பேச்சு அங்கீகாரம்: மறைக்கப்பட்ட மார்கோவ் மாதிரிகளை (HMMs) வெளிப்படுத்துதல்

தானியங்கி பேச்சு அங்கீகாரம் (ASR), இயந்திரங்கள் பேசும் மொழியைப் புரிந்துகொள்ள உதவும் தொழில்நுட்பம், மெய்நிகர் உதவியாளர்கள் மற்றும் டிக்டேஷன் மென்பொருள் முதல் அணுகல் கருவிகள் மற்றும் ஊடாடும் குரல் பதில் அமைப்புகள் வரை பல பயன்பாடுகளில் புரட்சியை ஏற்படுத்தியுள்ளது. பல ASR அமைப்புகளின் மையத்தில் மறைக்கப்பட்ட மார்கோவ் மாதிரிகள் (HMMs) எனப்படும் ஒரு சக்திவாய்ந்த புள்ளிவிவர கட்டமைப்பு உள்ளது. இந்த விரிவான வழிகாட்டி HMM-களின் நுணுக்கங்களை ஆராய்ந்து, அவற்றின் முக்கிய கருத்துக்கள், அல்காரிதம்கள், பயன்பாடுகள் மற்றும் பேச்சு அங்கீகாரத்தில் எதிர்காலப் போக்குகளை ஆராயும்.

மறைக்கப்பட்ட மார்கோவ் மாதிரிகள் என்றால் என்ன?

ஒரு வானிலை முன்னறிவிப்பு சூழ்நிலையை கற்பனை செய்து பாருங்கள். நீங்கள் வானிலையின் அடிப்படை நிலையை (வெயில், மழை, மேகமூட்டம்) நேரடியாகக் கவனிப்பதில்லை, மாறாக மக்கள் குடைகளைப் பிடித்துச் செல்கிறார்களா அல்லது சன்கிளாஸ் அணிந்திருக்கிறார்களா என்பது போன்ற சான்றுகளைப் பார்க்கிறீர்கள். HMMகள், அமைப்பின் நிலை மறைக்கப்பட்டுள்ளது, ஆனால் நாம் கவனித்த வெளியீடுகளின் வரிசையின் அடிப்படையில் அதை ஊகிக்க முடியும் என்ற அமைப்புகளை மாதிரியாக்குகின்றன.

மேலும் முறைப்படி கூறுவதானால், HMM என்பது ஒரு புள்ளிவிவர மாதிரி. இது மாதிரியாக்கப்பட்ட அமைப்பு, கவனிக்கப்படாத (மறைக்கப்பட்ட) நிலைகளைக் கொண்ட ஒரு மார்கோவ் செயல்முறை என்று கருதுகிறது. ஒரு மார்கோவ் செயல்முறை என்பது எதிர்கால நிலை தற்போதைய நிலையை மட்டுமே சார்ந்துள்ளது, கடந்த கால நிலைகளைச் சார்ந்து இல்லை என்பதாகும். பேச்சு அங்கீகாரத்தின் சூழலில்:

• மறைக்கப்பட்ட நிலைகள்: இவை ஒரு வார்த்தையை உருவாக்கும் அடிப்படை ஒலியன்கள் அல்லது துணை-ஒலியன்களை (ஒலி அலகுகள்) குறிக்கின்றன. நாம் இந்த ஒலியன்களை நேரடியாக "பார்ப்பதில்லை", ஆனால் அவை ஒலி சிக்னலை உருவாக்குகின்றன.
• கவனிப்புகள்: இவை மெல்-அதிர்வெண் செப்ஸ்ட்ரல் குணகங்கள் (MFCCs) போன்ற பேச்சு சிக்னலிலிருந்து பிரித்தெடுக்கப்பட்ட அம்சங்கள். இவை நாம் நேரடியாக அளவிடக்கூடிய விஷயங்கள்.

ஒரு HMM பின்வரும் கூறுகளால் வரையறுக்கப்படுகிறது:

• நிலைகள் (S): மறைக்கப்பட்ட நிலைகளின் ஒரு வரையறுக்கப்பட்ட தொகுப்பு, எ.கா., வெவ்வேறு ஒலியன்கள்.
• கவனிப்புகள் (O): சாத்தியமான கவனிப்புகளின் ஒரு வரையறுக்கப்பட்ட தொகுப்பு, எ.கா., MFCC வெக்டார்கள்.
• நிலைமாற்ற நிகழ்தகவுகள் (A): ஒரு நிலையிலிருந்து மற்றொரு நிலைக்கு மாறுவதற்கான நிகழ்தகவு. A என்பது ஒரு அணி, இதில் A_ij என்பது நிலை i-இலிருந்து நிலை j-க்கு மாறுவதற்கான நிகழ்தகவு ஆகும்.
• உமிழ்வு நிகழ்தகவுகள் (B): ஒரு குறிப்பிட்ட நிலையைக் கருத்தில் கொண்டு ஒரு குறிப்பிட்ட கவனிப்பைக் கவனிப்பதற்கான நிகழ்தகவு. B என்பது ஒரு அணி, இதில் B_ij என்பது நிலை i-ஐக் கருத்தில் கொண்டு கவனிப்பு j-ஐ கவனிப்பதற்கான நிகழ்தகவு ஆகும்.
• ஆரம்ப நிகழ்தகவுகள் (π): ஒரு குறிப்பிட்ட நிலையில் தொடங்குவதற்கான நிகழ்தகவு. π என்பது ஒரு வெக்டார், இதில் π_i என்பது நிலை i-இல் தொடங்குவதற்கான நிகழ்தகவு ஆகும்.

ஒரு எளிமைப்படுத்தப்பட்ட எடுத்துக்காட்டு: "cat" என்ற வார்த்தையை அங்கீகரித்தல்

நாம் எளிமைப்படுத்தி, /k/, /æ/, மற்றும் /t/ என்ற ஒலியன்களால் குறிக்கப்படும் "cat" என்ற வார்த்தையை அங்கீகரிக்க முயற்சிக்கிறோம் என்று கற்பனை செய்வோம். நமது HMM ஒவ்வொரு ஒலியனுக்கும் ஒன்று என மூன்று நிலைகளைக் கொண்டிருக்கலாம். கவனிப்புகள் பேச்சு சிக்னலிலிருந்து பிரித்தெடுக்கப்பட்ட ஒலி அம்சங்களாக இருக்கும். நிலைமாற்ற நிகழ்தகவுகள் /k/ நிலையிலிருந்து /æ/ நிலைக்கு நகர்வதற்கான சாத்தியக்கூறுகளை வரையறுக்கும், மற்றும் பல. உமிழ்வு நிகழ்தகவுகள் ஒரு குறிப்பிட்ட ஒலியன் நிலையில் இருக்கும்போது ஒரு குறிப்பிட்ட ஒலி அம்சத்தை கவனிப்பதற்கான சாத்தியக்கூறுகளை வரையறுக்கும்.

HMM-களின் மூன்று அடிப்படை சிக்கல்கள்

HMM-களுடன் பணிபுரியும்போது தீர்க்கப்பட வேண்டிய மூன்று முக்கிய சிக்கல்கள் உள்ளன:

1. மதிப்பீடு (நிகழ்தகவு): ஒரு HMM (λ = (A, B, π)) மற்றும் ஒரு கவனிப்பு வரிசை O = (o₁, o₂, ..., o_T) கொடுக்கப்பட்டால், அந்த மாதிரியைக் கொண்டு அந்த வரிசையைக் கவனிப்பதற்கான நிகழ்தகவு P(O|λ) என்ன? இது பொதுவாக ஃபார்வர்டு அல்காரிதம் மூலம் தீர்க்கப்படுகிறது.
2. குறிவிலக்கம்: ஒரு HMM (λ) மற்றும் ஒரு கவனிப்பு வரிசை (O) கொடுக்கப்பட்டால், அந்த கவனிப்புகளை உருவாக்கிய மறைக்கப்பட்ட நிலைகளின் மிகவும் சாத்தியமான வரிசை Q = (q₁, q₂, ..., q_T) எது? இது விட்டர்பி அல்காரிதம் மூலம் தீர்க்கப்படுகிறது.
3. கற்றல் (பயிற்சி): ஒரு கவனிப்பு வரிசைகளின் தொகுப்பு (O) கொடுக்கப்பட்டால், அந்த வரிசைகளைக் கவனிப்பதற்கான நிகழ்தகவை அதிகரிக்க மாதிரி அளவுருக்களை (λ = (A, B, π)) எவ்வாறு சரிசெய்வது? இது பாம்-வெல்ச் அல்காரிதம் (எதிர்பார்ப்பு-அதிகபட்சமாக்கல் அல்லது EM என்றும் அழைக்கப்படுகிறது) மூலம் தீர்க்கப்படுகிறது.

1. மதிப்பீடு: ஃபார்வர்டு அல்காரிதம்

ஃபார்வர்டு அல்காரிதம் ஒரு HMM கொடுக்கப்பட்டால், ஒரு கவனிப்பு வரிசையைக் கவனிப்பதற்கான நிகழ்தகவை திறமையாக கணக்கிடுகிறது. ஒவ்வொரு சாத்தியமான நிலை வரிசைக்கும் நிகழ்தகவுகளை கணக்கிடுவதற்கு பதிலாக, இது டைனமிக் புரோகிராமிங்கைப் பயன்படுத்துகிறது. இது α_t(i) என்பதை பகுதி வரிசை o₁, o₂, ..., o_t ஐக் கவனிப்பதற்கும், நேரம் t-இல் நிலை i-இல் இருப்பதற்கும் உள்ள நிகழ்தகவாக வரையறுக்கிறது. இந்த அல்காரிதம் பின்வருமாறு செயல்படுகிறது:

1. துவக்கம்: α₁(i) = π_i * b_i(o₁) (நிலை i-இல் தொடங்கி முதல் கவனிப்பைக் கவனிப்பதற்கான நிகழ்தகவு).
2. தூண்டல்: α_t+1(j) = [Σ_i=1^N α_t(i) * a_ij] * b_j(o_t+1) (நேரம் t+1-இல் நிலை j-இல் இருப்பதற்கான நிகழ்தகவு என்பது நேரம் t-இல் ஏதேனும் ஒரு நிலை i-இல் இருப்பதற்கான நிகழ்தகவுகளின் கூட்டுத்தொகை, j-க்கு மாறி, பின்னர் o_t+1 ஐ கவனிப்பதாகும்).
3. நிறைவு: P(O|λ) = Σ_i=1^N α_T(i) (முழு வரிசையையும் கவனிப்பதற்கான நிகழ்தகவு என்பது இறுதி நேரப் படியில் எந்த நிலையிலும் இருப்பதற்கான நிகழ்தகவுகளின் கூட்டுத்தொகையாகும்).

2. குறிவிலக்கம்: விட்டர்பி அல்காரிதம்

விட்டர்பி அல்காரிதம் கவனிக்கப்பட்ட வரிசையை உருவாக்கிய மறைக்கப்பட்ட நிலைகளின் மிகவும் சாத்தியமான வரிசையைக் கண்டறிகிறது. இதுவும் டைனமிக் புரோகிராமிங்கைப் பயன்படுத்துகிறது. இது V_t(i) என்பதை நேரம் t-இல் நிலை i-இல் முடிவடையும் நிலைகளின் மிகவும் சாத்தியமான வரிசையின் நிகழ்தகவாகவும், மற்றும் ψ_t(i) என்ற பேக்பாயிண்டர்களை மிகவும் சாத்தியமான பாதையில் முந்தைய நிலையை நினைவில் கொள்ளவும் வரையறுக்கிறது.

1. துவக்கம்: V₁(i) = π_i * b_i(o₁); ψ₁(i) = 0
2. தொடர்செயல்:
   • 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] (பேக்பாயிண்டரை சேமிக்கவும்).
3. நிறைவு:
   • P* = max_i V_T(i)
   • q*_T = argmax_i V_T(i)
4. பின் தொடர்தல்: q*_T-இலிருந்து பேக்பாயிண்டர்களைப் பின்தொடர்ந்து உகந்த நிலை வரிசையை மீண்டும் உருவாக்கவும்.

3. கற்றல்: பாம்-வெல்ச் அல்காரிதம்

பாம்-வெல்ச் அல்காரிதம் (எதிர்பார்ப்பு-அதிகபட்சமாக்கல் அல்லது EM-இன் ஒரு சிறப்பு வகை) HMM-ஐப் பயிற்றுவிக்கப் பயன்படுகிறது. இது கவனிக்கப்பட்ட தரவின் நிகழ்தகவை அதிகரிக்க மாதிரி அளவுருக்களை (நிலைமாற்றம் மற்றும் உமிழ்வு நிகழ்தகவுகள்) மீண்டும் மீண்டும் செம்மைப்படுத்துகிறது. இது ஒரு தொடர் செயல்முறை:

1. எதிர்பார்ப்பு (E-படி): ஃபார்வர்டு மற்றும் பேக்வார்டு நிகழ்தகவுகளை (α மற்றும் β) கணக்கிடுங்கள்.
2. அதிகபட்சமாக்கல் (M-படி): ஃபார்வர்டு மற்றும் பேக்வார்டு நிகழ்தகவுகளின் அடிப்படையில் மாதிரி அளவுருக்களை (A, B, π) மீண்டும் மதிப்பிடவும்.

மாதிரி ஒன்றிணையும் வரை (அதாவது, தரவின் நிகழ்தகவு குறிப்பிடத்தக்க அளவில் அதிகரிக்காத வரை) அல்காரிதம் E-படி மற்றும் M-படிக்கு இடையில் மீண்டும் மீண்டும் தொடர்கிறது.

பேச்சு அங்கீகாரத்தில் HMM-களைப் பயன்படுத்துதல்

பேச்சு அங்கீகாரத்தில், HMM-கள் ஒலியன்களுடன் தொடர்புடைய ஒலி அம்சங்களின் தற்காலிக வரிசையை மாதிரியாக்கப் பயன்படுகின்றன. HMM-களைப் பயன்படுத்தும் ஒரு பொதுவான பேச்சு அங்கீகார அமைப்பு பின்வரும் படிகளை உள்ளடக்கியது:

1. அம்சம் பிரித்தெடுத்தல்: பேச்சு சிக்னல், MFCC-கள் போன்ற தொடர்புடைய ஒலி அம்சங்களைப் பிரித்தெடுக்க செயலாக்கப்படுகிறது.
2. ஒலிப்பு மாதிரிப்படுத்தல்: ஒவ்வொரு ஒலியன் அல்லது துணை-ஒலியன் அலகையும் பிரதிநிதித்துவப்படுத்த HMM-கள் பயிற்றுவிக்கப்படுகின்றன. HMM-இல் உள்ள ஒவ்வொரு நிலையும் பெரும்பாலும் ஒரு ஒலியனின் ஒரு பகுதியை மாதிரியாக்குகிறது. காஸியன் கலவை மாதிரிகள் (GMMs) பெரும்பாலும் ஒவ்வொரு மாநிலத்திற்குள்ளும் உமிழ்வு நிகழ்தகவுகளை மாதிரியாக்கப் பயன்படுகின்றன. சமீபத்தில், ஆழமான நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகள் (DNNs) இந்த நிகழ்தகவுகளை மதிப்பிடுவதற்குப் பயன்படுத்தப்படுகின்றன, இது DNN-HMM கலப்பின அமைப்புகளுக்கு வழிவகுக்கிறது.
3. மொழி மாதிரிப்படுத்தல்: ஒரு மொழி மாதிரி, இலக்கண விதிகள் மற்றும் புள்ளிவிவர நிகழ்தகவுகளின் அடிப்படையில் சாத்தியமான வார்த்தை வரிசைகளைக் கட்டுப்படுத்தப் பயன்படுகிறது. N-கிராம் மாதிரிகள் பொதுவாகப் பயன்படுத்தப்படுகின்றன.
4. குறிவிலக்கம்: விட்டர்பி அல்காரிதம், ஒலி அம்சங்கள் மற்றும் ஒலிப்பு மற்றும் மொழி மாதிரிகளைக் கொண்டு, மிகவும் சாத்தியமான ஒலியன்களின் (எனவே வார்த்தைகளின்) வரிசையைக் கண்டறியப் பயன்படுகிறது.

எடுத்துக்காட்டு: மாண்டரின் சீன மொழிக்கு ஒரு பேச்சு அங்கீகார அமைப்பை உருவாக்குதல்

மாண்டரின் சீன மொழி அதன் தொனி தன்மை காரணமாக பேச்சு அங்கீகாரத்திற்கு தனித்துவமான சவால்களை அளிக்கிறது. வெவ்வேறு தொனிகளில் பேசப்படும் ஒரே அசை முற்றிலும் மாறுபட்ட அர்த்தங்களைக் கொண்டிருக்கலாம். மாண்டரின் மொழிக்கான ஒரு HMM-அடிப்படையிலான அமைப்பு பின்வருவனவற்றைச் செய்ய வேண்டும்:

• ஒலிப்பு மாதிரி: ஒவ்வொரு ஒலியன் *மற்றும்* ஒவ்வொரு தொனியையும் மாதிரியாக்குங்கள். அதாவது /ma1/, /ma2/, /ma3/, /ma4/ (இங்கு எண்கள் மாண்டரின் நான்கு முக்கிய தொனிகளைக் குறிக்கின்றன) ஆகியவற்றிற்கு தனித்தனி HMM-கள் இருக்க வேண்டும்.
• அம்சம் பிரித்தெடுத்தல்: தொனிகளை வேறுபடுத்துவதற்கு சுருதி (pitch) முக்கியம் என்பதால், சுருதியில் ஏற்படும் மாற்றங்களுக்கு உணர்திறன் கொண்ட அம்சங்களைப் பிரித்தெடுக்கவும்.
• மொழி மாதிரி: மாண்டரின் இலக்கண அமைப்பை இணைக்கவும், இது ஆங்கிலம் போன்ற மொழிகளிலிருந்து வேறுபடலாம்.

மாண்டரின் மொழியை வெற்றிகரமாக அங்கீகரிக்க, தொனியின் நுணுக்கங்களைப் பிடிக்கும் கவனமான ஒலிப்பு மாதிரிப்படுத்தல் தேவைப்படுகிறது, இது பெரும்பாலும் மிகவும் சிக்கலான HMM கட்டமைப்புகளைப் பயிற்றுவித்தல் அல்லது தொனி-குறிப்பிட்ட அம்சங்களைப் பயன்படுத்துவதை உள்ளடக்கியது.

HMM-களின் நன்மைகள் மற்றும் தீமைகள்

நன்மைகள்:

• நன்கு நிறுவப்பட்ட கோட்பாடு: HMM-கள் ஒரு திடமான கணித அடித்தளத்தைக் கொண்டுள்ளன மற்றும் பல தசாப்தங்களாக பரவலாக ஆய்வு செய்யப்பட்டு பயன்படுத்தப்படுகின்றன.
• திறமையான அல்காரிதம்கள்: ஃபார்வர்டு, விட்டர்பி, மற்றும் பாம்-வெல்ச் அல்காரிதம்கள் திறமையானவை மற்றும் நன்கு புரிந்து கொள்ளப்பட்டவை.
• நல்ல செயல்திறன்: HMM-கள் பேச்சு அங்கீகாரத்தில் நல்ல செயல்திறனை அடைய முடியும், குறிப்பாக DNN-கள் போன்ற பிற நுட்பங்களுடன் இணைக்கப்படும்போது.
• செயல்படுத்த ஒப்பீட்டளவில் எளிதானது: மிகவும் சிக்கலான ஆழமான கற்றல் மாதிரிகளுடன் ஒப்பிடும்போது, HMM-களை செயல்படுத்துவது ஒப்பீட்டளவில் நேரடியானது.
• அளவிடுதல்: பெரிய சொற்களஞ்சியங்கள் மற்றும் சிக்கலான ஒலிப்பு மாதிரிகளைக் கையாள HMM-களை அளவிட முடியும்.

தீமைகள்:

• மார்கோவ் அனுமானம்: எதிர்கால நிலை தற்போதைய நிலையை மட்டுமே சார்ந்துள்ளது என்ற அனுமானம் ஒரு எளிமைப்படுத்தல் மற்றும் நிஜ உலகப் பேச்சில் எப்போதும் உண்மையாக இருக்காது.
• உமிழ்வு நிகழ்தகவு மாதிரிப்படுத்தல்: உமிழ்வு நிகழ்தகவுகளுக்கு பொருத்தமான விநியோகத்தை (எ.கா., GMM) தேர்ந்தெடுப்பது சவாலானது.
• சத்தத்திற்கு உணர்திறன்: HMM-கள் சத்தம் மற்றும் பேச்சில் உள்ள மாறுபாடுகளுக்கு உணர்திறன் கொண்டவையாக இருக்கலாம்.
• அம்சப் பொறியியல்: HMM-களுடன் நல்ல செயல்திறனை அடைய அம்சப் பொறியியல் முக்கியமானது.
• நீண்ட-தூர சார்புகளை மாதிரியாக்குவது கடினம்: HMM-கள் பேச்சு சிக்னலில் உள்ள நீண்ட-தூர சார்புகளைப் பிடிக்க சிரமப்படுகின்றன.

அடிப்படை HMM-களுக்கு அப்பால்: மாறுபாடுகள் மற்றும் நீட்டிப்புகள்

HMM-களின் வரம்புகளை நிவர்த்தி செய்வதற்கும் செயல்திறனை மேம்படுத்துவதற்கும் பல மாறுபாடுகள் மற்றும் நீட்டிப்புகள் உருவாக்கப்பட்டுள்ளன:

• மறைக்கப்பட்ட அரை-மார்கோவ் மாதிரிகள் (HSMMs): மாறி கால அளவு நிலைகளை அனுமதிக்கின்றன, இது வெவ்வேறு நீளங்களைக் கொண்ட ஒலியன்களை மாதிரியாக்க பயனுள்ளதாக இருக்கும்.
• இணைக்கப்பட்ட-நிலை HMM-கள்: அளவுருக்களின் எண்ணிக்கையைக் குறைக்கவும், பொதுமைப்படுத்தலை மேம்படுத்தவும் வெவ்வேறு நிலைகளுக்கு இடையில் அளவுருக்களைப் பகிர்ந்து கொள்கின்றன.
• சூழல்-சார்ந்த HMM-கள் (ட்ரைஃபோன்கள்): அவற்றைச் சுற்றியுள்ள ஒலியன்களின் சூழலில் ஒலியன்களை மாதிரியாக்குகின்றன (எ.கா., /cat/ இல் உள்ள /t/ என்பது /top/ இல் உள்ள /t/ இலிருந்து வேறுபட்டது).
• பாகுபாடான பயிற்சி: தரவின் நிகழ்தகவை அதிகரிப்பதற்குப் பதிலாக, வெவ்வேறு வார்த்தைகள் அல்லது ஒலியன்களுக்கு இடையில் நேரடியாகப் பாகுபடுத்த HMM-களைப் பயிற்றுவித்தல்.

ஆழமான கற்றல் மற்றும் முழுமையான பேச்சு அங்கீகாரத்தின் எழுச்சி

சமீபத்திய ஆண்டுகளில், ஆழமான கற்றல் பேச்சு அங்கீகாரத்தில் புரட்சியை ஏற்படுத்தியுள்ளது. ஆழமான நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகள் (DNNs), கன்வல்யூஷனல் நியூரல் நெட்வொர்க்குகள் (CNNs), மற்றும் தொடர் நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகள் (RNNs) ஆகியவை ASR-இல் அதிநவீன செயல்திறனை அடைந்துள்ளன. DNN-HMM கலப்பின அமைப்புகள், இதில் HMM-களில் உமிழ்வு நிகழ்தகவுகளை மதிப்பிடுவதற்கு DNN-கள் பயன்படுத்தப்படுகின்றன, மிகவும் பிரபலமாகிவிட்டன.

மிக சமீபத்தில், இணைப்புவாத தற்காலிக வகைப்பாடு (CTC) மற்றும் கவனத்துடன் கூடிய வரிசை-க்கு-வரிசை மாதிரிகள் போன்ற முழுமையான பேச்சு அங்கீகார மாதிரிகள் உருவாகியுள்ளன. இந்த மாதிரிகள் வெளிப்படையான ஒலியன்-நிலை மாதிரிப்படுத்தல் தேவை இல்லாமல், ஒலி சிக்னலை நேரடியாக தொடர்புடைய உரையுடன் வரைபடமாக்குகின்றன. அதிநவீன ஆராய்ச்சியில் HMM-கள் குறைவாகவே காணப்பட்டாலும், அவை பேச்சு அங்கீகாரத்தின் அடிப்படைக் கொள்கைகளைப் பற்றிய அடிப்படை புரிதலை வழங்குகின்றன மற்றும் பல்வேறு பயன்பாடுகளில், குறிப்பாக வளம் குறைந்த சூழல்களில் அல்லது மிகவும் சிக்கலான அமைப்புகளில் கூறுகளாக தொடர்ந்து பயன்படுத்தப்படுகின்றன.

ஆழமான கற்றல் ASR பயன்பாடுகளின் உலகளாவிய எடுத்துக்காட்டுகள்:

• கூகிள் அசிஸ்டென்ட் (உலகளாவியது): பல மொழிகளில் பேச்சு அங்கீகாரத்திற்காக ஆழமான கற்றலை விரிவாகப் பயன்படுத்துகிறது.
• பைடுவின் டீப் ஸ்பீச் (சீனா): ஒரு முன்னோடியான முழுமையான பேச்சு அங்கீகார அமைப்பு.
• அமேசான் அலெக்சா (உலகளாவியது): குரல் கட்டளை அங்கீகாரம் மற்றும் இயற்கை மொழி புரிதலுக்காக ஆழமான கற்றலைப் பயன்படுத்துகிறது.

பேச்சு அங்கீகாரத்தில் எதிர்காலப் போக்குகள்

பேச்சு அங்கீகாரத் துறை தொடர்ந்து வளர்ந்து வருகிறது. சில முக்கிய போக்குகள் பின்வருமாறு:

• முழுமையான மாதிரிகள்: மேம்பட்ட துல்லியம் மற்றும் செயல்திறனுக்காக முழுமையான மாதிரிகளின் தொடர்ச்சியான வளர்ச்சி மற்றும் செம்மைப்படுத்தல்.
• பலமொழி பேச்சு அங்கீகாரம்: ஒரே நேரத்தில் பல மொழிகளில் பேச்சை அங்கீகரிக்கக்கூடிய அமைப்புகளை உருவாக்குதல்.
• குறைந்த-வள பேச்சு அங்கீகாரம்: குறிப்பாக வளமற்ற மொழிகளுக்கு, குறைந்த அளவு தரவுகளுடன் பேச்சு அங்கீகார மாதிரிகளைப் பயிற்றுவிப்பதற்கான நுட்பங்களை உருவாக்குதல்.
• வலுவான பேச்சு அங்கீகாரம்: சத்தம், உச்சரிப்புகளில் உள்ள மாறுபாடுகள் மற்றும் வெவ்வேறு பேச்சு பாணிகளுக்கு பேச்சு அங்கீகார அமைப்புகளின் வலுவை மேம்படுத்துதல்.
• பேச்சாளர் அடையாளப்படுத்தல்: ஒரு பதிவில் யார் பேசுகிறார்கள் என்பதைக் கண்டறிதல்.
• பேச்சு மொழிபெயர்ப்பு: ஒரு மொழியிலிருந்து மற்றொரு மொழிக்கு நேரடியாகப் பேச்சை மொழிபெயர்த்தல்.
• பிற வழிமுறைகளுடன் ஒருங்கிணைப்பு: மேலும் புத்திசாலித்தனமான மற்றும் பல்துறை அமைப்புகளை உருவாக்க கணினி பார்வை மற்றும் இயற்கை மொழி புரிதல் போன்ற பிற வழிமுறைகளுடன் பேச்சு அங்கீகாரத்தை இணைத்தல்.

முடிவுரை

மறைக்கப்பட்ட மார்கோவ் மாதிரிகள் பேச்சு அங்கீகார தொழில்நுட்பத்தின் வளர்ச்சியில் ஒரு முக்கிய பங்கைக் கொண்டுள்ளன. ஆழமான கற்றல் அணுகுமுறைகள் இப்போது ஆதிக்கம் செலுத்தினாலும், HMM-களைப் புரிந்துகொள்வது இந்தத் துறையில் பணிபுரியும் எவருக்கும் ஒரு திடமான அடித்தளத்தை வழங்குகிறது. மெய்நிகர் உதவியாளர்கள் முதல் மருத்துவப் படியெடுத்தல் வரை, பேச்சு அங்கீகாரத்தின் பயன்பாடுகள் பரந்தவை மற்றும் தொடர்ந்து வளர்ந்து வருகின்றன. தொழில்நுட்பம் முன்னேறும்போது, வரும் ஆண்டுகளில் பேச்சு அங்கீகாரத்தின் இன்னும் புதுமையான மற்றும் மாற்றியமைக்கும் பயன்பாடுகளை நாம் எதிர்பார்க்கலாம், இது உலகெங்கிலும் உள்ள மொழிகள் மற்றும் கலாச்சாரங்களுக்கு இடையிலான தகவல் தொடர்பு இடைவெளிகளைக் குறைக்கும்.

பேச்சு அங்கீகாரம் குறித்த இந்த உலகளாவிய கண்ணோட்டம், உலகெங்கிலும் உள்ள மக்களுக்குத் தகவல்தொடர்பு மற்றும் தகவல்களை அணுகுவதை எளிதாக்குவதில் அதன் முக்கியத்துவத்தை எடுத்துக்காட்டுகிறது. இது பல்வேறு மொழிகளில் குரல்-செயல்படுத்தப்பட்ட தேடலை செயல்படுத்துவதாக இருந்தாலும் சரி அல்லது கலாச்சார எல்லைகளுக்கு அப்பால் நிகழ்நேர மொழிபெயர்ப்பை வழங்குவதாக இருந்தாலும் சரி, பேச்சு அங்கீகாரம் என்பது மேலும் இணைக்கப்பட்ட மற்றும் உள்ளடக்கிய உலகின் ஒரு முக்கிய காரணியாகும்.