istiyorsanız, kodlanmamış veya konuşma konuşması veri seti kullanışlıdır.
Konuşma Projeleri için Veri Toplama bileşenleri
Konuşma verilerinin toplanmasında yer alan bir dizi adım, toplanan verilerin kaliteli olmasını sağlar ve yüksek kaliteli yapay zeka tabanlı modellerin eğitimine yardımcı olur.
Gerekli kullanıcı yanıtlarını anlayın
Model için gerekli kullanıcı yanıtlarını anlayarak başlayın. Bir konuşma tanıma modeli geliştirmek için, ihtiyacınız olan içeriği yakından temsil eden verileri toplamalısınız. Kullanıcı etkileşimlerini ve yanıtlarını anlamak için gerçek dünya etkileşimlerinden veri toplayın. Yapay zeka tabanlı bir sohbet yardımcısı oluşturuyorsanız, bir veri kümesi oluşturmak için sohbet günlüklerine, arama kayıtlarına, sohbet iletişim kutusu yanıtlarına bakın.
Etki alanına özgü dili inceleyin
Bir konuşma tanıma veri kümesi için hem genel hem de alana özgü içeriğe ihtiyacınız vardır. Genel konuşma verilerini topladıktan sonra, verileri gözden geçirmeli ve geneli özelden ayırmalısınız.
Örneğin, müşteriler bir göz bakım merkezinde glokom kontrolü yapmak için randevu almak için arayabilir. Randevu istemek oldukça genel bir terimdir, ancak glokom alana özgüdür.
Ayrıca, bir konuşma tanıma ML modelini eğitirken, onu tek tek değil, tümcecikleri tanımlaması için eğittiğinizden emin olun. tanınan kelimeler.
İnsan Konuşmasını Kaydedin
Önceki iki adımdan veri topladıktan sonra, bir sonraki adım, insanların toplanan ifadeleri kaydetmesini içerecektir.
Senaryonun ideal uzunluğunu korumak esastır. İnsanlardan 15 dakikadan fazla metin okumalarını istemek ters etki yapabilir. Kaydedilen her ifade arasında en az 2 – 3 saniyelik bir boşluk bırakın.
Kaydın dinamik olmasına izin ver
Farklı kişiler, konuşma aksanları, farklı koşullar, cihazlar ve ortamlar altında kaydedilmiş stillerden oluşan bir konuşma havuzu oluşturun. Gelecekteki kullanıcıların çoğu sabit hattı kullanacaksa, konuşma toplama veritabanınız bu gereksinimle eşleşen önemli bir temsile sahip olmalıdır.
Konuşma kaydında değişkenliği teşvik edin
Hedef ortam oluşturulduktan sonra, veri toplama deneklerinizden hazırlanan komut dosyasını benzer bir ortamda okumalarını isteyin. Deneklerden hatalar hakkında endişelenmemelerini ve yorumu mümkün olduğunca doğal tutmalarını isteyin. Buradaki fikir, senaryoyu aynı ortamda kaydeden büyük bir insan grubuna sahip olmaktır.
Konuşmaları Yazıya Aktarın
Senaryoyu birden fazla konu kullanarak (hatalarla) kaydettikten sonra, transkripsiyona devam etmelisiniz. Toplanan verilerde dinamizm ve çeşitlilik elde etmenize yardımcı olacağından, hataları olduğu gibi bırakın.
İnsanların tüm metni kelimesi kelimesine kopyalamasını sağlamak yerine, transkripsiyon yapmak için bir konuşmadan metne motorunu dahil edebilirsiniz. Bununla birlikte, hataları düzeltmek için insan transkriptörler kullanmanızı da öneririz.
Bir test seti geliştirin
Bir test seti geliştirmek çok önemlidir, çünkü bu bir öncüdür. dil modeli.
Konuşmayı ve karşılık gelen metni bir çift yapın ve bunları bölümlere ayırın.
Toplanan elemanları topladıktan sonra, test setini oluşturan %20'lik bir numune alın. Bu eğitim seti değildir, ancak bu çıkarılan veriler, eğitilen modelin üzerinde eğitilmemiş olduğu sesi yazıya döktüğünü size bildirir.
Dil eğitimi modeli oluşturun ve ölçün
Şimdi, alana özgü ifadeleri ve gerekirse ek varyasyonları kullanarak konuşma tanıma dili modelini oluşturun. Modeli eğittikten sonra ölçmeye başlamalısınız.
Eğitim modelini (%80 seçilmiş ses segmentleri ile) alın ve tahminleri ve güvenilirliği kontrol etmek için test seti (%20 veri seti) ile test edin. Hataları, kalıpları kontrol edin ve düzeltilebilecek çevresel faktörlere odaklanın.
Olası Kullanım Durumları veya Uygulamaları
Ses Uygulaması, Akıllı Cihazlar, Konuşmadan Yazıya, Müşteri Desteği, İçerik Dikte, Güvenlik uygulaması, Otonom Araçlar, Sağlık için not alma.
Konuşma tanıma, bir olasılıklar dünyası açar ve ses uygulamalarının kullanıcı tarafından benimsenmesi yıllar içinde artmıştır.
Ortak uygulamalardan bazıları konuşma tanıma teknolojisi şunları içerir:
Sesli Arama Uygulaması
Google’a göre yaklaşık 20% Google uygulamasında yapılan aramaların yüzdesi seslidir. sekiz milyar insan 2023'de tahmin edilen 6.4 milyardan keskin bir artışla 2022'e kadar sesli asistanları kullanması bekleniyor.
Sesli aramanın benimsenmesi yıllar içinde önemli ölçüde arttı ve bu eğilimin devam etmesi bekleniyor. Tüketiciler, arama sorguları yapmak, ürün satın almak, işletmeleri bulmak, yerel işletmeleri bulmak ve daha fazlası için sesli aramaya güveniyor.
Ev Cihazları/Akıllı Aletler
Ses tanıma teknolojisi, TV'ler, ışıklar ve diğer cihazlar gibi ev akıllı cihazlarına sesli komutlar sağlamak için kullanılıyor. Tüketicilerin 66% 'si İngiltere, ABD ve Almanya'da ise akıllı cihazları ve hoparlörleri kullanırken sesli asistan kullandıklarını belirttiler.
Konuşmadan yazıya
E-postaları, belgeleri, raporları ve diğerlerini yazarken ücretsiz hesaplamaya yardımcı olmak için konuşmadan metne uygulamaları kullanılıyor. Konuşmadan yazıya belge yazma, kitap ve posta yazma, altyazı videoları ve metin çevirme zamanını ortadan kaldırır.
Kullanıcı Desteği
Konuşma tanıma uygulamaları ağırlıklı olarak müşteri hizmetleri ve desteğinde kullanılmaktadır. Bir konuşma tanıma sistemi, sınırlı sayıda temsilci ile uygun bir maliyetle 24/7 müşteri hizmetleri çözümleri sağlamaya yardımcı olur.
içerik dikte
İçerik dikte başka bir şeydir konuşma tanıma kullanım örneği öğrencilerin ve akademisyenlerin çok kısa sürede kapsamlı içerik yazmasına yardımcı olur. Körlük veya görme sorunları nedeniyle dezavantajlı olan öğrenciler için oldukça yararlıdır.
Güvenlik uygulaması
Ses tanıma, benzersiz ses özelliklerini tanımlayarak güvenlik ve kimlik doğrulama amacıyla yaygın olarak kullanılmaktadır. Kişinin çalınan veya kötüye kullanılan kişisel bilgileri kullanarak kendisini tanımlamasını sağlamak yerine, ses biyometrisi güvenliği artırır.
Ayrıca, güvenlik amaçlı ses tanıma, genişletilmiş oturum açma sürecini ve kimlik bilgilerini çoğaltmayı ortadan kaldırdığı için müşteri memnuniyeti düzeylerini iyileştirdi.
Araçlar için sesli komutlar
Araçlar, özellikle otomobiller, artık sürüş güvenliğini artırmak için ortak bir ses tanıma özelliğine sahip. Radyo istasyonu seçme, arama yapma veya sesi kısma gibi basit sesli komutları kabul ederek sürücülerin sürüşe odaklanmasına yardımcı olur.
Sağlık için not alma
Konuşma tanıma algoritmaları kullanılarak oluşturulan tıbbi transkripsiyon yazılımı, doktorların sesli notlarını, komutlarını, teşhislerini ve semptomlarını kolayca yakalar. Tıbbi not alma, sağlık sektöründe kaliteyi ve aciliyeti artırmaktadır.
İşinizi dönüştürebilecek bir konuşma tanıma projeniz var mı? Tek ihtiyacınız olan, özelleştirilmiş bir konuşma tanıma veri kümesidir.
Yapay zeka tabanlı bir konuşma tanıma yazılımının, sözdizimi, dilbilgisi, cümle yapısı, duygular ve insan konuşmasının nüanslarını entegre etmek için makine öğrenimi algoritmalarındaki güvenilir veri kümeleri üzerinde eğitilmesi gerekir. En önemlisi, yazılım sürekli olarak öğrenmeli ve yanıt vermeli – her etkileşimle büyümelidir.
Shaip'te, çeşitli makine öğrenimi projeleri için tamamen özelleştirilmiş konuşma tanıma veri kümeleri sağlıyoruz. Shaip ile şunlara erişebilirsiniz: en yüksek kalitede kişiye özel eğitim verileri güvenilir bir konuşma tanıma sistemi oluşturmak ve pazarlamak için kullanılabilir. Tekliflerimizi kapsamlı bir şekilde anlamak için uzmanlarımızla iletişime geçin.
[Ayrıca Okuyun: Konuşmaya Dayalı Yapay Zeka için Eksiksiz Kılavuz]
