Bu rehberde, ASR’nin iki türü nelerdir?, ASR’nin farklı türleri nelerdir?, Popüler ASR sistemleri nelerdir? konularını ele alacağız.
ASR’nin iki türü nelerdir?
Temel olarak iki tür ASR (otomatik konuşma tanıma) sistemi vardır: konuşmacıya bağımlı ve konuşmacıdan bağımsız. Konuşmacıya bağımlı ASR sistemleri, doğru tanımanın gerçekleşebilmesi için kullanıcıların sistemi sesleriyle eğitmelerini gerektirir. Bu eğitim oturumu, kullanıcının kişiselleştirilmiş bir konuşma modeli oluşturmak için sistemin kullandığı önceden tanımlanmış bir dizi ifadeyi veya kelimeyi söylemesini içerir. Bunun aksine, konuşmacıdan bağımsız ASR sistemleri, belirli bir kullanıcının sesiyle önceden eğitim gerektirmez. Herhangi bir kullanıcının konuşmasını önceden uyarlama gerektirmeden tanıyacak şekilde tasarlanmışlardır; bu da onları daha çok yönlü hale getirir ancak kişiselleştirilmiş tanıma senaryolarında potansiyel olarak daha az doğru kılar.
Otomatik konuşma tanıma (ASR) sistemleri, belirli özelliklerine ve uygulamalarına göre çeşitli türlerde sınıflandırılabilir. Bu türler arasında, sistemin, aradaki duraklamalarla sırayla söylenen tek tek sözcükleri tanıdığı izole sözcük tanıma; Duraklama olmadan doğal konuşmaya olanak tanıyan sürekli konuşma tanıma; Konuşmacının kimliğini ses özelliklerine göre doğrulayan konuşmacı doğrulama sistemleri; ve çok hoparlörlü bir ses akışında hoparlörleri bölümlere ayıran ve tanımlayan hoparlör günlükleme sistemleri.
ASR’nin farklı türleri nelerdir?
Birçok popüler ASR sistemi, farklı diller ve alanlardaki doğrulukları ve performansları nedeniyle geniş çapta tanınmaktadır. Örnekler arasında Google’ın Speech-to-Text API’si, Amazon Transcribe, Microsoft Azure Speech Service, Apple’ın Siri’si ve IBM’in Watson Speech to SMS’i sayılabilir. Bu sistemler, konuşulan dili metne dönüştürmede yüksek düzeyde doğruluk elde etmek için gelişmiş makine öğrenimi algoritmalarından ve büyük ölçekli veri kümelerinden yararlanır ve sesli asistanlardan transkripsiyon hizmetlerine ve erişilebilirlik araçlarına kadar çeşitli uygulamaların ihtiyaçlarını karşılar.
Popüler ASR sistemleri nelerdir?
ASR modelleri, otomatik konuşma tanıma sistemlerinde konuşulan dili metne veya komutlara çevirmek için kullanılan hesaplamalı modelleri ifade eder. Bu modeller genellikle tekrarlayan sinir ağları (RNN), evrişimli sinir ağları (CNN) veya transformatör modelleri gibi derin öğrenme mimarilerini kullanır. ASR modelleri, konuşma, fonetik, dil yapısı ve bağlamdaki kalıpları öğrenmek için etiketli ses kayıtlarından ve karşılık gelen transkripsiyonlardan oluşan geniş veri kümeleri üzerinde eğitilir. Akustik modelleme (akustik sinyalleri fonetik birimlerle eşleme), dil modelleme (sonraki kelimeyi veya ifadeyi tahmin etme) ve diziden diziye modelleme (ses özelliklerinin dizilerini metin belirteç dizileriyle eşleme) gibi teknikleri kullanırlar. konuşulan dilin hassas transkripsiyonunu ve tanınmasını sağlayın.
ASR’ye bir örnek, kullanıcıların konuşulan dili gerçek zamanlı olarak metne dönüştürmesine olanak tanıyan Google’ın Konuşmadan Metne Dönüştürme API’sidir. Kullanıcılar bu teknolojiyi kullanarak komutları dikte edebilir, toplantıları yazıya dökebilir veya ses kontrollü uygulamaları otomatikleştirebilir. Bunun gibi ASR sistemleri, ses girişini işleyen, konuşma kalıplarını analiz eden ve doğru metin çıktıları üreten gelişmiş algoritmalar kullanarak konuşma tanıma teknolojisi aracılığıyla kullanıcılar ve dijital cihazlar arasında kusursuz etkileşimi kolaylaştırır.
ASR’nin iki türü nelerdir? konulu bu makalenin anlaşılmasının kolay olmasını umuyoruz.