ਆਟੋਮੈਟਿਕ ਸਪੀਚ ਰਿਕੋਗਨੀਸ਼ਨ (ਏ.ਐੱਸ.ਆਰ.) ਨੇ ਬਹੁਤ ਲੰਬਾ ਸਫ਼ਰ ਤੈਅ ਕੀਤਾ ਹੈ। ਹਾਲਾਂਕਿ ਇਸਦੀ ਖੋਜ ਬਹੁਤ ਪਹਿਲਾਂ ਕੀਤੀ ਗਈ ਸੀ, ਪਰ ਇਹ ਸ਼ਾਇਦ ਹੀ ਕਦੇ ਕਿਸੇ ਦੁਆਰਾ ਵਰਤੀ ਗਈ ਸੀ. ਹਾਲਾਂਕਿ, ਸਮਾਂ ਅਤੇ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਹੁਣ ਬਹੁਤ ਬਦਲ ਗਈ ਹੈ. ਆਡੀਓ ਟ੍ਰਾਂਸਕ੍ਰਿਪਸ਼ਨ ਕਾਫ਼ੀ ਵਿਕਸਤ ਹੋਇਆ ਹੈ।
AI (ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ) ਵਰਗੀਆਂ ਤਕਨਾਲੋਜੀਆਂ ਨੇ ਤੇਜ਼ ਅਤੇ ਸਹੀ ਨਤੀਜਿਆਂ ਲਈ ਆਡੀਓ-ਟੂ-ਟੈਕਸਟ ਅਨੁਵਾਦ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨੂੰ ਸੰਚਾਲਿਤ ਕੀਤਾ ਹੈ। ਨਤੀਜੇ ਵਜੋਂ, ਟਿੱਕ ਟੋਕ, ਸਪੋਟੀਫਾਈ, ਅਤੇ ਜ਼ੂਮ ਵਰਗੀਆਂ ਕੁਝ ਪ੍ਰਸਿੱਧ ਐਪਾਂ ਨੇ ਆਪਣੇ ਮੋਬਾਈਲ ਐਪਸ ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨੂੰ ਏਮਬੈਡ ਕਰਨ ਦੇ ਨਾਲ, ਅਸਲ ਸੰਸਾਰ ਵਿੱਚ ਇਸਦੇ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਵਿੱਚ ਵੀ ਵਾਧਾ ਹੋਇਆ ਹੈ।
ਇਸ ਲਈ ਆਓ ਅਸੀਂ ASR ਦੀ ਪੜਚੋਲ ਕਰੀਏ ਅਤੇ ਖੋਜ ਕਰੀਏ ਕਿ ਇਹ 2022 ਵਿੱਚ ਸਭ ਤੋਂ ਪ੍ਰਸਿੱਧ ਤਕਨੀਕਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਕਿਉਂ ਹੈ।
ਭਾਸ਼ਣ ਤੋਂ ਟੈਕਸਟ ਕੀ ਹੈ?
ਸਪੀਚ ਟੂ ਟੈਕਸਟ ਇੱਕ AI-ਵਿਸਤ੍ਰਿਤ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਹੈ ਜੋ ਮਨੁੱਖੀ ਭਾਸ਼ਣ ਨੂੰ ਐਨਾਲਾਗ ਤੋਂ ਡਿਜੀਟਲ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਅਨੁਵਾਦ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਇਕੱਤਰ ਕੀਤੇ ਡੇਟਾ ਦੇ ਡਿਜੀਟਲ ਰੂਪ ਨੂੰ ਟੈਕਸਟ ਫਾਰਮੈਟ ਵਿੱਚ ਟ੍ਰਾਂਸਕ੍ਰਿਪਟ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
ਸਪੀਚ ਟੂ ਟੈਕਸਟ ਅਕਸਰ ਅਵਾਜ਼ ਦੀ ਪਛਾਣ ਨਾਲ ਉਲਝਣ ਵਿੱਚ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਕਿ ਇਸ ਵਿਧੀ ਤੋਂ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਵੱਖਰਾ ਹੈ। ਆਵਾਜ਼ ਦੀ ਪਛਾਣ ਵਿੱਚ, ਲੋਕਾਂ ਦੀ ਆਵਾਜ਼ ਦੇ ਪੈਟਰਨ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨ 'ਤੇ ਧਿਆਨ ਦਿੱਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਜਦੋਂ ਕਿ, ਇਸ ਵਿਧੀ ਵਿੱਚ, ਸਿਸਟਮ ਬੋਲੇ ਜਾ ਰਹੇ ਸ਼ਬਦਾਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਸਪੀਚ ਤੋਂ ਟੈਕਸਟ ਦੇ ਆਮ ਨਾਮ
ਇਹ ਉੱਨਤ ਬੋਲੀ ਪਛਾਣ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਵੀ ਪ੍ਰਸਿੱਧ ਹੈ ਅਤੇ ਨਾਮਾਂ ਦੁਆਰਾ ਜਾਣੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ:
- ਆਟੋਮੈਟਿਕ ਬੋਲੀ ਪਛਾਣ (ASR)
- ਬੋਲੀ ਦੀ ਪਛਾਣ
- ਕੰਪਿਊਟਰ ਸਪੀਚ ਮਾਨਤਾ
- ਆਡੀਓ ਪ੍ਰਤੀਲਿਪੀ
- ਸਕ੍ਰੀਨ ਰੀਡਿੰਗ
ਆਟੋਮੈਟਿਕ ਸਪੀਚ ਰਿਕੋਗਨੀਸ਼ਨ ਦੇ ਕੰਮ ਨੂੰ ਸਮਝਣਾ
ਆਡੀਓ-ਟੂ-ਟੈਕਸਟ ਟ੍ਰਾਂਸਲੇਸ਼ਨ ਸੌਫਟਵੇਅਰ ਦਾ ਕੰਮ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਹੈ ਅਤੇ ਇਸ ਵਿੱਚ ਕਈ ਪੜਾਵਾਂ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਨਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ। ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਅਸੀਂ ਜਾਣਦੇ ਹਾਂ, ਸਪੀਚ-ਟੂ-ਟੈਕਸਟ ਇੱਕ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਸੌਫਟਵੇਅਰ ਹੈ ਜੋ ਆਡੀਓ ਫਾਈਲਾਂ ਨੂੰ ਇੱਕ ਸੰਪਾਦਨਯੋਗ ਟੈਕਸਟ ਫਾਰਮੈਟ ਵਿੱਚ ਬਦਲਣ ਲਈ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ; ਇਹ ਅਵਾਜ਼ ਪਛਾਣ ਦਾ ਲਾਭ ਲੈ ਕੇ ਅਜਿਹਾ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਕਾਰਵਾਈ
- ਸ਼ੁਰੂ ਵਿੱਚ, ਇੱਕ ਐਨਾਲਾਗ-ਟੂ-ਡਿਜੀਟਲ ਕਨਵਰਟਰ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ, ਇੱਕ ਕੰਪਿਊਟਰ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮ ਆਡੀਟਰੀ ਸਿਗਨਲਾਂ ਤੋਂ ਵਾਈਬ੍ਰੇਸ਼ਨਾਂ ਨੂੰ ਵੱਖ ਕਰਨ ਲਈ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕੀਤੇ ਗਏ ਡੇਟਾ ਵਿੱਚ ਭਾਸ਼ਾਈ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਲਾਗੂ ਕਰਦਾ ਹੈ।
- ਅੱਗੇ, ਧੁਨੀ ਤਰੰਗਾਂ ਨੂੰ ਮਾਪ ਕੇ ਸੰਬੰਧਿਤ ਆਵਾਜ਼ਾਂ ਨੂੰ ਫਿਲਟਰ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
- ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਧੁਨੀਆਂ ਨੂੰ ਸੌਵੇਂ ਜਾਂ ਹਜ਼ਾਰਵੇਂ ਸਕਿੰਟਾਂ ਵਿੱਚ ਵੰਡਿਆ/ਵੰਡਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਧੁਨੀਆਂ ਨਾਲ ਮੇਲ ਖਾਂਦਾ ਹੈ (ਇੱਕ ਸ਼ਬਦ ਤੋਂ ਦੂਜੇ ਸ਼ਬਦ ਨੂੰ ਵੱਖ ਕਰਨ ਲਈ ਆਵਾਜ਼ ਦੀ ਇੱਕ ਮਾਪਣਯੋਗ ਇਕਾਈ)।
- ਜਾਣੇ-ਪਛਾਣੇ ਸ਼ਬਦਾਂ, ਵਾਕਾਂ ਅਤੇ ਵਾਕਾਂਸ਼ਾਂ ਨਾਲ ਮੌਜੂਦਾ ਡੇਟਾ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਕਰਨ ਲਈ ਧੁਨੀਆਂ ਨੂੰ ਇੱਕ ਗਣਿਤਿਕ ਮਾਡਲ ਦੁਆਰਾ ਚਲਾਇਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
- ਆਉਟਪੁੱਟ ਇੱਕ ਟੈਕਸਟ ਜਾਂ ਕੰਪਿਊਟਰ-ਆਧਾਰਿਤ ਆਡੀਓ ਫਾਈਲ ਵਿੱਚ ਹੈ।
[ਇਹ ਵੀ ਪੜ੍ਹੋ: ਆਟੋਮੈਟਿਕ ਸਪੀਚ ਪਛਾਣ ਦੀ ਇੱਕ ਵਿਆਪਕ ਸੰਖੇਪ ਜਾਣਕਾਰੀ]
ਸਪੀਚ ਟੂ ਟੈਕਸਟ ਦੇ ਕੀ ਉਪਯੋਗ ਹਨ?
ਕਈ ਆਟੋਮੈਟਿਕ ਸਪੀਚ ਰਿਕੋਗਨੀਸ਼ਨ ਸਾਫਟਵੇਅਰ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਹੁੰਦੀ ਹੈ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ
- ਸਮੱਗਰੀ ਖੋਜ: ਸਾਡੇ ਵਿੱਚੋਂ ਬਹੁਤਿਆਂ ਨੇ ਸਾਡੇ ਫ਼ੋਨਾਂ 'ਤੇ ਅੱਖਰ ਟਾਈਪ ਕਰਨ ਤੋਂ ਸਾਫ਼ਟਵੇਅਰ ਲਈ ਇੱਕ ਬਟਨ ਦਬਾਉਣ ਤੋਂ ਬਦਲ ਕੇ ਸਾਡੀ ਆਵਾਜ਼ ਨੂੰ ਪਛਾਣ ਲਿਆ ਹੈ ਅਤੇ ਲੋੜੀਂਦੇ ਨਤੀਜੇ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕੀਤੇ ਹਨ।
- ਗਾਹਕ ਦੀ ਸੇਵਾ: ਚੈਟਬੋਟਸ ਅਤੇ AI ਸਹਾਇਕ ਜੋ ਕਿ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਦੇ ਕੁਝ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਪੜਾਵਾਂ ਰਾਹੀਂ ਗਾਹਕਾਂ ਨੂੰ ਮਾਰਗਦਰਸ਼ਨ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਆਮ ਹੋ ਗਏ ਹਨ।
- ਰੀਅਲ-ਟਾਈਮ ਬੰਦ ਕੈਪਸ਼ਨਿੰਗ: ਸਮਗਰੀ ਤੱਕ ਵਧੀ ਹੋਈ ਗਲੋਬਲ ਪਹੁੰਚ ਦੇ ਨਾਲ, ਅਸਲ-ਸਮੇਂ ਵਿੱਚ ਬੰਦ ਕੈਪਸ਼ਨਿੰਗ ਇੱਕ ਪ੍ਰਮੁੱਖ ਅਤੇ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਮਾਰਕੀਟ ਬਣ ਗਈ ਹੈ, ਇਸਦੀ ਵਰਤੋਂ ਲਈ ASR ਨੂੰ ਅੱਗੇ ਵਧਾ ਰਿਹਾ ਹੈ।
- ਇਲੈਕਟ੍ਰਾਨਿਕ ਦਸਤਾਵੇਜ਼: ਕਈ ਪ੍ਰਸ਼ਾਸਨਿਕ ਵਿਭਾਗਾਂ ਨੇ ਬਿਹਤਰ ਗਤੀ ਅਤੇ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਰਨ ਲਈ, ਦਸਤਾਵੇਜ਼ੀ ਉਦੇਸ਼ਾਂ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਰਨ ਲਈ ASR ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰ ਦਿੱਤੀ ਹੈ।
ਬੋਲੀ ਦੀ ਪਛਾਣ ਲਈ ਮੁੱਖ ਚੁਣੌਤੀਆਂ ਕੀ ਹਨ?
ਆਡੀਓ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਅਜੇ ਤੱਕ ਆਪਣੇ ਵਿਕਾਸ ਦੇ ਸਿਖਰ 'ਤੇ ਨਹੀਂ ਪਹੁੰਚਿਆ ਹੈ। ਅਜੇ ਵੀ ਬਹੁਤ ਸਾਰੀਆਂ ਚੁਣੌਤੀਆਂ ਹਨ ਜੋ ਇੰਜੀਨੀਅਰ ਸਿਸਟਮ ਨੂੰ ਕੁਸ਼ਲ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਮੁਕਾਬਲਾ ਕਰਨ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰ ਰਹੇ ਹਨ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ
- ਲਹਿਜ਼ੇ ਅਤੇ ਉਪਭਾਸ਼ਾਵਾਂ 'ਤੇ ਨਿਯੰਤਰਣ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨਾ।
- ਬੋਲੇ ਗਏ ਵਾਕਾਂ ਦੇ ਸੰਦਰਭ ਨੂੰ ਸਮਝਣਾ.
- ਇੰਪੁੱਟ ਗੁਣਵੱਤਾ ਨੂੰ ਵਧਾਉਣ ਲਈ ਬੈਕਗ੍ਰਾਉਂਡ ਸ਼ੋਰ ਨੂੰ ਵੱਖ ਕਰਨਾ।
- ਕੁਸ਼ਲ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਲਈ ਕੋਡ ਨੂੰ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਭਾਸ਼ਾਵਾਂ ਵਿੱਚ ਬਦਲਣਾ।
- ਵੀਡੀਓ ਫਾਈਲਾਂ ਦੇ ਮਾਮਲੇ ਵਿੱਚ ਭਾਸ਼ਣ ਵਿੱਚ ਵਰਤੇ ਗਏ ਵਿਜ਼ੂਅਲ ਸੰਕੇਤਾਂ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਨਾ।
ਆਡੀਓ ਟ੍ਰਾਂਸਕ੍ਰਿਪਸ਼ਨ ਅਤੇ ਸਪੀਚ-ਟੂ-ਟੈਕਸਟ AI ਵਿਕਾਸ
ਆਟੋਮੈਟਿਕ ਸਪੀਚ ਰਿਕੋਗਨੀਸ਼ਨ ਸੌਫਟਵੇਅਰ ਨਾਲ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਡੀ ਚੁਣੌਤੀ ਇਸਦਾ ਆਉਟਪੁੱਟ 100% ਸਹੀ ਬਣਾਉਣਾ ਹੈ। ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਕੱਚਾ ਡੇਟਾ ਗਤੀਸ਼ੀਲ ਹੈ ਅਤੇ ਇੱਕ ਸਿੰਗਲ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਲਾਗੂ ਨਹੀਂ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਸਹੀ ਸੰਦਰਭ ਵਿੱਚ ਸਮਝਣ ਲਈ AI ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਲਈ ਐਨੋਟੇਟ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ।
ਇਸ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨੂੰ ਕਰਨ ਲਈ, ਖਾਸ ਕਾਰਜ ਲਾਗੂ ਕੀਤੇ ਜਾਣੇ ਹਨ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ:
ਨਾਮੀ ਇਕਾਈ ਮਾਨਤਾ (NER): NER ਵੱਖ-ਵੱਖ ਨਾਮ ਵਾਲੀਆਂ ਇਕਾਈਆਂ ਨੂੰ ਖਾਸ ਸ਼੍ਰੇਣੀਆਂ ਵਿੱਚ ਪਛਾਣਨ ਅਤੇ ਵੰਡਣ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਹੈ।- ਭਾਵਨਾ ਅਤੇ ਵਿਸ਼ੇ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ: ਮਲਟੀਪਲ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਵਾਲਾ ਸੌਫਟਵੇਅਰ ਗਲਤੀ-ਮੁਕਤ ਨਤੀਜੇ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨ ਲਈ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕੀਤੇ ਡੇਟਾ ਦਾ ਭਾਵਨਾਤਮਕ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਨਾਮੀ ਇਕਾਈ ਮਾਨਤਾ (NER): - ਇਰਾਦਾ ਅਤੇ ਗੱਲਬਾਤ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ: ਇਰਾਦਾ ਖੋਜ ਦਾ ਉਦੇਸ਼ AI ਨੂੰ ਸਪੀਕਰ ਦੇ ਇਰਾਦੇ ਨੂੰ ਪਛਾਣਨ ਲਈ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣਾ ਹੈ। ਇਹ ਮੁੱਖ ਤੌਰ 'ਤੇ AI-ਪਾਵਰਡ ਚੈਟਬੋਟਸ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਵਰਤਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
ਸਿੱਟਾ
ਸਪੀਚ-ਟੂ-ਟੈਕਸਟ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਇਸ ਸਮੇਂ ਬਹੁਤ ਵਧੀਆ ਪੜਾਅ 'ਤੇ ਹੈ। ਵੌਇਸ ਖੋਜ ਅਤੇ ਨਿਯੰਤਰਣ ਸਹਾਇਕ ਨੂੰ ਉਹਨਾਂ ਦੀਆਂ ਐਪਾਂ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਹੋਰ ਡਿਜੀਟਲ ਡਿਵਾਈਸਾਂ ਦੇ ਨਾਲ, ਆਡੀਓ ਟ੍ਰਾਂਸਕ੍ਰਿਪਸ਼ਨ ਦੀ ਮੰਗ ਵਧਣ ਲਈ ਸੈੱਟ ਕੀਤੀ ਗਈ ਹੈ। ਜੇਕਰ ਤੁਸੀਂ ਆਪਣੀ ਐਪ ਵਿੱਚ ਇਸ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਨੂੰ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਨ ਦੇ ਚਾਹਵਾਨ ਹੋ, ਤਾਂ ਪੂਰੇ ਵੇਰਵਿਆਂ ਨੂੰ ਜਾਣਨ ਲਈ ਸ਼ੈਪ ਦੇ ਸਪੀਚ ਡੇਟਾ ਕਲੈਕਸ਼ਨ ਮਾਹਿਰਾਂ ਨਾਲ ਸੰਪਰਕ ਕਰੋ।
