ಸ್ಪೀಚ್ ರೆಕಗ್ನಿಷನ್: ಹಿಡನ್ ಮಾರ್ಕೋವ್ ಮಾಡೆಲ್‌ಗಳನ್ನು (HMMs) ಅನಾವರಣಗೊಳಿಸುವುದು

ಆಟೋಮ್ಯಾಟಿಕ್ ಸ್ಪೀಚ್ ರೆಕಗ್ನಿಷನ್ (ASR), ಯಂತ್ರಗಳಿಗೆ ಮಾತನಾಡುವ ಭಾಷೆಯನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುವ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನವು, ವರ್ಚುವಲ್ ಅಸಿಸ್ಟೆಂಟ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಡಿಕ್ಟೇಶನ್ ಸಾಫ್ಟ್‌ವೇರ್‌ಗಳಿಂದ ಹಿಡಿದು, ಪ್ರವೇಶಸಾಧ್ಯತಾ ಉಪಕರಣಗಳು ಮತ್ತು ಇಂಟರಾಕ್ಟಿವ್ ವಾಯ್ಸ್ ರೆಸ್ಪಾನ್ಸ್ ಸಿಸ್ಟಮ್‌ಗಳವರೆಗೆ ಹಲವಾರು ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ಕ್ರಾಂತಿಯನ್ನುಂಟು ಮಾಡಿದೆ. ಅನೇಕ ASR ಸಿಸ್ಟಮ್‌ಗಳ ಹೃದಯಭಾಗದಲ್ಲಿ ಹಿಡನ್ ಮಾರ್ಕೋವ್ ಮಾಡೆಲ್‌ಗಳು (HMMs) ಎಂದು ಕರೆಯಲ್ಪಡುವ ಪ್ರಬಲ ಅಂಕಿಅಂಶಗಳ ಚೌಕಟ್ಟು ಇರುತ್ತದೆ. ಈ ಸಮಗ್ರ ಮಾರ್ಗದರ್ಶಿಯು HMM ಗಳ ಜಟಿಲತೆಗಳನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸುತ್ತದೆ, ಅವುಗಳ ಪ್ರಮುಖ ಪರಿಕಲ್ಪನೆಗಳು, ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗಳು, ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಸ್ಪೀಚ್ ರೆಕಗ್ನಿಷನ್‌ನಲ್ಲಿನ ಭವಿಷ್ಯದ ಪ್ರವೃತ್ತಿಗಳನ್ನು ಅನ್ವೇಷಿಸುತ್ತದೆ.

ಹಿಡನ್ ಮಾರ್ಕೋವ್ ಮಾಡೆಲ್‌ಗಳು ಎಂದರೇನು?

ಹವಾಮಾನ ಮುನ್ಸೂಚನೆಯ ಸನ್ನಿವೇಶವನ್ನು ಕಲ್ಪಿಸಿಕೊಳ್ಳಿ. ನೀವು ಆಧಾರವಾಗಿರುವ ಹವಾಮಾನ ಸ್ಥಿತಿಯನ್ನು (ಬಿಸಿಲು, ಮಳೆ, ಮೋಡ) ನೇರವಾಗಿ ಗಮನಿಸುವುದಿಲ್ಲ, ಬದಲಿಗೆ ಜನರು ಛತ್ರಿಗಳನ್ನು ಹಿಡಿದಿದ್ದಾರೆಯೇ ಅಥವಾ ಸನ್ಗ್ಲಾಸ್ ಧರಿಸಿದ್ದಾರೆಯೇ ಎಂಬಂತಹ ಪುರಾವೆಗಳನ್ನು ನೋಡುತ್ತೀರಿ. HMM ಗಳು ಅಂತಹ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳನ್ನು ಮಾದರಿ ಮಾಡುತ್ತವೆ, ಅಲ್ಲಿ ಸ್ಥಿತಿಯು ಗುಪ್ತವಾಗಿರುತ್ತದೆ, ಆದರೆ ನಾವು ವೀಕ್ಷಿಸಿದ ಉತ್ಪನ್ನಗಳ ಅನುಕ್ರಮದ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಅದನ್ನು ಊಹಿಸಬಹುದು.

ಹೆಚ್ಚು ಔಪಚಾರಿಕವಾಗಿ, HMM ಒಂದು ಅಂಕಿಅಂಶಗಳ ಮಾದರಿಯಾಗಿದ್ದು, ಮಾದರಿಯಾಗುತ್ತಿರುವ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯು ಗಮನಿಸಲಾಗದ (ಗುಪ್ತ) ಸ್ಥಿತಿಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ಮಾರ್ಕೋವ್ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆ ಎಂದು ಊಹಿಸುತ್ತದೆ. ಮಾರ್ಕೋವ್ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆ ಎಂದರೆ ಭವಿಷ್ಯದ ಸ್ಥಿತಿಯು ಪ್ರಸ್ತುತ ಸ್ಥಿತಿಯನ್ನು ಮಾತ್ರ ಅವಲಂಬಿಸಿರುತ್ತದೆ, ಹಿಂದಿನ ಸ್ಥಿತಿಗಳನ್ನಲ್ಲ. ಸ್ಪೀಚ್ ರೆಕಗ್ನಿಷನ್‌ನ ಸಂದರ್ಭದಲ್ಲಿ:

• ಗುಪ್ತ ಸ್ಥಿತಿಗಳು: ಇವು ಒಂದು ಪದವನ್ನು ರೂಪಿಸುವ ಆಧಾರವಾಗಿರುವ ಫೋನೀಮ್‌ಗಳು ಅಥವಾ ಉಪ-ಫೋನೀಮ್‌ಗಳನ್ನು (ಅಕೌಸ್ಟಿಕ್ ಘಟಕಗಳು) ಪ್ರತಿನಿಧಿಸುತ್ತವೆ. ನಾವು ಈ ಫೋನೀಮ್‌ಗಳನ್ನು ನೇರವಾಗಿ "ನೋಡುವುದಿಲ್ಲ", ಆದರೆ ಅವು ಅಕೌಸ್ಟಿಕ್ ಸಿಗ್ನಲ್ ಅನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುತ್ತವೆ.
• ವೀಕ್ಷಣೆಗಳು: ಇವು ಸ್ಪೀಚ್ ಸಿಗ್ನಲ್‌ನಿಂದ ಹೊರತೆಗೆಯಲಾದ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳಾಗಿವೆ, ಉದಾಹರಣೆಗೆ ಮೆಲ್-ಫ್ರೀಕ್ವೆನ್ಸಿ ಸೆಪ್ಸ್ಟ್ರಲ್ ಕೋಎಫಿಷಿಯಂಟ್ಸ್ (MFCCs). ಇವು ನಾವು ನೇರವಾಗಿ ಅಳೆಯಬಹುದಾದ ವಿಷಯಗಳಾಗಿವೆ.

ಒಂದು HMM ಅನ್ನು ಈ ಕೆಳಗಿನ ಘಟಕಗಳಿಂದ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸಲಾಗಿದೆ:

• ಸ್ಥಿತಿಗಳು (S): ಗುಪ್ತ ಸ್ಥಿತಿಗಳ ಒಂದು ಸೀಮಿತ ಸೆಟ್, ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ವಿಭಿನ್ನ ಫೋನೀಮ್‌ಗಳು.
• ವೀಕ್ಷಣೆಗಳು (O): ಸಂಭವನೀಯ ವೀಕ್ಷಣೆಗಳ ಒಂದು ಸೀಮಿತ ಸೆಟ್, ಉದಾಹರಣೆಗೆ, MFCC ವೆಕ್ಟರ್‌ಗಳು.
• ಪರಿವರ್ತನಾ ಸಂಭವನೀಯತೆಗಳು (A): ಒಂದು ಸ್ಥಿತಿಯಿಂದ ಇನ್ನೊಂದಕ್ಕೆ ಪರಿವರ್ತನೆಯಾಗುವ ಸಂಭವನೀಯತೆ. A_ij ಎಂಬುದು ಸ್ಥಿತಿ i ನಿಂದ ಸ್ಥಿತಿ j ಗೆ ಚಲಿಸುವ ಸಂಭವನೀಯತೆಯಾಗಿರುವ ಒಂದು ಮ್ಯಾಟ್ರಿಕ್ಸ್ A.
• ಉತ್ಪಾದನಾ ಸಂಭವನೀಯತೆಗಳು (B): ಒಂದು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಸ್ಥಿತಿಯಲ್ಲಿ ಒಂದು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ವೀಕ್ಷಣೆಯನ್ನು ಗಮನಿಸುವ ಸಂಭವನೀಯತೆ. B_ij ಎಂಬುದು ಸ್ಥಿತಿ i ನಲ್ಲಿ ವೀಕ್ಷಣೆ j ಅನ್ನು ಗಮನಿಸುವ ಸಂಭವನೀಯತೆಯಾಗಿರುವ ಒಂದು ಮ್ಯಾಟ್ರಿಕ್ಸ್ B.
• ಆರಂಭಿಕ ಸಂಭವನೀಯತೆಗಳು (π): ಒಂದು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಸ್ಥಿತಿಯಲ್ಲಿ ಪ್ರಾರಂಭವಾಗುವ ಸಂಭವನೀಯತೆ. π_i ಎಂಬುದು ಸ್ಥಿತಿ i ನಲ್ಲಿ ಪ್ರಾರಂಭವಾಗುವ ಸಂಭವನೀಯತೆಯಾಗಿರುವ ಒಂದು ವೆಕ್ಟರ್ π.

ಒಂದು ಸರಳೀಕೃತ ಉದಾಹರಣೆ: "cat" ಪದವನ್ನು ಗುರುತಿಸುವುದು

ನಾವು ಸರಳೀಕರಿಸೋಣ ಮತ್ತು "cat" ಪದವನ್ನು /k/, /æ/, ಮತ್ತು /t/ ಫೋನೀಮ್‌ಗಳಿಂದ ಪ್ರತಿನಿಧಿಸಲಾಗಿದೆ ಎಂದು ಗುರುತಿಸಲು ಪ್ರಯತ್ನಿಸುತ್ತಿದ್ದೇವೆ ಎಂದು ಕಲ್ಪಿಸಿಕೊಳ್ಳೋಣ. ನಮ್ಮ HMM ಪ್ರತಿ ಫೋನೀಮ್‌ಗೆ ಒಂದರಂತೆ ಮೂರು ಸ್ಥಿತಿಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರಬಹುದು. ವೀಕ್ಷಣೆಗಳು ಸ್ಪೀಚ್ ಸಿಗ್ನಲ್‌ನಿಂದ ಹೊರತೆಗೆಯಲಾದ ಅಕೌಸ್ಟಿಕ್ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳಾಗಿರುತ್ತವೆ. ಪರಿವರ್ತನಾ ಸಂಭವನೀಯತೆಗಳು /k/ ಸ್ಥಿತಿಯಿಂದ /æ/ ಸ್ಥಿತಿಗೆ ಚಲಿಸುವ ಸಾಧ್ಯತೆಯನ್ನು ಮತ್ತು ಹೀಗೆಯೇ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸುತ್ತವೆ. ಉತ್ಪಾದನಾ ಸಂಭವನೀಯತೆಗಳು ನಾವು ಒಂದು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಫೋನೀಮ್ ಸ್ಥಿತಿಯಲ್ಲಿದ್ದಾಗ ಒಂದು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಅಕೌಸ್ಟಿಕ್ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯವನ್ನು ಗಮನಿಸುವ ಸಾಧ್ಯತೆಯನ್ನು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸುತ್ತವೆ.

HMM ಗಳ ಮೂರು ಮೂಲಭೂತ ಸಮಸ್ಯೆಗಳು

HMM ಗಳೊಂದಿಗೆ ಕೆಲಸ ಮಾಡುವಾಗ ಮೂರು ಪ್ರಮುಖ ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ಪರಿಹರಿಸಬೇಕಾಗಿದೆ:

1. ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ (ಸಂಭವನೀಯತೆ): ಒಂದು HMM (λ = (A, B, π)) ಮತ್ತು ವೀಕ್ಷಣೆಗಳ ಅನುಕ್ರಮ O = (o₁, o₂, ..., o_T) ನೀಡಿದಾಗ, ಆ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಆಧರಿಸಿ ಆ ಅನುಕ್ರಮವನ್ನು ಗಮನಿಸುವ ಸಂಭವನೀಯತೆ P(O|λ) ಎಷ್ಟು? ಇದನ್ನು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಫಾರ್ವರ್ಡ್ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ಬಳಸಿ ಪರಿಹರಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ.
2. ಡಿಕೋಡಿಂಗ್: ಒಂದು HMM (λ) ಮತ್ತು ವೀಕ್ಷಣೆಗಳ ಅನುಕ್ರಮ (O) ನೀಡಿದಾಗ, ವೀಕ್ಷಣೆಗಳನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸಿದ ಗುಪ್ತ ಸ್ಥಿತಿಗಳ ಅತ್ಯಂತ ಸಂಭವನೀಯ ಅನುಕ್ರಮ Q = (q₁, q₂, ..., q_T) ಯಾವುದು? ಇದನ್ನು ವಿಟರ್ಬಿ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ಬಳಸಿ ಪರಿಹರಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ.
3. ಕಲಿಕೆ (ತರಬೇತಿ): ವೀಕ್ಷಣೆಗಳ ಅನುಕ್ರಮಗಳ (O) ಒಂದು ಸೆಟ್ ನೀಡಿದಾಗ, ಆ ಅನುಕ್ರಮಗಳನ್ನು ಗಮನಿಸುವ ಸಂಭವನೀಯತೆಯನ್ನು ಗರಿಷ್ಠಗೊಳಿಸಲು ಮಾದರಿ ಪ್ಯಾರಾಮೀಟರ್‌ಗಳನ್ನು (λ = (A, B, π)) ಹೇಗೆ ಹೊಂದಿಸುವುದು? ಇದನ್ನು ಬಾಮ್-ವೆಲ್ಚ್ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ (ಇದನ್ನು ಎಕ್ಸ್‌ಪೆಕ್ಟೇಶನ್-ಮ್ಯಾಕ್ಸಿಮೈಸೇಶನ್ ಅಥವಾ EM ಎಂದೂ ಕರೆಯಲಾಗುತ್ತದೆ) ಬಳಸಿ ಪರಿಹರಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ.

1. ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ: ಫಾರ್ವರ್ಡ್ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್

ಫಾರ್ವರ್ಡ್ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ HMM ನೀಡಿದಾಗ ವೀಕ್ಷಣೆಗಳ ಅನುಕ್ರಮವನ್ನು ಗಮನಿಸುವ ಸಂಭವನೀಯತೆಯನ್ನು ಸಮರ್ಥವಾಗಿ ಲೆಕ್ಕಾಚಾರ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಸಂಭವನೀಯ ಸ್ಥಿತಿ ಅನುಕ್ರಮಕ್ಕೆ ಸಂಭವನೀಯತೆಗಳನ್ನು ಲೆಕ್ಕಾಚಾರ ಮಾಡುವ ಬದಲು, ಇದು ಡೈನಾಮಿಕ್ ಪ್ರೋಗ್ರಾಮಿಂಗ್ ಅನ್ನು ಬಳಸುತ್ತದೆ. ಇದು α_t(i) ಅನ್ನು ಭಾಗಶಃ ಅನುಕ್ರಮ o₁, o₂, ..., o_t ಅನ್ನು ಗಮನಿಸುವ ಮತ್ತು ಸಮಯ t ನಲ್ಲಿ ಸ್ಥಿತಿ i ನಲ್ಲಿರುವ ಸಂಭವನೀಯತೆ ಎಂದು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸುತ್ತದೆ. ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ಈ ಕೆಳಗಿನಂತೆ ಮುಂದುವರಿಯುತ್ತದೆ:

1. ಪ್ರಾರಂಭಿಕ ಹಂತ: α₁(i) = π_i * b_i(o₁) (ಸ್ಥಿತಿ i ನಲ್ಲಿ ಪ್ರಾರಂಭಿಸಿ ಮೊದಲ ವೀಕ್ಷಣೆಯನ್ನು ಗಮನಿಸುವ ಸಂಭವನೀಯತೆ).
2. ಇಂಡಕ್ಷನ್: α_t+1(j) = [Σ_i=1^N α_t(i) * a_ij] * b_j(o_t+1) (ಸಮಯ t+1 ನಲ್ಲಿ ಸ್ಥಿತಿ j ನಲ್ಲಿರುವ ಸಂಭವನೀಯತೆಯು, ಸಮಯ t ನಲ್ಲಿ ಯಾವುದೇ ಸ್ಥಿತಿ i ನಲ್ಲಿರುವ, j ಗೆ ಪರಿವರ್ತನೆಯಾಗುವ, ಮತ್ತು ನಂತರ o_t+1 ಅನ್ನು ಗಮನಿಸುವ ಸಂಭವನೀಯತೆಗಳ ಮೊತ್ತವಾಗಿರುತ್ತದೆ).
3. ಅಂತಿಮ ಹಂತ: P(O|λ) = Σ_i=1^N α_T(i) (ಸಂಪೂರ್ಣ ಅನುಕ್ರಮವನ್ನು ಗಮನಿಸುವ ಸಂಭವನೀಯತೆಯು ಅಂತಿಮ ಸಮಯದ ಹಂತದಲ್ಲಿ ಯಾವುದೇ ಸ್ಥಿತಿಯಲ್ಲಿರುವ ಸಂಭವನೀಯತೆಗಳ ಮೊತ್ತವಾಗಿರುತ್ತದೆ).

2. ಡಿಕೋಡಿಂಗ್: ವಿಟರ್ಬಿ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್

ವಿಟರ್ಬಿ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ವೀಕ್ಷಿಸಿದ ಅನುಕ್ರಮವನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸಿದ ಗುಪ್ತ ಸ್ಥಿತಿಗಳ ಅತ್ಯಂತ ಸಂಭವನೀಯ ಅನುಕ್ರಮವನ್ನು ಕಂಡುಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ. ಇದೂ ಕೂಡ ಡೈನಾಮಿಕ್ ಪ್ರೋಗ್ರಾಮಿಂಗ್ ಅನ್ನು ಬಳಸುತ್ತದೆ. ಇದು V_t(i) ಅನ್ನು ಸಮಯ t ನಲ್ಲಿ ಸ್ಥಿತಿ i ನಲ್ಲಿ ಕೊನೆಗೊಳ್ಳುವ ಸ್ಥಿತಿಗಳ ಅತ್ಯಂತ ಸಂಭವನೀಯ ಅನುಕ್ರಮದ ಸಂಭವನೀಯತೆ ಎಂದು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಅತ್ಯಂತ ಸಂಭವನೀಯ ಪಥದಲ್ಲಿನ ಹಿಂದಿನ ಸ್ಥಿತಿಯನ್ನು ನೆನಪಿಟ್ಟುಕೊಳ್ಳಲು ಬ್ಯಾಕ್‌ಪಾಯಿಂಟರ್‌ಗಳನ್ನು ψ_t(i) ಬಳಸುತ್ತದೆ.

1. ಪ್ರಾರಂಭಿಕ ಹಂತ: V₁(i) = π_i * b_i(o₁); ψ₁(i) = 0
2. ಪುನರಾವರ್ತನೆ:
   • V_t(j) = max_i [V_t-1(i) * a_ij] * b_j(o_t)
   • ψ_t(j) = argmax_i [V_t-1(i) * a_ij] (ಬ್ಯಾಕ್‌ಪಾಯಿಂಟರ್ ಅನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸಿ).
3. ಅಂತಿಮ ಹಂತ:
   • P* = max_i V_T(i)
   • q*_T = argmax_i V_T(i)
4. ಬ್ಯಾಕ್‌ಟ್ರ್ಯಾಕಿಂಗ್: q*_T ನಿಂದ ಬ್ಯಾಕ್‌ಪಾಯಿಂಟರ್‌ಗಳನ್ನು ಅನುಸರಿಸುವ ಮೂಲಕ ಅತ್ಯುತ್ತಮ ಸ್ಥಿತಿ ಅನುಕ್ರಮವನ್ನು ಪುನರ್ನಿರ್ಮಿಸಿ.

3. ಕಲಿಕೆ: ಬಾಮ್-ವೆಲ್ಚ್ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್

ಬಾಮ್-ವೆಲ್ಚ್ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ (ಎಕ್ಸ್‌ಪೆಕ್ಟೇಶನ್-ಮ್ಯಾಕ್ಸಿಮೈಸೇಶನ್ ಅಥವಾ EM ನ ವಿಶೇಷ ಪ್ರಕರಣ) HMM ಗೆ ತರಬೇತಿ ನೀಡಲು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಇದು ವೀಕ್ಷಿಸಿದ ಡೇಟಾದ ಸಂಭವನೀಯತೆಯನ್ನು ಗರಿಷ್ಠಗೊಳಿಸಲು ಮಾದರಿ ಪ್ಯಾರಾಮೀಟರ್‌ಗಳನ್ನು (ಪರಿವರ್ತನೆ ಮತ್ತು ಉತ್ಪಾದನಾ ಸಂಭವನೀಯತೆಗಳು) ಪುನರಾವರ್ತಿತವಾಗಿ ಪರಿಷ್ಕರಿಸುತ್ತದೆ. ಇದು ಒಂದು ಪುನರಾವರ್ತಿತ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆ:

1. ನಿರೀಕ್ಷೆ (E-ಹಂತ): ಫಾರ್ವರ್ಡ್ ಮತ್ತು ಬ್ಯಾಕ್‌ವರ್ಡ್ ಸಂಭವನೀಯತೆಗಳನ್ನು (α ಮತ್ತು β) ಲೆಕ್ಕಾಚಾರ ಮಾಡಿ.
2. ಗರಿಷ್ಠೀಕರಣ (M-ಹಂತ): ಫಾರ್ವರ್ಡ್ ಮತ್ತು ಬ್ಯಾಕ್‌ವರ್ಡ್ ಸಂಭವನೀಯತೆಗಳ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಮಾದರಿ ಪ್ಯಾರಾಮೀಟರ್‌ಗಳನ್ನು (A, B, π) ಮರು-ಅಂದಾಜು ಮಾಡಿ.

ಮಾದರಿಯು ಒಮ್ಮುಖವಾಗುವವರೆಗೆ (ಅಂದರೆ, ಡೇಟಾದ ಸಂಭವನೀಯತೆ ಗಮನಾರ್ಹವಾಗಿ ಹೆಚ್ಚಾಗದಿದ್ದಾಗ) ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ E-ಹಂತ ಮತ್ತು M-ಹಂತದ ನಡುವೆ ಪುನರಾವರ್ತನೆಯನ್ನು ಮುಂದುವರಿಸುತ್ತದೆ.

ಸ್ಪೀಚ್ ರೆಕಗ್ನಿಷನ್‌ಗೆ HMM ಗಳನ್ನು ಅನ್ವಯಿಸುವುದು

ಸ್ಪೀಚ್ ರೆಕಗ್ನಿಷನ್‌ನಲ್ಲಿ, ಫೋನೀಮ್‌ಗಳಿಗೆ ಅನುಗುಣವಾದ ಅಕೌಸ್ಟಿಕ್ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳ ತಾತ್ಕಾಲಿಕ ಅನುಕ್ರಮವನ್ನು ಮಾದರಿ ಮಾಡಲು HMM ಗಳನ್ನು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ. HMM ಗಳನ್ನು ಬಳಸುವ ಒಂದು ವಿಶಿಷ್ಟ ಸ್ಪೀಚ್ ರೆಕಗ್ನಿಷನ್ ಸಿಸ್ಟಮ್ ಈ ಕೆಳಗಿನ ಹಂತಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತದೆ:

1. ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯ ಹೊರತೆಗೆಯುವಿಕೆ: ಸ್ಪೀಚ್ ಸಿಗ್ನಲ್ ಅನ್ನು ಸಂಸ್ಕರಿಸಿ MFCC ಗಳಂತಹ ಸಂಬಂಧಿತ ಅಕೌಸ್ಟಿಕ್ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳನ್ನು ಹೊರತೆಗೆಯಲಾಗುತ್ತದೆ.
2. ಅಕೌಸ್ಟಿಕ್ ಮಾಡೆಲಿಂಗ್: ಪ್ರತಿ ಫೋನೀಮ್ ಅಥವಾ ಉಪ-ಫೋನೀಮ್ ಘಟಕವನ್ನು ಪ್ರತಿನಿಧಿಸಲು HMM ಗಳಿಗೆ ತರಬೇತಿ ನೀಡಲಾಗುತ್ತದೆ. HMM ನಲ್ಲಿನ ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಸ್ಥಿತಿಯು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಫೋನೀಮ್‌ನ ಒಂದು ಭಾಗವನ್ನು ಮಾದರಿ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಪ್ರತಿ ಸ್ಥಿತಿಯೊಳಗಿನ ಉತ್ಪಾದನಾ ಸಂಭವನೀಯತೆಗಳನ್ನು ಮಾದರಿ ಮಾಡಲು ಗಾಸಿಯನ್ ಮಿಶ್ರಣ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು (GMMs) ಹೆಚ್ಚಾಗಿ ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಇತ್ತೀಚೆಗೆ, ಡೀಪ್ ನ್ಯೂರಲ್ ನೆಟ್‌ವರ್ಕ್‌ಗಳನ್ನು (DNNs) ಈ ಸಂಭವನೀಯತೆಗಳನ್ನು ಅಂದಾಜು ಮಾಡಲು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತಿದೆ, ಇದು DNN-HMM ಹೈಬ್ರಿಡ್ ಸಿಸ್ಟಮ್‌ಗಳಿಗೆ ಕಾರಣವಾಗಿದೆ.
3. ಭಾಷಾ ಮಾಡೆಲಿಂಗ್: ವ್ಯಾಕರಣ ನಿಯಮಗಳು ಮತ್ತು ಅಂಕಿಅಂಶಗಳ ಸಂಭವನೀಯತೆಗಳ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಸಂಭವನೀಯ ಪದಗಳ ಅನುಕ್ರಮಗಳನ್ನು ನಿರ್ಬಂಧಿಸಲು ಭಾಷಾ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ. N-ಗ್ರಾಮ್ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ.
4. ಡಿಕೋಡಿಂಗ್: ಅಕೌಸ್ಟಿಕ್ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳು ಮತ್ತು ಅಕೌಸ್ಟಿಕ್ ಮತ್ತು ಭಾಷಾ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ನೀಡಿದಾಗ, ಫೋನೀಮ್‌ಗಳ (ಮತ್ತು ಆದ್ದರಿಂದ ಪದಗಳ) ಅತ್ಯಂತ ಸಂಭವನೀಯ ಅನುಕ್ರಮವನ್ನು ಕಂಡುಹಿಡಿಯಲು ವಿಟರ್ಬಿ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ಅನ್ನು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ.

ಉದಾಹರಣೆ: ಮ್ಯಾಂಡರಿನ್ ಚೈನೀಸ್‌ಗಾಗಿ ಸ್ಪೀಚ್ ರೆಕಗ್ನಿಷನ್ ಸಿಸ್ಟಮ್ ನಿರ್ಮಿಸುವುದು

ಮ್ಯಾಂಡರಿನ್ ಚೈನೀಸ್ ತನ್ನ ಸ್ವರಾತ್ಮಕ ಸ್ವಭಾವದಿಂದಾಗಿ ಸ್ಪೀಚ್ ರೆಕಗ್ನಿಷನ್‌ಗೆ ವಿಶಿಷ್ಟ ಸವಾಲುಗಳನ್ನು ಒಡ್ಡುತ್ತದೆ. ಒಂದೇ ಉಚ್ಚಾರಾಂಶವನ್ನು ವಿಭಿನ್ನ ಸ್ವರಗಳೊಂದಿಗೆ ಮಾತನಾಡಿದರೆ ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ವಿಭಿನ್ನ ಅರ್ಥಗಳನ್ನು ಹೊಂದಬಹುದು. ಮ್ಯಾಂಡರಿನ್‌ಗಾಗಿ HMM-ಆಧಾರಿತ ಸಿಸ್ಟಮ್ ಹೀಗಿರಬೇಕಾಗುತ್ತದೆ:

• ಅಕೌಸ್ಟಿಕ್ ಮಾದರಿ: ಪ್ರತಿ ಫೋನೀಮ್ *ಮತ್ತು* ಪ್ರತಿ ಸ್ವರವನ್ನು ಮಾದರಿ ಮಾಡಬೇಕು. ಅಂದರೆ /ma1/, /ma2/, /ma3/, /ma4/ (ಇಲ್ಲಿ ಸಂಖ್ಯೆಗಳು ಮ್ಯಾಂಡರಿನ್‌ನ ನಾಲ್ಕು ಮುಖ್ಯ ಸ್ವರಗಳನ್ನು ಪ್ರತಿನಿಧಿಸುತ್ತವೆ) ಗಾಗಿ ಪ್ರತ್ಯೇಕ HMM ಗಳನ್ನು ಹೊಂದುವುದು.
• ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯ ಹೊರತೆಗೆಯುವಿಕೆ: ಪಿಚ್‌ನಲ್ಲಿನ ಬದಲಾವಣೆಗಳಿಗೆ ಸಂವೇದನಾಶೀಲವಾಗಿರುವ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳನ್ನು ಹೊರತೆಗೆಯಬೇಕು, ಏಕೆಂದರೆ ಸ್ವರಗಳನ್ನು ಪ್ರತ್ಯೇಕಿಸಲು ಪಿಚ್ ನಿರ್ಣಾಯಕವಾಗಿದೆ.
• ಭಾಷಾ ಮಾದರಿ: ಮ್ಯಾಂಡರಿನ್‌ನ ವ್ಯಾಕರಣ ರಚನೆಯನ್ನು ಸಂಯೋಜಿಸಬೇಕು, ಇದು ಇಂಗ್ಲಿಷ್‌ನಂತಹ ಭಾಷೆಗಳಿಗಿಂತ ಭಿನ್ನವಾಗಿರಬಹುದು.

ಮ್ಯಾಂಡರಿನ್ ಅನ್ನು ಯಶಸ್ವಿಯಾಗಿ ಗುರುತಿಸಲು ಸ್ವರದ ಸೂಕ್ಷ್ಮ ವ್ಯತ್ಯಾಸಗಳನ್ನು ಸೆರೆಹಿಡಿಯುವ ಎಚ್ಚರಿಕೆಯ ಅಕೌಸ್ಟಿಕ್ ಮಾಡೆಲಿಂಗ್ ಅಗತ್ಯವಿರುತ್ತದೆ, ಇದು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಹೆಚ್ಚು ಸಂಕೀರ್ಣವಾದ HMM ರಚನೆಗಳಿಗೆ ತರಬೇತಿ ನೀಡುವುದನ್ನು ಅಥವಾ ಸ್ವರ-ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳನ್ನು ಬಳಸುವುದನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತದೆ.

HMM ಗಳ ಅನುಕೂಲಗಳು ಮತ್ತು ಅನಾನುಕೂಲಗಳು

ಅನುಕೂಲಗಳು:

• ಚೆನ್ನಾಗಿ-ಸ್ಥಾಪಿತವಾದ ಸಿದ್ಧಾಂತ: HMM ಗಳು ಗಟ್ಟಿಯಾದ ಗಣಿತದ ಅಡಿಪಾಯವನ್ನು ಹೊಂದಿವೆ ಮತ್ತು ದಶಕಗಳಿಂದ ವ್ಯಾಪಕವಾಗಿ ಅಧ್ಯಯನ ಮಾಡಲ್ಪಟ್ಟಿವೆ ಮತ್ತು ಬಳಸಲ್ಪಟ್ಟಿವೆ.
• ಸಮರ್ಥ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗಳು: ಫಾರ್ವರ್ಡ್, ವಿಟರ್ಬಿ, ಮತ್ತು ಬಾಮ್-ವೆಲ್ಚ್ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗಳು ಸಮರ್ಥ ಮತ್ತು ಚೆನ್ನಾಗಿ ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲ್ಪಟ್ಟಿವೆ.
• ಉತ್ತಮ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆ: HMM ಗಳು ಸ್ಪೀಚ್ ರೆಕಗ್ನಿಷನ್‌ನಲ್ಲಿ ಉತ್ತಮ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ಸಾಧಿಸಬಹುದು, ವಿಶೇಷವಾಗಿ DNN ಗಳಂತಹ ಇತರ ತಂತ್ರಗಳೊಂದಿಗೆ ಸಂಯೋಜಿಸಿದಾಗ.
• ಅನುಷ್ಠಾನಕ್ಕೆ ತುಲನಾತ್ಮಕವಾಗಿ ಸರಳ: ಹೆಚ್ಚು ಸಂಕೀರ್ಣವಾದ ಡೀಪ್ ಲರ್ನಿಂಗ್ ಮಾದರಿಗಳಿಗೆ ಹೋಲಿಸಿದರೆ, HMM ಗಳನ್ನು ಅನುಷ್ಠಾನಗೊಳಿಸುವುದು ತುಲನಾತ್ಮಕವಾಗಿ ನೇರವಾಗಿರುತ್ತದೆ.
• ಸ್ಕೇಲೆಬಿಲಿಟಿ: ದೊಡ್ಡ ಶಬ್ದಕೋಶಗಳು ಮತ್ತು ಸಂಕೀರ್ಣ ಅಕೌಸ್ಟಿಕ್ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ನಿಭಾಯಿಸಲು HMM ಗಳನ್ನು ಅಳೆಯಬಹುದು.

ಅನಾನುಕೂಲಗಳು:

• ಮಾರ್ಕೋವ್ ಊಹೆ: ಭವಿಷ್ಯದ ಸ್ಥಿತಿಯು ಪ್ರಸ್ತುತ ಸ್ಥಿತಿಯನ್ನು ಮಾತ್ರ ಅವಲಂಬಿಸಿರುತ್ತದೆ ಎಂಬ ಊಹೆಯು ಒಂದು ಸರಳೀಕರಣವಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ನೈಜ-ಪ್ರಪಂಚದ ಮಾತಿನಲ್ಲಿ ಯಾವಾಗಲೂ ನಿಜವಾಗದಿರಬಹುದು.
• ಉತ್ಪಾದನಾ ಸಂಭವನೀಯತೆ ಮಾಡೆಲಿಂಗ್: ಉತ್ಪಾದನಾ ಸಂಭವನೀಯತೆಗಳಿಗೆ (ಉದಾಹರಣೆಗೆ, GMM) ಸೂಕ್ತವಾದ ವಿತರಣೆಯನ್ನು ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡುವುದು ಸವಾಲಾಗಿರಬಹುದು.
• ಶಬ್ದಕ್ಕೆ ಸಂವೇದನೆ: HMM ಗಳು ಶಬ್ದ ಮತ್ತು ಮಾತಿನ ವ್ಯತ್ಯಾಸಗಳಿಗೆ ಸಂವೇದನಾಶೀಲವಾಗಿರಬಹುದು.
• ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯ ಎಂಜಿನಿಯರಿಂಗ್: HMM ಗಳೊಂದಿಗೆ ಉತ್ತಮ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ಸಾಧಿಸಲು ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯ ಎಂಜಿನಿಯರಿಂಗ್ ಮುಖ್ಯವಾಗಿದೆ.
• ದೀರ್ಘ-ಶ್ರೇಣಿಯ ಅವಲಂಬನೆಗಳನ್ನು ಮಾದರಿ ಮಾಡುವುದು ಕಷ್ಟ: ಸ್ಪೀಚ್ ಸಿಗ್ನಲ್‌ನಲ್ಲಿನ ದೀರ್ಘ-ಶ್ರೇಣಿಯ ಅವಲಂಬನೆಗಳನ್ನು ಸೆರೆಹಿಡಿಯಲು HMM ಗಳು ಹೆಣಗಾಡುತ್ತವೆ.

ಮೂಲಭೂತ HMM ಗಳ ಆಚೆಗೆ: ಬದಲಾವಣೆಗಳು ಮತ್ತು ವಿಸ್ತರಣೆಗಳು

HMM ಗಳ ಮಿತಿಗಳನ್ನು ಪರಿಹರಿಸಲು ಮತ್ತು ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ಸುಧಾರಿಸಲು ಹಲವಾರು ಬದಲಾವಣೆಗಳು ಮತ್ತು ವಿಸ್ತರಣೆಗಳನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಲಾಗಿದೆ:

• ಹಿಡನ್ ಸೆಮಿ-ಮಾರ್ಕೋವ್ ಮಾಡೆಲ್‌ಗಳು (HSMMs): ಚರ ಅವಧಿಯ ಸ್ಥಿತಿಗಳಿಗೆ ಅವಕಾಶ ನೀಡುತ್ತವೆ, ಇದು ವಿಭಿನ್ನ ಉದ್ದದ ಫೋನೀಮ್‌ಗಳನ್ನು ಮಾದರಿ ಮಾಡಲು ಉಪಯುಕ್ತವಾಗಬಹುದು.
• ಟೈಡ್-ಸ್ಟೇಟ್ HMMs: ಪ್ಯಾರಾಮೀಟರ್‌ಗಳ ಸಂಖ್ಯೆಯನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಲು ಮತ್ತು ಸಾಮಾನ್ಯೀಕರಣವನ್ನು ಸುಧಾರಿಸಲು ವಿಭಿನ್ನ ಸ್ಥಿತಿಗಳ ನಡುವೆ ಪ್ಯಾರಾಮೀಟರ್‌ಗಳನ್ನು ಹಂಚಿಕೊಳ್ಳುತ್ತವೆ.
• ಸಂದರ್ಭ-ಅವಲಂಬಿತ HMMs (ಟ್ರೈಫೋನ್‌ಗಳು): ಫೋನೀಮ್‌ಗಳನ್ನು ಅವುಗಳ ಸುತ್ತಮುತ್ತಲಿನ ಫೋನೀಮ್‌ಗಳ ಸಂದರ್ಭದಲ್ಲಿ ಮಾದರಿ ಮಾಡುತ್ತವೆ (ಉದಾಹರಣೆಗೆ, /cat/ ನಲ್ಲಿನ /t/ ಯು /top/ ನಲ್ಲಿನ /t/ ಗಿಂತ ಭಿನ್ನವಾಗಿದೆ).
• ತಾರತಮ್ಯದ ತರಬೇತಿ: ಕೇವಲ ಡೇಟಾದ ಸಂಭವನೀಯತೆಯನ್ನು ಗರಿಷ್ಠಗೊಳಿಸುವ ಬದಲು, ವಿಭಿನ್ನ ಪದಗಳು ಅಥವಾ ಫೋನೀಮ್‌ಗಳ ನಡುವೆ ನೇರವಾಗಿ ತಾರತಮ್ಯ ಮಾಡಲು HMM ಗಳಿಗೆ ತರಬೇತಿ ನೀಡುವುದು.

ಡೀಪ್ ಲರ್ನಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಎಂಡ್-ಟು-ಎಂಡ್ ಸ್ಪೀಚ್ ರೆಕಗ್ನಿಷನ್‌ನ ಉದಯ

ಇತ್ತೀಚಿನ ವರ್ಷಗಳಲ್ಲಿ, ಡೀಪ್ ಲರ್ನಿಂಗ್ ಸ್ಪೀಚ್ ರೆಕಗ್ನಿಷನ್‌ನಲ್ಲಿ ಕ್ರಾಂತಿಯನ್ನುಂಟು ಮಾಡಿದೆ. ಡೀಪ್ ನ್ಯೂರಲ್ ನೆಟ್‌ವರ್ಕ್‌ಗಳು (DNNs), ಕನ್ವೊಲ್ಯೂಷನಲ್ ನ್ಯೂರಲ್ ನೆಟ್‌ವರ್ಕ್‌ಗಳು (CNNs), ಮತ್ತು ರಿಕರ್ರೆಂಟ್ ನ್ಯೂರಲ್ ನೆಟ್‌ವರ್ಕ್‌ಗಳು (RNNs) ASR ನಲ್ಲಿ ಅತ್ಯಾಧುನಿಕ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ಸಾಧಿಸಿವೆ. DNN-HMM ಹೈಬ್ರಿಡ್ ಸಿಸ್ಟಮ್‌ಗಳು, ಇದರಲ್ಲಿ HMM ಗಳಲ್ಲಿನ ಉತ್ಪಾದನಾ ಸಂಭವನೀಯತೆಗಳನ್ನು ಅಂದಾಜು ಮಾಡಲು DNN ಗಳನ್ನು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ, ಬಹಳ ಜನಪ್ರಿಯವಾಗಿವೆ.

ಇತ್ತೀಚೆಗೆ, ಎಂಡ್-ಟು-ಎಂಡ್ ಸ್ಪೀಚ್ ರೆಕಗ್ನಿಷನ್ ಮಾದರಿಗಳಾದ ಕನೆಕ್ಷನಿಸ್ಟ್ ಟೆಂಪೊರಲ್ ಕ್ಲಾಸಿಫಿಕೇಶನ್ (CTC) ಮತ್ತು ಅಟೆನ್ಶನ್‌ನೊಂದಿಗಿನ ಸೀಕ್ವೆನ್ಸ್-ಟು-ಸೀಕ್ವೆನ್ಸ್ ಮಾದರಿಗಳು ಹೊರಹೊಮ್ಮಿವೆ. ಈ ಮಾದರಿಗಳು ಸ್ಪಷ್ಟವಾದ ಫೋನೀಮ್-ಮಟ್ಟದ ಮಾಡೆಲಿಂಗ್‌ನ ಅಗತ್ಯವಿಲ್ಲದೆ ಅಕೌಸ್ಟಿಕ್ ಸಿಗ್ನಲ್ ಅನ್ನು ನೇರವಾಗಿ ಅನುಗುಣವಾದ ಪಠ್ಯಕ್ಕೆ ಮ್ಯಾಪ್ ಮಾಡುತ್ತವೆ. ಅತ್ಯಾಧುನಿಕ ಸಂಶೋಧನೆಯಲ್ಲಿ HMM ಗಳು ಕಡಿಮೆ ಪ್ರಚಲಿತದಲ್ಲಿದ್ದರೂ, ಅವು ಸ್ಪೀಚ್ ರೆಕಗ್ನಿಷನ್‌ನ ಆಧಾರವಾಗಿರುವ ತತ್ವಗಳ ಮೂಲಭೂತ ತಿಳುವಳಿಕೆಯನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತವೆ ಮತ್ತು ವಿವಿಧ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳಲ್ಲಿ, ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಸಂಪನ್ಮೂಲ-ನಿರ್ಬಂಧಿತ ಪರಿಸರಗಳಲ್ಲಿ ಅಥವಾ ಹೆಚ್ಚು ಸಂಕೀರ್ಣ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳಲ್ಲಿ ಘಟಕಗಳಾಗಿ ಬಳಸಲ್ಪಡುತ್ತಲೇ ಇವೆ.

ಡೀಪ್ ಲರ್ನಿಂಗ್ ASR ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳ ಜಾಗತಿಕ ಉದಾಹರಣೆಗಳು:

• ಗೂಗಲ್ ಅಸಿಸ್ಟೆಂಟ್ (ಜಾಗತಿಕ): ಬಹು ಭಾಷೆಗಳಲ್ಲಿ ಸ್ಪೀಚ್ ರೆಕಗ್ನಿಷನ್‌ಗಾಗಿ ಡೀಪ್ ಲರ್ನಿಂಗ್ ಅನ್ನು ವ್ಯಾಪಕವಾಗಿ ಬಳಸುತ್ತದೆ.
• ಬೈದುನ ಡೀಪ್ ಸ್ಪೀಚ್ (ಚೀನಾ): ಒಂದು ಪ್ರವರ್ತಕ ಎಂಡ್-ಟು-ಎಂಡ್ ಸ್ಪೀಚ್ ರೆಕಗ್ನಿಷನ್ ಸಿಸ್ಟಮ್.
• ಅಮೆಜಾನ್ ಅಲೆಕ್ಸಾ (ಜಾಗತಿಕ): ಧ್ವನಿ ಆಜ್ಞೆ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ ಮತ್ತು ನೈಸರ್ಗಿಕ ಭಾಷಾ ತಿಳುವಳಿಕೆಗಾಗಿ ಡೀಪ್ ಲರ್ನಿಂಗ್ ಅನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ.

ಸ್ಪೀಚ್ ರೆಕಗ್ನಿಷನ್‌ನಲ್ಲಿ ಭವಿಷ್ಯದ ಪ್ರವೃತ್ತಿಗಳು

ಸ್ಪೀಚ್ ರೆಕಗ್ನಿಷನ್ ಕ್ಷೇತ್ರವು ನಿರಂತರವಾಗಿ ವಿಕಸನಗೊಳ್ಳುತ್ತಿದೆ. ಕೆಲವು ಪ್ರಮುಖ ಪ್ರವೃತ್ತಿಗಳು ಹೀಗಿವೆ:

• ಎಂಡ್-ಟು-ಎಂಡ್ ಮಾದರಿಗಳು: ಸುಧಾರಿತ ನಿಖರತೆ ಮತ್ತು ದಕ್ಷತೆಗಾಗಿ ಎಂಡ್-ಟು-ಎಂಡ್ ಮಾದರಿಗಳ ನಿರಂತರ ಅಭಿವೃದ್ಧಿ ಮತ್ತು ಪರಿಷ್ಕರಣೆ.
• ಬಹುಭಾಷಾ ಸ್ಪೀಚ್ ರೆಕಗ್ನಿಷನ್: ಏಕಕಾಲದಲ್ಲಿ ಬಹು ಭಾಷೆಗಳಲ್ಲಿ ಮಾತನ್ನು ಗುರುತಿಸಬಲ್ಲ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸುವುದು.
• ಕಡಿಮೆ-ಸಂಪನ್ಮೂಲ ಸ್ಪೀಚ್ ರೆಕಗ್ನಿಷನ್: ಸೀಮಿತ ಪ್ರಮಾಣದ ಡೇಟಾದೊಂದಿಗೆ ಸ್ಪೀಚ್ ರೆಕಗ್ನಿಷನ್ ಮಾದರಿಗಳಿಗೆ ತರಬೇತಿ ನೀಡುವ ತಂತ್ರಗಳನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸುವುದು, ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಕಡಿಮೆ-ಸಂಪನ್ಮೂಲ ಭಾಷೆಗಳಿಗಾಗಿ.
• ದೃಢವಾದ ಸ್ಪೀಚ್ ರೆಕಗ್ನಿಷನ್: ಶಬ್ದ, ಉಚ್ಚಾರಣೆಗಳಲ್ಲಿನ ವ್ಯತ್ಯಾಸಗಳು, ಮತ್ತು ವಿಭಿನ್ನ ಮಾತನಾಡುವ ಶೈಲಿಗಳಿಗೆ ಸ್ಪೀಚ್ ರೆಕಗ್ನಿಷನ್ ಸಿಸ್ಟಮ್‌ಗಳ ದೃಢತೆಯನ್ನು ಸುಧಾರಿಸುವುದು.
• ಸ್ಪೀಕರ್ ಡೈರೈಸೇಶನ್: ರೆಕಾರ್ಡಿಂಗ್‌ನಲ್ಲಿ ಯಾರು ಮಾತನಾಡುತ್ತಿದ್ದಾರೆಂದು ಗುರುತಿಸುವುದು.
• ಸ್ಪೀಚ್ ಟ್ರಾನ್ಸ್‌ಲೇಶನ್: ಒಂದು ಭಾಷೆಯಿಂದ ಇನ್ನೊಂದು ಭಾಷೆಗೆ ನೇರವಾಗಿ ಮಾತನ್ನು ಅನುವಾದಿಸುವುದು.
• ಇತರ ವಿಧಾನಗಳೊಂದಿಗೆ ಏಕೀಕರಣ: ಹೆಚ್ಚು ಬುದ್ಧಿವಂತ ಮತ್ತು ಬಹುಮುಖಿ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳನ್ನು ರಚಿಸಲು ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ವಿಷನ್ ಮತ್ತು ನೈಸರ್ಗಿಕ ಭಾಷಾ ತಿಳುವಳಿಕೆಯಂತಹ ಇತರ ವಿಧಾನಗಳೊಂದಿಗೆ ಸ್ಪೀಚ್ ರೆಕಗ್ನಿಷನ್ ಅನ್ನು ಸಂಯೋಜಿಸುವುದು.

ತೀರ್ಮಾನ

ಹಿಡನ್ ಮಾರ್ಕೋವ್ ಮಾಡೆಲ್‌ಗಳು ಸ್ಪೀಚ್ ರೆಕಗ್ನಿಷನ್ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನದ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಯಲ್ಲಿ ನಿರ್ಣಾಯಕ ಪಾತ್ರವನ್ನು ವಹಿಸಿವೆ. ಡೀಪ್ ಲರ್ನಿಂಗ್ ವಿಧಾನಗಳು ಈಗ ಪ್ರಬಲವಾಗಿದ್ದರೂ, HMM ಗಳನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವುದು ಈ ಕ್ಷೇತ್ರದಲ್ಲಿ ಕೆಲಸ ಮಾಡುವ ಯಾರಿಗಾದರೂ ಒಂದು ಗಟ್ಟಿಯಾದ ಅಡಿಪಾಯವನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ. ವರ್ಚುವಲ್ ಅಸಿಸ್ಟೆಂಟ್‌ಗಳಿಂದ ಹಿಡಿದು ವೈದ್ಯಕೀಯ ಪ್ರತಿಲೇಖನದವರೆಗೆ, ಸ್ಪೀಚ್ ರೆಕಗ್ನಿಷನ್‌ನ ಅನ್ವಯಗಳು ವಿಶಾಲವಾಗಿವೆ ಮತ್ತು ಬೆಳೆಯುತ್ತಲೇ ಇವೆ. ತಂತ್ರಜ್ಞಾನವು ಮುಂದುವರೆದಂತೆ, ಮುಂಬರುವ ವರ್ಷಗಳಲ್ಲಿ ಸ್ಪೀಚ್ ರೆಕಗ್ನಿಷನ್‌ನ ಇನ್ನಷ್ಟು ನವೀನ ಮತ್ತು ಪರಿವರ್ತಕ ಅನ್ವಯಗಳನ್ನು ನಾವು ನಿರೀಕ್ಷಿಸಬಹುದು, ಇದು ವಿಶ್ವಾದ್ಯಂತ ಭಾಷೆಗಳು ಮತ್ತು ಸಂಸ್ಕೃತಿಗಳಾದ್ಯಂತ ಸಂವಹನ ಅಂತರವನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ.

ಸ್ಪೀಚ್ ರೆಕಗ್ನಿಷನ್‌ನ ಈ ಜಾಗತಿಕ ದೃಷ್ಟಿಕೋನವು ಪ್ರಪಂಚದಾದ್ಯಂತದ ಜನರಿಗೆ ಸಂವಹನ ಮತ್ತು ಮಾಹಿತಿಯ ಪ್ರವೇಶವನ್ನು ಸುಗಮಗೊಳಿಸುವಲ್ಲಿ ಅದರ ಪ್ರಾಮುಖ್ಯತೆಯನ್ನು ಎತ್ತಿ ತೋರಿಸುತ್ತದೆ. ವೈವಿಧ್ಯಮಯ ಭಾಷೆಗಳಲ್ಲಿ ಧ್ವನಿ-ಸಕ್ರಿಯ ಹುಡುಕಾಟವನ್ನು ಸಕ್ರಿಯಗೊಳಿಸುವುದಿರಲಿ ಅಥವಾ ಸಾಂಸ್ಕೃತಿಕ ಗಡಿಗಳಾದ್ಯಂತ ನೈಜ-ಸಮಯದ ಅನುವಾದವನ್ನು ಒದಗಿಸುವುದಿರಲಿ, ಸ್ಪೀಚ್ ರೆಕಗ್ನಿಷನ್ ಹೆಚ್ಚು ಸಂಪರ್ಕಿತ ಮತ್ತು ಅಂತರ್ಗತ ಪ್ರಪಂಚದ ಪ್ರಮುಖ ಸಕ್ರಿಯಕಾರಕವಾಗಿದೆ.