స్పీచ్ రికగ్నిషన్: హిడెన్ మార్కోవ్ మోడల్స్ (HMMs) ఆవిష్కరణ

ఆటోమేటిక్ స్పీచ్ రికగ్నిషన్ (ASR), మాట్లాడే భాషను యంత్రాలు అర్థం చేసుకోవడానికి వీలు కల్పించే సాంకేతికత, వర్చువల్ అసిస్టెంట్లు మరియు డిక్టేషన్ సాఫ్ట్‌వేర్ నుండి యాక్సెసిబిలిటీ టూల్స్ మరియు ఇంటరాక్టివ్ వాయిస్ రెస్పాన్స్ సిస్టమ్‌ల వరకు అనేక అనువర్తనాలలో విప్లవాత్మక మార్పులు తీసుకువచ్చింది. అనేక ASR సిస్టమ్‌ల కేంద్రంలో హిడెన్ మార్కోవ్ మోడల్స్ (HMMs) అని పిలువబడే ఒక శక్తివంతమైన గణాంక ఫ్రేమ్‌వర్క్ ఉంది. ఈ సమగ్ర గైడ్ HMMల యొక్క చిక్కులను పరిశీలిస్తుంది, వాటి ప్రధాన భావనలు, అల్గారిథమ్‌లు, అనువర్తనాలు మరియు స్పీచ్ రికగ్నిషన్‌లో భవిష్యత్ పోకడలను అన్వేషిస్తుంది.

హిడెన్ మార్కోవ్ మోడల్స్ అంటే ఏమిటి?

వాతావరణాన్ని అంచనా వేసే దృశ్యాన్ని ఊహించుకోండి. మీరు అంతర్లీన వాతావరణ స్థితిని (ఎండ, వర్షం, మేఘావృతం) నేరుగా గమనించలేరు, కానీ ప్రజలు గొడుగులు పట్టుకున్నారా లేదా సన్ గ్లాసెస్ ధరించారా వంటి ఆధారాలను చూస్తారు. HMMలు వ్యవస్థ యొక్క స్థితి దాగి ఉన్నప్పటికీ, గమనించిన అవుట్‌పుట్‌ల క్రమం ఆధారంగా మనం దానిని ఊహించగల వ్యవస్థలను మోడల్ చేస్తాయి.

మరింత అధికారికంగా చెప్పాలంటే, HMM అనేది ఒక గణాంక నమూనా, ఇది మోడల్ చేయబడుతున్న వ్యవస్థను గమనించని (దాగి ఉన్న) స్థితులతో కూడిన మార్కోవ్ ప్రక్రియ అని ఊహిస్తుంది. మార్కోవ్ ప్రక్రియ అంటే భవిష్యత్ స్థితి ప్రస్తుత స్థితిపై మాత్రమే ఆధారపడి ఉంటుంది, గత స్థితులపై కాదు. స్పీచ్ రికగ్నిషన్ సందర్భంలో:

• దాగి ఉన్న స్థితులు: ఇవి ఒక పదాన్ని రూపొందించే అంతర్లీన ఫోనెమ్‌లు లేదా సబ్-ఫోనెమ్‌లను (అకౌస్టిక్ యూనిట్లు) సూచిస్తాయి. మనం ఈ ఫోనెమ్‌లను నేరుగా "చూడలేము", కానీ అవి అకౌస్టిక్ సిగ్నల్‌ను ఉత్పత్తి చేస్తాయి.
• పరిశీలనలు: ఇవి స్పీచ్ సిగ్నల్ నుండి సంగ్రహించిన ఫీచర్లు, ఉదాహరణకు మెల్-ఫ్రీక్వెన్సీ సెప్స్ట్రల్ కోఎఫీషియంట్స్ (MFCCలు). ఇవి మనం నేరుగా కొలవగల విషయాలు.

ఒక HMM కింది భాగాల ద్వారా నిర్వచించబడింది:

• స్థితులు (S): దాగి ఉన్న స్థితుల యొక్క పరిమిత సమితి, ఉదా., వివిధ ఫోనెమ్‌లు.
• పరిశీలనలు (O): సాధ్యమయ్యే పరిశీలనల యొక్క పరిమిత సమితి, ఉదా., MFCC వెక్టార్‌లు.
• పరివర్తన సంభావ్యతలు (A): ఒక స్థితి నుండి మరొక స్థితికి మారే సంభావ్యత. A_ij అనేది i స్థితి నుండి j స్థితికి మారే సంభావ్యత అయినప్పుడు, A అనే మాత్రిక.
• ఉద్గార సంభావ్యతలు (B): ఒక స్థితిని బట్టి ఒక నిర్దిష్ట పరిశీలనను గమనించే సంభావ్యత. B_ij అనేది i స్థితిని బట్టి j పరిశీలనను గమనించే సంభావ్యత అయినప్పుడు, B అనే మాత్రిక.
• ప్రారంభ సంభావ్యతలు (π): ఒక నిర్దిష్ట స్థితిలో ప్రారంభమయ్యే సంభావ్యత. π_i అనేది i స్థితిలో ప్రారంభమయ్యే సంభావ్యత అయినప్పుడు, π అనే వెక్టార్.

ఒక సరళీకృత ఉదాహరణ: "cat" పదాన్ని గుర్తించడం

మనం సరళీకరించి, /k/, /æ/, మరియు /t/ అనే ఫోనెమ్‌ల ద్వారా ప్రాతినిధ్యం వహించే "cat" అనే పదాన్ని గుర్తించడానికి ప్రయత్నిస్తున్నామని ఊహించుకుందాం. మన HMMలో ప్రతి ఫోనెమ్‌కు ఒకటి చొప్పున మూడు స్థితులు ఉండవచ్చు. పరిశీలనలు స్పీచ్ సిగ్నల్ నుండి సంగ్రహించిన అకౌస్టిక్ ఫీచర్లుగా ఉంటాయి. పరివర్తన సంభావ్యతలు /k/ స్థితి నుండి /æ/ స్థితికి మారే అవకాశం ఎంత ఉందో నిర్వచిస్తాయి, మొదలైనవి. ఉద్గార సంభావ్యతలు మనం ఒక నిర్దిష్ట ఫోనెమ్ స్థితిలో ఉన్నప్పుడు ఒక నిర్దిష్ట అకౌస్టిక్ ఫీచర్‌ను గమనించే అవకాశం ఎంత ఉందో నిర్వచిస్తాయి.

HMMల యొక్క మూడు ప్రాథమిక సమస్యలు

HMMలతో పనిచేసేటప్పుడు పరిష్కరించాల్సిన మూడు ప్రధాన సమస్యలు ఉన్నాయి:

1. మూల్యాంకనం (సంభావ్యత): ఒక HMM (λ = (A, B, π)) మరియు పరిశీలనల క్రమం O = (o₁, o₂, ..., o_T) ఇవ్వబడినప్పుడు, ఆ నమూనాను బట్టి ఆ క్రమాన్ని గమనించే సంభావ్యత P(O|λ) ఎంత? ఇది సాధారణంగా ఫార్వర్డ్ అల్గారిథమ్ ఉపయోగించి పరిష్కరించబడుతుంది.
2. డీకోడింగ్: ఒక HMM (λ) మరియు పరిశీలనల క్రమం (O) ఇవ్వబడినప్పుడు, పరిశీలనలను ఉత్పత్తి చేసిన దాగి ఉన్న స్థితుల యొక్క అత్యంత సంభావ్య క్రమం Q = (q₁, q₂, ..., q_T) ఏది? ఇది విటెర్బి అల్గారిథమ్ ఉపయోగించి పరిష్కరించబడుతుంది.
3. శిక్షణ (ట్రైనింగ్): పరిశీలన క్రమాల సమితి (O) ఇవ్వబడినప్పుడు, ఆ క్రమాలను గమనించే సంభావ్యతను గరిష్ఠం చేయడానికి నమూనా పారామితులను (λ = (A, B, π)) ఎలా సర్దుబాటు చేయాలి? ఇది బామ్-వెల్చ్ అల్గారిథమ్ (దీనిని ఎక్స్‌పెక్టేషన్-మాక్సిమైజేషన్ లేదా EM అని కూడా అంటారు) ఉపయోగించి పరిష్కరించబడుతుంది.

1. మూల్యాంకనం: ఫార్వర్డ్ అల్గారిథమ్

ఫార్వర్డ్ అల్గారిథమ్, HMM ఇవ్వబడినప్పుడు పరిశీలనల క్రమాన్ని గమనించే సంభావ్యతను సమర్థవంతంగా లెక్కిస్తుంది. సాధ్యమయ్యే ప్రతి స్థితి క్రమానికి సంభావ్యతలను లెక్కించడానికి బదులుగా, ఇది డైనమిక్ ప్రోగ్రామింగ్‌ను ఉపయోగిస్తుంది. ఇది α_t(i)ని o₁, o₂, ..., o_t అనే పాక్షిక క్రమాన్ని గమనించి, t సమయంలో i స్థితిలో ఉండే సంభావ్యతగా నిర్వచిస్తుంది. ఈ అల్గారిథమ్ ఈ క్రింది విధంగా కొనసాగుతుంది:

1. ఇనిషియలైజేషన్: α₁(i) = π_i * b_i(o₁) (i స్థితిలో ప్రారంభించి, మొదటి పరిశీలనను గమనించే సంభావ్యత).
2. ఇండక్షన్: α_t+1(j) = [Σ_i=1^N α_t(i) * a_ij] * b_j(o_t+1) (t+1 సమయంలో j స్థితిలో ఉండే సంభావ్యత, t సమయంలో ఏదైనా i స్థితిలో ఉండి, jకి పరివర్తనం చెంది, ఆపై o_t+1ను గమనించే సంభావ్యతల మొత్తం).
3. టెర్మినేషన్: P(O|λ) = Σ_i=1^N α_T(i) (పూర్తి క్రమాన్ని గమనించే సంభావ్యత, చివరి సమయ దశలో ఏదైనా స్థితిలో ఉండే సంభావ్యతల మొత్తం).

2. డీకోడింగ్: విటెర్బి అల్గారిథమ్

విటెర్బి అల్గారిథమ్, గమనించిన క్రమాన్ని ఉత్పత్తి చేసిన దాగి ఉన్న స్థితుల యొక్క అత్యంత సంభావ్య క్రమాన్ని కనుగొంటుంది. ఇది కూడా డైనమిక్ ప్రోగ్రామింగ్‌ను ఉపయోగిస్తుంది. ఇది V_t(i)ని t సమయంలో i స్థితిలో ముగిసే స్థితుల యొక్క అత్యంత సంభావ్య క్రమం యొక్క సంభావ్యతగా నిర్వచిస్తుంది, మరియు అత్యంత సంభావ్య మార్గంలో మునుపటి స్థితిని గుర్తుంచుకోవడానికి బ్యాక్‌పాయింటర్‌లు ψ_t(i)ని ఉపయోగిస్తుంది.

1. ఇనిషియలైజేషన్: V₁(i) = π_i * b_i(o₁); ψ₁(i) = 0
2. పునరావృతం:
   • 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] (బ్యాక్‌పాయింటర్‌ను నిల్వ చేయండి).
3. టెర్మినేషన్:
   • P* = max_i V_T(i)
   • q*_T = argmax_i V_T(i)
4. బ్యాక్‌ట్రాకింగ్: q*_T నుండి బ్యాక్‌పాయింటర్‌లను అనుసరించడం ద్వారా ఉత్తమ స్థితి క్రమాన్ని పునర్నిర్మించండి.

3. శిక్షణ: బామ్-వెల్చ్ అల్గారిథమ్

బామ్-వెల్చ్ అల్గారిథమ్ (ఎక్స్‌పెక్టేషన్-మాక్సిమైజేషన్ లేదా EM యొక్క ఒక ప్రత్యేక కేసు) HMMకు శిక్షణ ఇవ్వడానికి ఉపయోగించబడుతుంది. ఇది గమనించిన డేటా యొక్క సంభావ్యతను గరిష్ఠం చేయడానికి మోడల్ పారామితులను (పరివర్తన మరియు ఉద్గార సంభావ్యతలు) పునరావృతంగా శుద్ధి చేస్తుంది. ఇది ఒక పునరావృత ప్రక్రియ:

1. ఎక్స్‌పెక్టేషన్ (E-స్టెప్): ఫార్వర్డ్ మరియు బ్యాక్‌వర్డ్ సంభావ్యతలను (α మరియు β) లెక్కించండి.
2. మాక్సిమైజేషన్ (M-స్టెప్): ఫార్వర్డ్ మరియు బ్యాక్‌వర్డ్ సంభావ్యతల ఆధారంగా మోడల్ పారామితులను (A, B, π) తిరిగి అంచనా వేయండి.

ఈ అల్గారిథమ్ మోడల్ ఏకీభవించే వరకు (అంటే, డేటా యొక్క సంభావ్యత ఇకపై గణనీయంగా పెరగనంత వరకు) E-స్టెప్ మరియు M-స్టెప్ మధ్య పునరావృతం అవుతూనే ఉంటుంది.

స్పీచ్ రికగ్నిషన్‌కు HMMలను వర్తింపజేయడం

స్పీచ్ రికగ్నిషన్‌లో, HMMలు ఫోనెమ్‌లకు సంబంధించిన అకౌస్టిక్ ఫీచర్‌ల తాత్కాలిక క్రమాన్ని మోడల్ చేయడానికి ఉపయోగించబడతాయి. HMMలను ఉపయోగించే ఒక సాధారణ స్పీచ్ రికగ్నిషన్ సిస్టమ్ కింది దశలను కలిగి ఉంటుంది:

1. ఫీచర్ ఎక్స్‌ట్రాక్షన్: సంబంధిత అకౌస్టిక్ ఫీచర్‌లను, ఉదాహరణకు MFCCలను సంగ్రహించడానికి స్పీచ్ సిగ్నల్ ప్రాసెస్ చేయబడుతుంది.
2. అకౌస్టిక్ మోడలింగ్: ప్రతి ఫోనెమ్ లేదా సబ్-ఫోనెమ్ యూనిట్‌ను సూచించడానికి HMMలకు శిక్షణ ఇవ్వబడుతుంది. HMMలోని ప్రతి స్థితి తరచుగా ఫోనెమ్‌లో కొంత భాగాన్ని మోడల్ చేస్తుంది. గాసియన్ మిక్స్‌చర్ మోడల్స్ (GMMలు) తరచుగా ప్రతి స్థితిలో ఉద్గార సంభావ్యతలను మోడల్ చేయడానికి ఉపయోగించబడతాయి. ఇటీవలే, డీప్ న్యూరల్ నెట్‌వర్క్స్ (DNNలు) ఈ సంభావ్యతలను అంచనా వేయడానికి ఉపయోగించబడ్డాయి, ఇది DNN-HMM హైబ్రిడ్ సిస్టమ్‌లకు దారితీసింది.
3. లాంగ్వేజ్ మోడలింగ్: వ్యాకరణ నియమాలు మరియు గణాంక సంభావ్యతల ఆధారంగా, సాధ్యమయ్యే పదాల క్రమాలను పరిమితం చేయడానికి ఒక లాంగ్వేజ్ మోడల్ ఉపయోగించబడుతుంది. N-గ్రామ్ మోడల్స్ సాధారణంగా ఉపయోగించబడతాయి.
4. డీకోడింగ్: అకౌస్టిక్ ఫీచర్లు మరియు అకౌస్టిక్ మరియు లాంగ్వేజ్ మోడల్స్ ఆధారంగా అత్యంత సంభావ్య ఫోనెమ్‌ల (మరియు అందువల్ల పదాల) క్రమాన్ని కనుగొనడానికి విటెర్బి అల్గారిథమ్ ఉపయోగించబడుతుంది.

ఉదాహరణ: మాండరిన్ చైనీస్ కోసం స్పీచ్ రికగ్నిషన్ సిస్టమ్‌ను నిర్మించడం

మాండరిన్ చైనీస్ దాని టోనల్ స్వభావం కారణంగా స్పీచ్ రికగ్నిషన్‌కు ప్రత్యేకమైన సవాళ్లను అందిస్తుంది. వేర్వేరు టోన్‌లతో మాట్లాడిన అదే అక్షరం పూర్తిగా భిన్నమైన అర్థాలను కలిగి ఉంటుంది. మాండరిన్ కోసం HMM-ఆధారిత సిస్టమ్‌కు ఇవి అవసరం:

• అకౌస్టిక్ మోడల్: ప్రతి ఫోనెమ్ *మరియు* ప్రతి టోన్‌ను మోడల్ చేయాలి. అంటే /ma1/, /ma2/, /ma3/, /ma4/ (ఇక్కడ సంఖ్యలు మాండరిన్ యొక్క నాలుగు ప్రధాన టోన్‌లను సూచిస్తాయి) కోసం వేర్వేరు HMMలు ఉండాలి.
• ఫీచర్ ఎక్స్‌ట్రాక్షన్: టోన్‌లను వేరు చేయడానికి పిచ్ కీలకం కాబట్టి, పిచ్‌లోని మార్పులకు సున్నితంగా ఉండే ఫీచర్‌లను సంగ్రహించాలి.
• లాంగ్వేజ్ మోడల్: మాండరిన్ యొక్క వ్యాకరణ నిర్మాణాన్ని పొందుపరచాలి, ఇది ఇంగ్లీష్ వంటి భాషల నుండి భిన్నంగా ఉంటుంది.

మాండరిన్‌ను విజయవంతంగా గుర్తించడానికి టోన్ యొక్క సూక్ష్మ నైపుణ్యాలను సంగ్రహించే జాగ్రత్తగా అకౌస్టిక్ మోడలింగ్ అవసరం, దీనికి తరచుగా మరింత సంక్లిష్టమైన HMM నిర్మాణాలకు శిక్షణ ఇవ్వడం లేదా టోన్-నిర్దిష్ట ఫీచర్‌లను ఉపయోగించడం అవసరం.

HMMల యొక్క ప్రయోజనాలు మరియు ప్రతికూలతలు

ప్రయోజనాలు:

• సుస్థాపితమైన సిద్ధాంతం: HMMలు ఒక దృఢమైన గణిత పునాదిని కలిగి ఉన్నాయి మరియు దశాబ్దాలుగా విస్తృతంగా అధ్యయనం చేయబడ్డాయి మరియు ఉపయోగించబడ్డాయి.
• సమర్థవంతమైన అల్గారిథమ్‌లు: ఫార్వర్డ్, విటెర్బి, మరియు బామ్-వెల్చ్ అల్గారిథమ్‌లు సమర్థవంతమైనవి మరియు బాగా అర్థం చేసుకోబడినవి.
• మంచి పనితీరు: HMMలు స్పీచ్ రికగ్నిషన్‌లో మంచి పనితీరును సాధించగలవు, ప్రత్యేకించి DNNల వంటి ఇతర పద్ధతులతో కలిపినప్పుడు.
• అమలు చేయడానికి సాపేక్షంగా సులభం: మరింత సంక్లిష్టమైన డీప్ లెర్నింగ్ మోడల్స్‌తో పోలిస్తే, HMMలను అమలు చేయడం చాలా సులభం.
• స్కేలబిలిటీ: పెద్ద పదజాలాలు మరియు సంక్లిష్టమైన అకౌస్టిక్ మోడల్స్‌ను నిర్వహించడానికి HMMలను స్కేల్ చేయవచ్చు.

ప్రతికూలతలు:

• మార్కోవ్ ఊహ: భవిష్యత్ స్థితి ప్రస్తుత స్థితిపై మాత్రమే ఆధారపడి ఉంటుందనే ఊహ ఒక సరళీకరణ మరియు వాస్తవ ప్రపంచ ప్రసంగంలో ఎల్లప్పుడూ నిజం కాకపోవచ్చు.
• ఉద్గార సంభావ్యత మోడలింగ్: ఉద్గార సంభావ్యతల కోసం తగిన పంపిణీని ఎంచుకోవడం (ఉదా., GMM) సవాలుగా ఉంటుంది.
• శబ్దానికి సున్నితత్వం: HMMలు శబ్దం మరియు ప్రసంగంలో వైవిధ్యాలకు సున్నితంగా ఉంటాయి.
• ఫీచర్ ఇంజనీరింగ్: HMMలతో మంచి పనితీరును సాధించడానికి ఫీచర్ ఇంజనీరింగ్ ముఖ్యం.
• దీర్ఘ-శ్రేణి ఆధారపడటాలను మోడల్ చేయడం కష్టం: HMMలు స్పీచ్ సిగ్నల్‌లో దీర్ఘ-శ్రేణి ఆధారపడటాలను సంగ్రహించడంలో ఇబ్బంది పడతాయి.

సాధారణ HMMలకు మించి: వైవిధ్యాలు మరియు పొడిగింపులు

వాటి పరిమితులను పరిష్కరించడానికి మరియు పనితీరును మెరుగుపరచడానికి HMMల యొక్క అనేక వైవిధ్యాలు మరియు పొడిగింపులు అభివృద్ధి చేయబడ్డాయి:

• హిడెన్ సెమీ-మార్కోవ్ మోడల్స్ (HSMMలు): విభిన్న వ్యవధుల స్థితులను అనుమతిస్తాయి, ఇది విభిన్న పొడవులతో ఫోనెమ్‌లను మోడల్ చేయడానికి ఉపయోగపడుతుంది.
• టైడ్-స్టేట్ HMMలు: పారామితుల సంఖ్యను తగ్గించడానికి మరియు సాధారణీకరణను మెరుగుపరచడానికి వివిధ స్థితుల మధ్య పారామితులను పంచుకుంటాయి.
• సందర్భ-ఆధారిత HMMలు (ట్రైఫోన్‌లు): వాటి చుట్టూ ఉన్న ఫోనెమ్‌ల సందర్భంలో ఫోనెమ్‌లను మోడల్ చేస్తాయి (ఉదా., /cat/లో /t/ అనేది /top/లో /t/ కంటే భిన్నంగా ఉంటుంది).
• వివక్షాపూరిత శిక్షణ: కేవలం డేటా యొక్క సంభావ్యతను గరిష్ఠం చేయడానికి బదులుగా, వివిధ పదాలు లేదా ఫోనెమ్‌ల మధ్య నేరుగా వివక్ష చూపడానికి HMMలకు శిక్షణ ఇవ్వడం.

డీప్ లెర్నింగ్ మరియు ఎండ్-టు-ఎండ్ స్పీచ్ రికగ్నిషన్ యొక్క ఆవిర్భావం

ఇటీవలి సంవత్సరాలలో, డీప్ లెర్నింగ్ స్పీచ్ రికగ్నిషన్‌లో విప్లవాత్మక మార్పులు తీసుకువచ్చింది. డీప్ న్యూరల్ నెట్‌వర్క్స్ (DNNలు), కన్వల్యూషనల్ న్యూరల్ నెట్‌వర్క్స్ (CNNలు), మరియు రికరెంట్ న్యూరల్ నెట్‌వర్క్స్ (RNNలు) ASRలో అత్యున్నత స్థాయి పనితీరును సాధించాయి. DNN-HMM హైబ్రిడ్ సిస్టమ్స్, ఇక్కడ HMMలలో ఉద్గార సంభావ్యతలను అంచనా వేయడానికి DNNలు ఉపయోగించబడతాయి, చాలా ప్రజాదరణ పొందాయి.

మరింత ఇటీవలే, ఎండ్-టు-ఎండ్ స్పీచ్ రికగ్నిషన్ మోడల్స్, ఉదాహరణకు కనెక్షనిస్ట్ టెంపోరల్ క్లాసిఫికేషన్ (CTC) మరియు అటెన్షన్‌తో కూడిన సీక్వెన్స్-టు-సీక్వెన్స్ మోడల్స్ ఆవిర్భవించాయి. ఈ మోడల్స్ స్పష్టమైన ఫోనెమ్-స్థాయి మోడలింగ్ అవసరం లేకుండా, అకౌస్టిక్ సిగ్నల్‌ను సంబంధిత టెక్స్ట్‌కు నేరుగా మ్యాప్ చేస్తాయి. అత్యాధునిక పరిశోధనలో HMMలు అంతగా ప్రాచుర్యం పొందనప్పటికీ, అవి స్పీచ్ రికగ్నిషన్ యొక్క అంతర్లీన సూత్రాలపై ప్రాథమిక అవగాహనను అందిస్తాయి మరియు వివిధ అనువర్తనాలలో, ముఖ్యంగా వనరులు-పరిమిత వాతావరణాలలో లేదా మరింత సంక్లిష్టమైన సిస్టమ్‌లలో భాగాలుగా ఉపయోగించబడుతూనే ఉన్నాయి.

డీప్ లెర్నింగ్ ASR అప్లికేషన్‌ల యొక్క ప్రపంచ ఉదాహరణలు:

• గూగుల్ అసిస్టెంట్ (ప్రపంచవ్యాప్తంగా): బహుళ భాషలలో స్పీచ్ రికగ్నిషన్ కోసం డీప్ లెర్నింగ్‌ను విస్తృతంగా ఉపయోగిస్తుంది.
• బైడు యొక్క డీప్ స్పీచ్ (చైనా): ఒక మార్గదర్శక ఎండ్-టు-ఎండ్ స్పీచ్ రికగ్నిషన్ సిస్టమ్.
• అమెజాన్ అలెక్సా (ప్రపంచవ్యాప్తంగా): వాయిస్ కమాండ్ రికగ్నిషన్ మరియు నాచురల్ లాంగ్వేజ్ అండర్‌స్టాండింగ్ కోసం డీప్ లెర్నింగ్‌ను ఉపయోగిస్తుంది.

స్పీచ్ రికగ్నిషన్‌లో భవిష్యత్ పోకడలు

స్పీచ్ రికగ్నిషన్ రంగం నిరంతరం అభివృద్ధి చెందుతోంది. కొన్ని ముఖ్య పోకడలు ఇవి:

• ఎండ్-టు-ఎండ్ మోడల్స్: మెరుగైన కచ్చితత్వం మరియు సామర్థ్యం కోసం ఎండ్-టు-ఎండ్ మోడల్స్ యొక్క నిరంతర అభివృద్ధి మరియు శుద్ధి.
• బహుభాషా స్పీచ్ రికగ్నిషన్: ఒకేసారి బహుళ భాషలలో ప్రసంగాన్ని గుర్తించగల సిస్టమ్‌లను నిర్మించడం.
• తక్కువ-వనరుల స్పీచ్ రికగ్నిషన్: తక్కువ డేటాతో స్పీచ్ రికగ్నిషన్ మోడల్స్‌కు శిక్షణ ఇవ్వడానికి సాంకేతికతలను అభివృద్ధి చేయడం, ముఖ్యంగా తక్కువ వనరులు ఉన్న భాషల కోసం.
• దృఢమైన స్పీచ్ రికగ్నిషన్: శబ్దం, యాసలలో వైవిధ్యాలు, మరియు విభిన్న మాట్లాడే శైలులకు స్పీచ్ రికగ్నిషన్ సిస్టమ్‌ల యొక్క దృఢత్వాన్ని మెరుగుపరచడం.
• స్పీకర్ డయరైజేషన్: ఒక రికార్డింగ్‌లో ఎవరు మాట్లాడుతున్నారో గుర్తించడం.
• స్పీచ్ ట్రాన్స్‌లేషన్: ఒక భాష నుండి మరొక భాషకు ప్రసంగాన్ని నేరుగా అనువదించడం.
• ఇతర విధానాలతో ఏకీకరణ: మరింత తెలివైన మరియు బహుముఖ సిస్టమ్‌లను రూపొందించడానికి కంప్యూటర్ విజన్ మరియు నాచురల్ లాంగ్వేజ్ అండర్‌స్టాండింగ్ వంటి ఇతర విధానాలతో స్పీచ్ రికగ్నిషన్‌ను కలపడం.

ముగింపు

హిడెన్ మార్కోవ్ మోడల్స్ స్పీచ్ రికగ్నిషన్ టెక్నాలజీ అభివృద్ధిలో కీలక పాత్ర పోషించాయి. డీప్ లెర్నింగ్ విధానాలు ఇప్పుడు ఆధిపత్యం చెలాయిస్తున్నప్పటికీ, HMMలను అర్థం చేసుకోవడం ఈ రంగంలో పనిచేసే ఎవరికైనా ఒక దృఢమైన పునాదిని అందిస్తుంది. వర్చువల్ అసిస్టెంట్ల నుండి మెడికల్ ట్రాన్‌స్క్రిప్షన్ వరకు, స్పీచ్ రికగ్నిషన్ యొక్క అనువర్తనాలు విస్తారమైనవి మరియు పెరుగుతూనే ఉన్నాయి. సాంకేతికత అభివృద్ధి చెందుతున్న కొద్దీ, రాబోయే సంవత్సరాల్లో స్పీచ్ రికగ్నిషన్ యొక్క మరింత వినూత్నమైన మరియు పరివర్తనాత్మక అనువర్తనాలను మనం ఆశించవచ్చు, ఇది ప్రపంచవ్యాప్తంగా భాషలు మరియు సంస్కృతుల మధ్య కమ్యూనికేషన్ అంతరాలను పూడ్చుతుంది.

స్పీచ్ రికగ్నిషన్‌పై ఈ ప్రపంచ దృక్పథం ప్రపంచవ్యాప్తంగా ప్రజలకు కమ్యూనికేషన్ మరియు సమాచార ప్రాప్యతను సులభతరం చేయడంలో దాని ప్రాముఖ్యతను హైలైట్ చేస్తుంది. విభిన్న భాషలలో వాయిస్-యాక్టివేటెడ్ శోధనను ప్రారంభించడం లేదా సాంస్కృతిక సరిహద్దుల అంతటా నిజ-సమయ అనువాదాన్ని అందించడం అయినా, స్పీచ్ రికగ్నిషన్ అనేది మరింత కనెక్ట్ చేయబడిన మరియు సమ్మిళిత ప్రపంచానికి ఒక ముఖ్యమైన సాధికారికం.