كيفية عمل تقنية التعرف على الصوت: مستقبل الابتكار التقني

كيفية عمل تقنية التعرف على الصوت: مستقبل الابتكار التقني

فهم علم التعرف على الصوت: يعتمد التعرف على الصوت على تكنولوجيا تقوم بتقييم البيومتريات الخاصة بصوتك، وهذا يتضمن التردد وتدفق صوتك، بالإضافة إلى لهجتك. يتم تقسيم كل كلمة تقولها إلى فقرات تتألف من عدة نغمات، يتم ترقيمها وترجمتها لإنشاء قالب صوتي فريد لك.

الدور الرئيسي للذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة: الذكاء الاصطناعي، وتعلم الآلة، والتعلم العميق هي القوى الدافعة وراء التعرف على الصوت. يُستخدم الذكاء الاصطناعي لفهم العبارات العامية والاختصارات والرموز الذي نستخدمها. ثم يقوم تعلم الآلة بتجميع الأنماط والتطور من هذه البيانات باستخدام شبكات عصبية.

1. خلق محتوى شخصي: أفضل طريقة لإضافة المزيد من التخصيص إلى خدماتك هي تمكين عملائك من تقديم احتياجاتهم بسرعة وسهولة – ويمكن تحقيق ذلك من خلال تقنية التعرف على الصوت.

على سبيل المثال، يتكون سوق اليوم من عملاء يتقنون التكنولوجيا الرقمية أو مثلًا الألفية الذين يُعتبرون جيلًا رقميًا – يمكن أن تضيف تقنية التعرف على الصوت لمسة شخصية لاحتياجاتهم وتكون خيارًا فائزًا بالنسبة لهم.

يمكن تطوير هذه المحادثات الشخصية باستخدام الذكاء الاصطناعي لتحقيق اتصال أفضل بين الشركة والأفراد.

2. توفير الوقت: تتم دمج تقنية التعرف على الصوت في المزيد من الأجهزة والأدوات لتسهيل الحياة، حيث تكون إدخالات الصوت أكثر فعالية من الكتابة.

تتحسن تقنية التعرف على الصوت يومًا بعد يوم، ووفقًا لجامعة ستانفورد، فقد تحسنت لدرجة يمكن أن تكون أسرع وأكثر دقة في النواتج النصية (مثل الكتابة على الأجهزة المحمولة إلخ.) من ما يمكن أن يكون عليه الأمر عند كتابة على لوحة المفاتيح.

إذا تم تنفيذ مثل هذه التكنولوجيا، يمكن للشركات تبسيط العمليات الإدارية وتخفيف العبء المتعلق بالكتابة والمهام المماثلة بينما تمكين الموظفين من التركيز على جوانب أكثر تعقيدًا في العمل.

3. زيادة في الإنتاجية

عند الحديث عن أماكن العمل، يمكن لتقنية التعرف على الصوت أن توفر الدعم والمساعدة في مهام إدارة المهام مثل إعداد مكالمات المؤتمر، وجدولة الاجتماعات، أو إعداد تذكيرات، كما هو الحال مع Amazon’s Alexa، على سبيل المثال. هذا النهج يمكن الشركات من تبسيط العملية للجميع، مما يؤدي إلى تحسين الإنتاجية والكفاءة.

مع تطور تقنية التعرف على الصوت، أصبح من الممكن الحصول على معلومات ذات صلة بناءً على تعليمات صوتية أو طلب بيانات لأي مشروع محدد – يمكن أن تستغرق جميع هذه الأنشطة الآن وقتًا أقل مما كانت تفعله إذا قمنا بها يدويًا.

تمكين القدرات الترجمية للأشخاص الذين يتحدثون لغات مختلفة للتواصل – حيث تتمتع التقنية بقدرة ترجمة المحتوى إلى اللغة المستهدفة، مما يساعد في تجاوز حواجز اللغة في العمليات التجارية اليومية.

4. سهولة الوصول

نظرًا لأن تكنولوجيا الصوت تتطلب الصوت فقط، فإنها خيار رائع للأشخاص ذوي الإعاقة الحركية أو الصعوبات في التواصل للتفاعل بشكل أسهل مع أعمالك.

تعطي هذه التكنولوجيا قوة للأشخاص الذين كانوا يمكن أن يصلوا إليها بشكل بطيء أو لا يمكنهم الوصول إليها على الإطلاق.

بالإضافة إلى ذلك، يمكن أن يساعد استخدام برامج التعرف على الصوت بشكل كبير الأشخاص الذين يعانون من أنواع أخرى من الإعاقة مثل التهاب المفاصل أو ارتجاف اليد، الذي يمكن أن يزداد سوءًا إذا تم الكتابة بشكل كبير خلال اليوم.

التحديات وأنواع تقنية التعرف على الصوت: فهم أعماق التكنولوجيا

1. الأخطاء في تفسير الكلام: لا تتم تفسير جميع الكلمات بشكل صحيح باستخدام تقنية التعرف على الصوت. يحدث ذلك خاصةً عندما يتحدث أكثر من شخص بلهجات مختلفة، مما قد يؤدي إلى تشويش التقنية في تفسير الكلمات بشكل صحيح. يمكن أن يتسبب ذلك في إرباك المهام الملقاة على عاتق البرنامج، خاصةً عند التعامل مع كلمات العامية، والاختصارات، والمصطلحات الخاصة، إلخ.

أحيانًا، قد يكون من الضروري للإنسان مراجعة التسجيل الصوتي والنص المفسر لتقليل كمية الأخطاء في التفسير.

2. خصوصية بيانات الصوت: مع زيادة أجهزة استخدام تقنية التعرف على الصوت، هناك مخاطر أكبر لخصوصية البيانات. قد تكون الشركات قادرة على تتبع البيانات الصوتية المسجلة، وكانت هناك مخاوف في الماضي حول استماع الشركات للمحادثات الخاصة. تحتاج المؤسسات إلى تقديم ضوابط خصوصية فعّالة أكثر لمستخدمي أجهزتها وبرامجها.

أنواع تقنية التعرف على الصوت:

1. التعرف المستقل عن الكلام: التعرف المستقل عن الكلام يتعلق بالتعرف على عناصر المفردات بغض النظر عن هوية المتحدث. بالنسبة لمجموعات صغيرة، يمكن أن يعمل التعرف المستقل عن الكلام بدقة تصل إلى 95% أو حتى أكثر.

2. التعرف التابع للكلام: يشمل التعرف التابع للكلام التعرف على عناصر المفردات التي ينطقها متحدث معين. يتطلب هذا النوع من التعرف على الكلام من المستخدمين تدريب النظام على التعرف على عناصر المفردات بصوت معين أو لهجة. تقوم أنظمة التعرف على الكلام هذه ببناء قوالب يتم استخدامها للمقارنة مع النصوص في الوقت الحقيقي. يمكن أن تعمل أنظمة التعرف التابع للكلام بدقة تصل إلى 98% أو أكثر، باستثناء الحالات التي يطرأ فيها تغيير كبير في خصائص صوت المستخدم الذي أنشأ القوالب.

التعرف على الكلام: مجال متعدد التخصصات في علوم الحاسوب وعلم اللغة الحاسوبية يقوم بتطوير منهجيات وتقنيات تمكن من التعرف وترجمة اللغة النطقية إلى نصوص من قبل الحواسيب. يُعرف أيضًا باسم التعرف التلقائي على الكلام (ASR)، أو التعرف على الكلام بواسطة الحاسوب أو تحويل الكلام إلى نص (STT). يدمج هذا المجال المعرفي والبحث في مجالات علوم الحاسوب وعلم اللغة وهندسة الحاسوب. العملية العكسية هي توليف الكلام.

تتطلب بعض أنظمة التعرف على الكلام عملية “التسجيل” (المعروفة أيضًا بـ “التسجيل”) حيث يقوم المتحدث الفردي بقراءة نص أو مفردات منفصلة إلى النظام. يقوم النظام بتحليل صوت الشخص المحدد واستخدامه لضبط التعرف على كلام تلك الشخصية، مما يؤدي إلى زيادة الدقة. تُسمى الأنظمة التي لا تستخدم التدريب “غير التابعة للمتحدث”، بينما تُسمى الأنظمة التي تستخدم التدريب “تابعة للمتحدث”.

تشمل تطبيقات التعرف على الكلام واجهات المستخدم بالصوت مثل الطلب الصوتي (مثل “اتصل بالمنزل”)، وتوجيه المكالمات (مثل “أود أن أجري مكالمة جماعية”)، والتحكم في الأجهزة المنزلية الذكية، والبحث عن كلمات مفتاحية (مثل البحث عن بودكاست حيث تمت الإشارة إلى كلمات معينة)، وإدخال البيانات البسيطة (مثل إدخال رقم بطاقة الائتمان)، وإعداد الوثائق المهيكلة (مثل تقرير الأشعة التلفزيونية)، وتحديد خصائص المتحدث، ومعالجة النص إلى كلام (مثل معالجة معالجات الكلمات أو البريد الإلكتروني)، وفي مجال الطيران (المسمى عادة بإدخال الصوت المباشر).

يشير مصطلح التعرف على الصوت أو التعرف على المتحدث إلى تحديد هوية المتحدث، بدلاً من محتوى ما يقولون. يمكن أن يبسط التعرف على المتحدث مهمة ترجمة الكلام في الأنظمة التي تم تدريبها على صوت محدد أو يمكن استخدامه للتحقق أو التحقق من هوية المتحدث كجزء من عملية الأمان.

من وجهة نظر التكنولوجيا، يمتلك التعرف على الكلام تاريخًا طويلاً مع عدة موجات من التطورات الرئيسية. ومؤخرًا، استفاد هذا الميدان من تقدمات في تقنيات التعلم العميق ومجالات البيانات الكبيرة. تظهر هذه التقدمات ليس فقط من خلال ارتفاع عدد الأوراق البحثية المنشورة في هذا المجال، ولكن بشكل أكبر من ذلك، من خلال اعتماد الصناعة على نطاق واسع لمجموعة من طرق التعلم العميق في تصميم ونشر أنظمة التعرف على الكلام.