تشخیص گفتار با استفاده از هوش‌‌مصنوعی

طبق مطالعه Capgemini در سال 2019 ، 74٪ از کاربران خدمات دیجیتال، برای خرید محصولات و خدمات، ایجاد لیست خرید و بررسی وضعیت سفارش از دستیاران مبتنی بر صدا استفاده می‌کنند.
امروزه، همگی ما با سیری (Siri)، الکسا (Alexa) ، اکو (Echo) و دستیار گوگل (Google Assistant) آشنا هستیم. با این حال، آیا تاکنون فکر کرده‌اید که این دستیارهای دیجیتال چگونه پرسش‌های شما را درک می‌کنند و چگونه می‌دانند که نیاز شما دقیقا چیست و بدان‌ها پاسخی در خور می‌دهند؟
در جواب به پرسش بالا باید اینگونه گفت که دستیاران صوتی از فناوری تتشخیص گفتار با استفاده از هوش‌‌مصنوعی برای درک کارهایی که از آنان می‌خواهید، استفاده می‌کنند. با عامراندیش همراه باشید تا در این مورد بیشتر بدانید.

تشخیص گفتار دقیقا چیست؟

تشخیص گفتار فرایندی است که به رایانه امکان آن را می‌دهد تا کلمات گفتاری را تشخیص داده و به آنها پاسخی مناسب و شایسته دهد؛ و سپس آن‌ها را به شکل و فرمتی که برای دستگاه قابل درک باشد، تبدیل می‌کند. ماشین ممکن است که این داده‌ها را به دیگر فرم داده‌ها بسته به هدف نهایی تبدیل نمایند.

برای مثال، املای گوگل (Google Dictate) و دیگر برنامه‌های رونویسی با به‌کارگیری تشخیص گفتار با استفاده از هوش‌‌مصنوعی مانند فارس‌آوا از تشخیص گفتار برای تبدیل واژه‌های گفتاری به متن استفاده می‌کنند، در حالی‌که دستیاران مجازی مانند سیری و الکسا پاسخ شما را در قالب متن یا صدا می‌دهند. یک فرم پیشرفته از تشخیص گفتار شامل تشخیص صدا، یعنی شناختن شخص یا منبع صداست.

چرا ما به قابلیت‌های تشخیص گفتار با استفاده از هوش‌‌مصنوعی نیازمندیم؟

براساس پژوهش انجام شده توسط Research & market، بازار و مارکت جهانی برنامه‌های تشخیص گفتار ارزشی معادل 18 میلیارد دلار تا سال 2023 را خواهد داشت. این آمار، نشانگر رشد 23.89% است. تشخیص گفتار به صورت گسترده‌ای در دستیاران صدا، اسپیکرهای هوشمند، خانه‌های هوشمند و اتوماسیون برای بسیاری از خدمات، محصولات و راه‌حل‌ها استفاده می‎شود.

چراغ‌های هوشمند شما می‌توانند با استفاده از فرمان (صوتی) شما، روشن یا خاموش گردند، دستیار google home که می‌تواند اطلاعات و چیزهای بی‌اهمیت فضایی در اختیارتان قرار دهد و یا تراکنش‌های مالیتان وقتی از آنان درخواست کردید، به درستی انجام دهد، الکسا می‌تواند خریدهای مایحتاج روزانه را برایتان انجام دهد، اتوموبایل‌ها، یخچال‌ها، ماشین‌های لباسشویی همگی از فرمان‌های صوتی شما پیروی کنند؛ تشخیص گفتار مولفه‌ای سیستمی است که تمامی این‌ها را ممکن می‌سازد.

تاریخچه تشخیص گفتار

استفاده از تشخیص گفتار در زبان فارسی به اوایل دهه 70 شمسی بر میگرده که عمده این فعالیت ها مربوط به تحقیات دانشگاهی به صورت پراکنده بر میگردد، اما کار بر روی تشخیص گفتار در زبان انگلیسی حدودا 3 دهه قبل از زبان فارسی شروع بود، البته این مسلئه برای دیگر زبان ها نیز صداق بود و بسیار دیتر نسبت به زبان انگلیسی کار بر روی تشخیص گفتار را شروع کردند.

تشخیص گفتار با استفاده از هوش‌‌مصنوعی  

در چارچوب‌های سنتی تشخیص گفتار، بسیاری از پیچیدگی‌های عملی باید در مورد سیستم‌های تشخیص گفتار سنتی حل شود. اول از همه، زبان طبیعی است که مولفه‌های گوناگونی دارد مانند لهجه، معناشناسی، زمینه و کلمات بیگانه‌ای که وارد آن شده است. به‌علاوه، الگوریتم‌های سنتی مورد استفاده برای انجام تشخیص گفتار دارای قابلیت‌های محدودی هستند و فقط تعداد محدودی از واژگان را می‌توانند شناسایی کنند. این الگوریتم‌ها با تغییر زبان و با گذشت زمان توانایی سازگاری نخواهند داشت. سرانجام باید گفت که میزان دقت الگوریتم‌های سنتی ضعیف است و باعث می‌شود سیستم تشخیص گفتار (برخلاف فناوری‌های امروزه تشخیص گفتار با استفاده از هوش‌‌مصنوعی )، به سیستمی غیرقابل اعتماد تبدیل گردد.

با ظهور مدل‌های هوش مصنوعی و یادگیری ماشین (ML)، توانایی الگوریتم‌ها به صورت نمایی بهبود یافت. مدل‌های یادگیر ماشین می‌توانند یک مجموعه داده بسیار بزرگتر را با دقت بیشتری در مقایسه با مدل‌های سنتی پردازش کنند. به‌علاوه، این مدل‌ها به لطف توانایی‌های خودآموزی خود می‌توانند دقت خود را بهبود بخشند و خود را با تغییرات زبان سازگار نمایند. امروزه، تبدیل گفتار به متن با استفاده از هوش مصنوعی و با افزایش کاربرد این مدل‌ها، یک سرویس کاملا عادی شده است.

کاربرد تشخیص گفتار 

1. تایپ گفتاری:

با استفاده از قابلیت تایپ گفتاری دیگر نیازی به تایپ کردن نیست بلکه میتوانید حمله های مورد نظر را برای سیستم بیان کنید تا سیستم به صورت خودکار فرآیند تایپ رو انجام دهد، این قابلیت باعث افزایش سرعت تایپ افزاد می‌شود، همچنین با این قابلیت می‌توان فایل های صوتی ضبط شده جلسات، سخنرانی‌ها، کنفرانس‌ها و غیره را تبدیل به فایل نوشتاری کرد.

2. مراکز تماس:

تشخیص گفتار در سیستم‌های تلفن خودکار یا IVR برای سریع‌تر و راحت‌تر کردن کارها کاربرد دارد، این قابلیت به کاربران اجازه میدهد که زمانی به یک مرکز تماس تلفن کردند بدون نیاز به شماره گیری فقط با گفتن شماره یا نام بخش م  مورد نظر به مسئول آن متصل شوند. تشخیص گفتار را میتوان در مراکز تماس بانکی، بیمه، اطلاع رسانی، رزرواسیون تلفنی، سیستم‌های خرید بلیط و غیره استفاده کرد. تشخیص گفتار در سیستم‌‌های اپراتور هوشمند مرکز تماس نیز برای پاسخ گویی به تماس‌ها کاربرد دارد. برای کسب اطلاعات بیشتر در مورد محصول اپراتور هوشمند مرکز بر روی لینک کلیک کنید.

امروزه، شاهد افزایش شمار فزاینده‌ای از مصرف‌کنندگان هستیم که متکی بر دستیاران دیجیتالی مبتنی بر صدا هستند؛ و شمار آن‌ها در آینده‌ای نه چندان دور، بسیار بیش از امروزه، افزایش می‌یابد. در زمینه‌هایی مانند خدمات مشتری و خدمات، اتوماسیون میز پذیرش، دستیارهای دیجیتالی مبتنی بر صدا می‌توانند هزینه‌ها را به صورت چشم‌گیری کاهش دهند.

4. پردازش زبان طبیعی (NLP)

قابلیت‌های تشخیص گفتار بخش مهمی از مدل‌های NLP است. با تکیه بر مدل‌های مبتنی بر هوش مصنوعی، فناوری تشخیص گفتار دقیق و دقیق‌تر شده و شناسایی و درک مولفه‌های زبان طبیعی برایشان آسان‌تر می‌شود. به‌علاوه، مدل‌های هوش مصنوعی تشخیص گفتار می‌توانند برای خدمات تشخیص صدا مورد استفاده قرار گیرند، و این باعث می‌شود که یک سرویس NLP کاملا کارآمدتر و موثرتر باشد.

تشخیص گفتار با استفاده از هوش‌‌مصنوعی در محصول فارس آوا

با به کارگیری فناوری تشخیص گفتار در این اپلیکیشن پرقدرت ایرانی که با رقبای قدر خارجی همچون الکسا، سیری، دستیار گوگل رقابت می‌کند. این اپلیکیشن پرقدرت تبدیل گفتار به نوشتار که قابلیت نصب در رایانه، ویندوز، موبایل، تبلت و غیره را دارد، علاوه‌بر تبدیل گفتار به نوشتار دارای توانایی‌های زیر است که در زیر تنها به سه مورد از آنان اشاره کرده‌ایم:

• ترجمه: یکی از چالش‌برانگیزترین بخش‌های پردازش زبان طبیعی و تشخیص گفتار، ترجمه از یک زبان به زبان دیگر است که خوشبختانه، فارس‌آوا با تکیه بر قواعد زبانی و تتشخیص گفتار با استفاده از هوش‌‌مصنوعی توانسته با سربلندی از این چالش بیرون بیاید. تنها کافی است متنی را در آن تایپ کرده و یا آن متن را برایش بخوانید، سپس از این اپلیکشین بخواهید که آن را به زبانی دیگر ترجمه کند. در نهایت، از ترجمه خارق‌العاده و دقیقی که برایتان فراهم کرده، شگف‌زده خواهید شد.
• مسیریابی خودکار بلیت‌ها: یکی از کاربردهای تجاری فارس‌آوا، در اتوماسیون خدمات مشتری است. این پلتفرم پرقدرت قادر است تا با درک بلیت‌های پشتیبانی مشتریان، آنان را به دپارتمان‌های صحیح هدایت نماید؛ بدون آنکه نیازی به چک کردن بلیتشان توسط کارمندان باشد. این عمل باعث صرفه‌جویی قابل‌توجهی در زمان و هزینه خواهد شد.
• بازاریابی دیجیتالی: فارس‌آوا این قدرت را دارد تا در این زمینه، با استفاده از هنر داستان‌سرایی و تشخیص گفتار بااستفاده از هوش‌‌مصنوعی بٌعد و ارزش تازه‌ای را برای برند شما ایجاد نماید. از این روست که در این عرصه، این پلتفرم پرقدرت ایرانی توانسته انقلابی را در این صنعت ایجاد نماید.

نتیجه‌گیری

به لطف پشتیبانی هوش مصنوعی، دقت برنامه‌های تشخیص گفتار مانند فارس‌آوا چندین برابر شده است. از این رو، امروزه طیف گسترده‌تری از برنامه‌های موجود و در دسترس برای این فناوری وجود دارد، برنامه‌هایی مانند اتوماسیون کنترل صوتی در امکانات زیرساختی، دستیارهای دیجیتالی مبتنی بر صدا و NLP.

علاوه‌براین، در حوزه بازاریابی دیجیتالی، تشخیص گفتار با استفاده از هوش‌‌مصنوعی این پتانسیل را دارد که انقلابی در چگونگی بخشیدن ارزش به برند خود با ارایه یک بعد کاملا جدید به هنر داستان‌گویی ایجاد کند