Konuşma tanıma teknolojisinin sesi metne dönüştürerek sesli asistanlar, transkripsiyon ve daha fazlası gibi yapay zeka çözümlerine nasıl güç verdiğini keşfedin.
Genellikle Otomatik Konuşma Tanıma (ASR) veya konuşmadan metne olarak adlandırılan konuşma tanıma, bilgisayarların insan konuşma dilini anlamasını ve yazılı metne dönüştürmesini sağlayan Yapay Zeka (AI) ve hesaplamalı dilbilim içinde bir teknolojidir. İnsan-bilgisayar etkileşimi için çok önemli bir arayüz görevi görerek cihazların ve uygulamaların sesli komutlara yanıt vermesine ve ses girdisini işlemesine olanak tanır. Bu alan, yüksek düzeyde doğruluk elde etmek ve konuşma kalıpları, aksanlar ve ortamlardaki varyasyonları ele almak için Makine Öğrenimi (ML), özellikle de Derin Öğrenme (DL) ilkelerini yoğun bir şekilde kullanır.
Konuşmayı metne dönüştürme süreci tipik olarak birkaç temel aşama içerir. Başlangıçta, ses bir mikrofon kullanılarak yakalanır ve dijital bir sinyale dönüştürülür. Bu ham ses, gürültü azaltma ve normalleştirme gibi ön işleme adımlarından geçer. Daha sonra, zaman içinde frekans ve enerji gibi özellikleri temsil eden akustik özellikler sinyalden çıkarılır. Bu özellikler daha sonra genellikle sofistike bir sinir ağı (NN) olan bir akustik model tarafından işlenir. Yaygın mimariler arasında Tekrarlayan Sinir Ağları (RNN'ler ), Uzun Kısa Süreli Bellek (LSTM) ağları ve daha yakın zamanda, kendi kendine dikkat gibi mekanizmalar aracılığıyla dizi modelleme görevlerindeki etkinlikleriyle bilinen Transformatör modelleri bulunur. Akustik model, özellikleri fonemler gibi temel ses birimleriyle eşleştirir. Son olarak, kapsamlı metin derlemleri ( Büyük Veri girişimlerinde bulunanlar gibi) üzerinde eğitilen bir dil modeli, gramer ve bağlamı göz önünde bulundurarak en olası kelimeleri ve cümleleri belirlemek için bu fonetik birimlerin dizilerini analiz eder. Kaldi gibi çerçeveler ve aşağıdaki gibi platformlardan araç setleri Hugging Face ASR sistemleri oluşturmak için kaynak sağlar.
Konuşma tanımayı ilgili ancak farklı teknolojilerden ayırmak önemlidir:
Konuşma tanıma teknolojisi, çeşitli alanlardaki çok sayıda uygulamaya entegre edilmiştir:
Kayda değer ilerlemeye rağmen ASR sistemleri hala zorluklarla karşılaşmaktadır. Gürültülü ortamlarda konuşmayı doğru bir şekilde yazıya dökmek, farklı aksan ve lehçeleri ele almak, konuşmalarda konuşmacı çakışmasıyla başa çıkmak ve nüanslı anlamı veya duygu analizini anlamak aktif araştırma alanları olmaya devam etmektedir. Gelecekteki ilerlemeler, gelişmiş derin öğrenme teknikleriyle sağlamlığı artırmaya, sesi görsel bilgilerle birleştiren çok modlu modelleri keşfetmeye ( bilgisayarla görmeyle ilgili dudak okuma gibi) ve modelleri geniş etiketsiz veri kümeleri üzerinde eğitmek için kendi kendine denetimli öğrenme gibi tekniklerden yararlanmaya odaklanmaktadır. Ultralytics öncelikle vizyon yapay zeka modellerine odaklanırken Ultralytics YOLONesne algılama ve görüntü segmentasyonu gibi görevler için, konuşma tanıma gibi ilgili yapay zeka alanlarındaki ilerleme, akıllı sistemlerin genel ekosistemine katkıda bulunur. Ultralytics belgelerinde vizyon modelleri için model eğitimi ve dağıtım seçeneklerini keşfedebilir ve Ultralytics HUB kullanarak projeleri yönetebilirsiniz.
TR
EN
ZH
KO
JA
RU
DE
FR
ES
PT
IT
AR
VI
