التعرف التلقائي على الكلام

التعرف التلقائي على الكلام (ASR): كل ما يحتاج المبتدئ إلى معرفته (في عام 2024)

كانت تقنية التعرف التلقائي على الكلام موجودة منذ فترة طويلة ولكنها اكتسبت شهرة مؤخرًا بعد أن أصبح استخدامها سائدًا في العديد من تطبيقات الهواتف الذكية مثل Siri و Alexa. لقد أوضحت تطبيقات الهواتف الذكية القائمة على الذكاء الاصطناعي قوة ASR في تبسيط المهام اليومية لنا جميعًا.

بالإضافة إلى ذلك ، مع تحرك قطاعات الصناعة المختلفة نحو الأتمتة ، فإن الحاجة الأساسية لـ ASR تتعرض للطفرة. ومن ثم دعونا نفهم هذا الرائع تقنية التعرف على الكلام في العمق ولماذا تعتبر واحدة من أهم التقنيات للمستقبل.

تاريخ موجز لتكنولوجيا ASR

قبل المضي قدمًا واستكشاف إمكانات التعرف التلقائي على الكلام ، دعونا أولاً نلقي نظرة على تطورها.

عقدتطور ASR
1950sتم تقديم تقنية التعرف على الكلام لأول مرة بواسطة مختبرات بيل في الخمسينيات من القرن العشرين. أنشأت شركة Bell Labs أداة افتراضية للتعرف على الكلام تُعرف باسم "Audrey" يمكنها التعرف على الأرقام بين 1950 و1 عند نطقها بصوت واحد.
1960sفي عام 1952، أطلقت شركة IBM أول نظام للتعرف على الصوت، وهو "Shoebox". يمكن لـ Shoebox أن يفهم ويفرق بين ستة عشر كلمة إنجليزية منطوقة.
1970sطورت جامعة كارنيجي ميلون في العام 1976 نظام "Harpy" الذي يمكنه التعرف على أكثر من 1000 كلمة.
1990sوبعد انتظار طويل دام حوالي 40 عامًا، حققت شركة Bell Technologies اختراقًا في الصناعة مرة أخرى من خلال أنظمة التعرف على الصوت التفاعلية التي يمكن الاتصال بها والتي يمكنها إملاء الكلام البشري.
2000sكانت هذه فترة تحول بالنسبة لتقنية ASR حيث بدأ عملاق التكنولوجيا الكبير Google العمل على تقنية التعرف على الكلام. لقد قاموا بإنشاء برنامج حديث متقدم بمعدل دقة يصل إلى 80% تقريبًا، مما جعله شائعًا في جميع أنحاء العالم.
2010sأصبح العقد الماضي حقبة ذهبية لـ ASR ، حيث أطلقت Amazon و Apple أول برنامج كلام قائم على الذكاء الاصطناعي ، Alexa و Siri.

قبل عام 2010 ، تتطور بقايا تقطيع السيارات بشكل هائل وتصبح أكثر انتشارًا ودقة. اليوم ، تعد Amazon و Google و Apple من أبرز رواد تكنولوجيا ASR.

[اقرأ أيضًا: الدليل الكامل للذكاء الاصطناعي للمحادثة ]

كيف يعمل التعرف على الصوت؟

التعرف التلقائي على الكلام هو تقنية متقدمة إلى حد ما يصعب تصميمها وتطويرها. هناك الآلاف من اللغات في جميع أنحاء العالم بلهجات ولهجات مختلفة ، لذلك من الصعب تطوير برامج يمكنها فهم كل ذلك.

يستخدم ASR مفاهيم معالجة اللغة الطبيعية والتعلم الآلي لتطويرها. من خلال دمج العديد من آليات تعلم اللغة في البرنامج ، يضمن المطورون دقة وكفاءة برامج التعرف على الكلام.

يعد التعرف التلقائي على الكلام (ASR) تقنية معقدة تعتمد على عدة عمليات أساسية لتحويل اللغة المنطوقة إلى نص. وعلى المستوى العالي، فإن الخطوات الرئيسية المتبعة هي:

  1. التقاط الصوت: يلتقط الميكروفون كلام المستخدم ويحول الموجات الصوتية إلى إشارة كهربائية.
  2. المعالجة المسبقة للصوت: يتم بعد ذلك تحويل الإشارة الكهربائية إلى صيغة رقمية وتخضع لخطوات معالجة مسبقة مختلفة، مثل تقليل الضوضاء، لتحسين جودة إدخال الصوت.
  3. ميزة استخراج: يتم تحليل الصوت الرقمي لاستخراج الميزات الصوتية، مثل درجة الصوت والطاقة والمعاملات الطيفية، التي تميز أصوات الكلام المختلفة.
  4. النمذجة الصوتية: تتم مقارنة الميزات المستخرجة مع النماذج الصوتية المدربة مسبقًا، والتي تقوم بتعيين ميزات الصوت لأصوات الكلام الفردية أو الصوتيات.
  5. نمذجة اللغة: يتم بعد ذلك تجميع الصوتيات المعترف بها في كلمات وعبارات باستخدام نماذج اللغة الإحصائية التي تتنبأ بتسلسل الكلمات الأكثر احتمالية بناءً على السياق.
  6. فك: تتضمن الخطوة الأخيرة فك تشفير تسلسل الكلمات الأكثر احتمالية الذي يطابق صوت الإدخال، مع الأخذ في الاعتبار كلا النموذجين الصوتي واللغوي.

تعمل هذه المكونات الأساسية معًا بسلاسة لتمكين تحويل الكلام إلى نص بدقة عالية، حتى في ظل وجود ضوضاء في الخلفية واللهجات والمفردات المتنوعة.

[اقرأ أيضًا: ما هي تقنية تحويل الكلام إلى نص وكيف تعمل]

أمثلة من العالم الحقيقي لـ ASR

أمثلة في العالم الحقيقي من العصر

يعد التعرف التلقائي على الكلام تقنية رائعة أصبحت شائعة وقيمة على نطاق واسع اليوم. ترجع أهميتها العالية إلى أنها تمكن المستخدمين من إكمال مهام متعددة بسرعة باستخدام التحكم بدون استخدام اليدين.

المساعدون الافتراضيون والأجهزة الذكية: يعد ASR مكونًا أساسيًا للمساعدين الافتراضيين مثل Siri وAlexa وGoogle Assistant، مما يتيح التحكم والتفاعل بدون استخدام اليدين مع مجموعة متنوعة من الأجهزة المنزلية الذكية والخدمات عبر الإنترنت. المنتجات الأكثر شيوعًا التي تستخدم تقنية التعرف على الكلام هي:

  • مساعد Google: تم تطوير Google Assistant في عام 2016 ، وهو أفضل برنامج قائم على الدردشة اليوم ، حيث يتمتع بأعلى معدل دقة يزيد عن 95٪ في اللغة الإنجليزية الأمريكية. تقريبًا ، يتم استخدامه من قبل مئات الملايين من الأشخاص في جميع أنحاء العالم.
  • أبل سيري: Siri هو المثال الكلاسيكي لتوافر ASR في أكثر من 30 دولة و 21 لغة على مستوى العالم. Siri هو أول نظام قائم على الدردشة يُحدث ثورة في استخدام تقنية تحويل الكلام إلى نص.
  • أمازون أليكسا: أصبح Alexa اسمًا وجهازًا مألوفًا اليوم ، حيث يقدر عدد المستخدمين بأكثر من 100 مليون شخص حول العالم.

حالات الاستخدام لتقنية التعرف على الكلام

بصرف النظر عن استخدام تقنية ASR في البرامج القائمة على الدردشة ، هناك حالات استخدام أخرى لهذه التقنية الاستثنائية. فيما يلي عدد قليل منهم:

التعرف على كلام السيارة

السيارات والنقل

تم دمج ASR في أنظمة المعلومات والترفيه داخل السيارة، مما يسمح للسائقين بالتحكم في الوظائف المختلفة، مثل تشغيل الموسيقى والملاحة والتحكم في المناخ، باستخدام الأوامر الصوتية، وتحسين السلامة والراحة.

خدمات النسخ

الرعاية الصحية والنسخ الطبي

تعمل ASR على إحداث تحول في صناعة الرعاية الصحية من خلال تمكين الأطباء من إملاء الملاحظات والسجلات بشكل أكثر كفاءة، وتبسيط عملية التوثيق وتقليل النفقات الإدارية.

مراكز الاتصال ودعم العملاء

مراكز الاتصال ودعم العملاء

يتم استخدام ASR على نطاق واسع في مراكز الاتصال لأتمتة تسجيل تفاعلات العملاء، وتحسين إنتاجية الوكيل، وتعزيز تجربة العملاء الشاملة.

تعلم اللغة

تعلم اللغة

أحدثت تقنية ASR ثورة في تعلم اللغة من خلال تقديم ملاحظات في الوقت الفعلي حول النطق ومهارات اللغة المنطوقة. يمكّن هذا المتعلمين من تحسين أنماط كلامهم ، وتلقي تصحيحات فورية ، وتحسين طلاقتهم بطريقة أكثر كفاءة.

إمكانية الوصول لضعاف السمع

سهولة الوصول لضعاف السمع

تلعب تقنية ASR دورًا حاسمًا في جعل المحتوى والتجارب الرقمية أكثر سهولة بالنسبة للأفراد ذوي الإعاقة، مثل توفير التسميات التوضيحية في الوقت الفعلي للسمع أو تمكين التحكم الصوتي للأشخاص ذوي القدرة المحدودة على الحركة.

القياسات الحيوية الصوتية والأمن

القياسات الحيوية الصوتية والأمن

يمكن استخدام الخصائص الفريدة لصوت الفرد كشكل من أشكال المصادقة البيومترية. تلعب تقنية ASR دورًا مهمًا في أنظمة المقاييس الحيوية الصوتية ، حيث توفر طبقة إضافية من الأمان لتحديد الهوية الشخصية والتحكم في الوصول.

الإعلام والإذاعة

الإعلام والبث

يتم استخدام ASR لإنشاء التسميات التوضيحية المغلقة والعناوين الفرعية للمحتوى المباشر والمسجل مسبقًا، مما يسهل على المشاهدين الوصول إليه ويتيح أشكالًا جديدة من تجارب الوسائط التفاعلية.

ما الذي يحمله المستقبل لتكنولوجيا ASR؟

مع تقدم الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي ، من المتوقع أن تصبح تقنية التعرف التلقائي على الكلام أكثر دقة وأسرع وأكثر طبيعية. بالإضافة إلى ذلك ، من المرجح أن تصبح تقنية ASR سائدة في خدمة العملاء والتعليم والرعاية الصحية وغير ذلك. بالنسبة للمؤسسات ، يجب أن يكون تطوير حلول أعمال مخصصة قائمة على ASR هو الهدف التالي.

احصل على مساعدة لمشاريعك المستندة إلى ASR من Shaip Experts

شارك الاجتماعية