مقدمه ای بر پردازش زبان طبیعی و پردازش صدا

مقدمه ای بر پردازش زبان طبیعی و پردازش صدا

 بکارگیری یادگیری ماشین در سناریوهای روزمره تعامل بین انسان و کامپیوتر به ­طور فزاینده‌ای در همه جا وجود دارد؛ زیرا تکنولوژی‌هایی وجود دارند که از پردازش صدا و پردازش زبان طبیعی برای توسعه سیستم های هوش مصنوعی استفاده می کنند.

ما می‌توانیم برای خیلی از تعامل‌هایمان با کسب و کار‌ها مانند: خرده فروش‌ها، بانک‌ها و حتی ارائه دهندگان تحویل غذا، تراکنش ‌‌های مان را به وسیله ارتباط با بعضی از سیستم ­های هوش مصنوعی کامل کنیم.

شرکت‌ها می‌توانند با ترکیبی از پردازش زبان طبیعی و تکنولوژی پردازش صوت و گفتار، تجربیات مشتری را شخصی سازی، کارآمدتر و موثرتر کنند. این کار به عوامل انسانی اجازه می­ دهد تا زمان بیشتری را صرف کارهای استراتژیک‌ و حرفه‌ای­ تر کنند.

برای خیلی از شرکت‌ها و سازمان‌ها، نرخ بازگشت سرمایه به قدر کافی قانع کننده و جذاب بوده که این سازمان‌ها در این تکنولوژي سرمایه ­گذاری کرده اند. هر چه سرمایه گذاری بیشتر باشد؛ به طبع آن، تجربه و آزمایش هم بیشتر می‌شود و این محرکی برای پیشرفت های جدید و مسیری برای توسعه و موقعیت‌‌های موفقیت آمیز در پردازش زبان طبیعی و پردازش صدا است.

پردازش زبان طبیعی (NLP- Natural Language Processing) #

پردازش زبان طبیعی یا NLP ، یکی از شاخه­ های هوش مصنوعی است که با آموزش به کامپیوتر، به درک و تفسیر زبان انسان می‌پردازد. این فناوری پایه و اساس تفسیر متن، تشخیص گفتار و نمونه‌های مختلف دیگر هوش مصنوعی است؛ یعنی جایی که انسان‌ها به صورت کلامی با ماشین‌ها در تعامل هستند. با استفاده از پردازش زبان طبیعی مدل های هوش مصنوعی می‌توانند صحبت­ های انسان‌ها را به خوبی درک کنند و به آن‌ها پاسخ دهند.

پردازش صدا و تشخیص گفتار #

آنالیز و پردازش صدا در یادگیری ماشین می‌تواند شامل طیف گسترده ­ای از تکنولوژی­ ها شود؛ مانند: تشخیص گفتار، بازیابی اطلاعات موسیقی، تحلیل مرحله شنیداری برای تشخیص ناهماهنگی‌ها(وضعیت نامطلوب ) و موارد دیگر…

مدل ­های پردازش صوت اغلب برای تفکیک بین اصوات و گوینده ها و بخش بندی کردن فایل ­های صوتی و یا جمع‌آوری کردن فایل‌های صوتی براساس محتوای مشابه استفاده می‌شوند. همچنین شما می‌توانید صحبت های خود را به راحتی به متن تبدیل کنید.

 داده های صوتی قبل از آماده شدن برای تجزیه و تحلیل توسط الگوریتم های یادگیری ماشین، به چند مرحله پیش پردازش از جمله جمع‌آوری و دیجیتالی سازی صدا نیاز دارند.

جمع‌آوری و دیجیتالی سازی صدا #

شما برای شروع یک پروژه‌ی پردازش صدا در هوش مصنوعی نیاز به تعداد قابل توجهی داده‌های با کیفیت دارید. اگر شما در حال آموزش دستیار مجازی، جستجوی فرمان صوتی یا دیگر انواع پروژه های رونویسی هستید؛ شما به داده‌های گفتاری اختصاصی که سناریو‌های مورد نیاز را پوشش دهد؛ نیاز دارید.

به عنوان مثال هنگام آموزش دستیار مجازی مانند Siri یا Alexa، شما به همه صداهای فرمان‌هایی که ممکن است از مشتری انتظار داشته باشید که به دستیار بدهد را احتیاج دارید.

سایر پروژه های صوتی نیاز به قطعات صوتی غیر گفتاری مانند صدای رانندگی با ماشین یا بازی کردن کودکان، وابسته به سوژه مورد استفاده، نیاز خواهند داشت.

ممکن است داده‌ها برگرفته از تعداد زیادی منابع باشد؛ مانند: برنامه های گوشی‌های هوشمند، سرور تلفن، کیت ضبط صدای حرفه‌ای یا سایر دستگاه‌های مشتریان. شما باید دیتاهای جمع‌آوری شده تان را در یک فرمت قابل تفسیر برای برنامه هوش مصنوعی ایجاد کنید.

همه قطعات صوتی، فایل های صوتی با فرمت‌های WAV، MP3 یا WMA هستند و به وسیله نمونه برداری با مدت فاصله های ثابت دیجیتالیزه هستند (همچنین به عنوان ‌sampling rate شناخته می‌شوند).

بعد از این که شما مقادیر نرخ نمونه برداری خود را استخراج کردید؛ دستگاهی که نمونه صوتی شما را مشاهده می‌کند؛ دامنه موج صوتی را محاسبه می ­کند تا سیستم قادر باشد مفهومش را تفسیر کند.

تفسیر صدا (قابل فهم شدن برای کامپیوتر) #

پس از این که داده‌های صوتی لازم را برای آموزش برنامه هوش مصنوعی آماده کردید؛ شما نیاز به تفسیر و تبدیل آن دارید. در موارد پردازش صدا معمولاً صدا را در صورت لزوم به لایه ها، گوینده ها و برچسب های زمانی تقسیم می کنند. شما احتمالاً می‌خواهید که از برچسب‌های انسانی زیادی برای عمل تفسیر که عملی زمان بر نیز هست استفاده کنید.

اگر شما با داده های گفتاری کار می‌کنید احتمالا احتیاج به مفسر های روانشناختی در زبان های مورد نیاز را دارید. بنابراین منابع بین المللی بهترین گزینه شماست.

آنالیز صدا یکی از مراحل پردازش صدا #

وقتی که داده های شما آماده شد یکی از چندین تکنیک را برای تجزیه و تحلیل آن ها به کار خواهید گرفت. شاید یکی از رایج ترین فرم های پردازش صدا، بازنویسی یا تشخیص خودکار گفتار (ASR- Automatic Speech Recognition) است که به طور گسترده­ ای برای تسهیل تعاملات بین انسان­ ها و تکنولوژی هوش مصنوعی مورد استفاده قرار می‌گیرد.

هدف تشخیص خودکار گفتار تبدیل صدای گفته شده به متن و استفاده از NLP یا پردازش زبان طبیعی برای افزایش دقت آن است.

قبل از وجود تشخیص خودکار گفتار، کامپیوترها تنها افت و خیز گفتار ما را ضبط می‌کردند امروزه الگوریتم­ ها می‌توانند الگوهایی را در نمونه ­های آوایی کشف کنن و آن­ ها را با صدا­هایی از زبان­ های مختلف مطابقت بدهند و تعیین کنند که کدام کلمات را هر گوینده گفته است.

سیستم ASR شامل چندین الگوریتم و ابزارهایی برای تولید خروجی متنی است. به طور معمول این دو نوع مدل درگیر هستند:

مدل صوتی: تبدیل سیگنال های صوتی به بیان آوایی

مدل زبانی: رسم بیان­ های آوایی ممکن به ساختار کلمات و جملات به نمایندگی از زبان داده شده.

تشخیص خودکار گفتار یا ASR، برای تولید رونوشت های دقیق به شدت به  پردازش زبان طبیعی متکی است. اخیراً تشخیص خودکار گفتار از شبکه ­های عصبی در یادگیری عمیق برای تولید خروجی با دقت بیشتر و با نظارت کمتر انسانی استفاده کرده است. تکنولوژی تشخیص خودکار گفتار براساس میزان دقت آن در میزان خطای کلمه وسرعت اندازه گیری، ارزیابی می‌شود. هدف  ASR رسیدن به همان میزان دقت یک شنونده انسانی است.

اگرچه که در این کار چالش ­هایی در لهجه­ های متفاوت، گویش­ ­ها و تلفظ­ ها و همچنین حذف نویز به طور جدی وجود دارد.

دسته بندی صوتی در پردازش صدا #

ورودی صدا به طرز شگفت آوری می‌تواند پیچیده باشد؛ مخصوصاً اگر در یک فایل چندین نوع مختلف صدا ارائه شود؛ برای مثال: در یک پارک مخصوص گردش حیوانات، ممکن است شما صدای صحبت کردن آدم­ ها، پارس کردن سگ­ ها، جیک جیک کردن پرنده­ ها، ماشین های در حال رانندگی و … را بشنوید. دسته­ بندی کردن صداها می‌تواند این مشکل را با متمایز کردن صداها از یکدیگر، حل کند.

طبقه ­بندی صوتی معمولاً با تفسیر و به صورت دستی شروع می‌شود؛ سپس  تیم توسعه، ویژگی­ های مفید را از ورودی های صوتی استخراج می کنند و  یک الگوریتم طبقه ­بندی شده را برای پردازش و مرتب­سازی آن­ها اعمال می­کنند. غالباً صداها بر اساس چیزی بیشتر از دسته­ بندی کلی طبقه ­بندی می‌شوند. برای مثال: فایل هایی که شامل صحبت کردن انسان­ ها است؛ می‌توان بر اساس زبان، گویش و مفهوم مورد نظر گوینده تفکیک شوند. یا مثلاً در یک موسیقی مشخص، سیستم پردازش صدا قابلیت شناسایی آلات موسیقی مختلف، سبک و هنرمند را دارد.

استفاده و کاربرد پردازش صدا در زندگی واقعی #

پردازش صدا، گفتار و پردازش زبان طبیعی می‌تواند باعث ایجاد پیشرفت ­هایی در تجارت جهانی و همچنین بهبود تجربه مشتریان، کاهش هزینه­ ها و متمرکز شدن کمپانی­ ها شود. در حال حاضر برخی از امکانات ایجاد شده توسط پردازش صوت در زندگی روزمره ما وجود دارد که می ­توان به موارد زیر اشاره کرد.

  • دستیارهای مجازی و چت بات­ ها
  • فرمان صوتی
  • موتور تبدیل متن به گفتار
  • فرمان صوتی خودرو
  • تشریح جلسات یا تماس ­ها
  • افزایش امنیت با تشخیص صدا
  • جستجوی دفترچه تلفن
  • خدمات ترجمه

با استفاده از موارد اشاره شده، شرکت­ های بزرگ، می ­توانند با اجرای پردازش صدا و پردازش زبان طبیعی، پتانسیل­ های ارزشمند کسب و کار خود را پیدا کنند. باید انتظار این را داشته باشیم در آینده نزدیک تعامل مردم با کسب و کار ها به شکل اعجاب آوری بر اساس هوش مصنوعی بنا شود. این نکته مهم را باید به یاد داشته باشیم که اگر از فناوری هوش مصنوعی و به خصوص پردازش صوت به درستی استفاده شود؛ می­ تواند از طریق بهبود تجربه مشتری، باعث رشد کسب و کارها و رضایت مشتریان شود.

دورنما و چالش هایی در پردازش صدا، گفتار و پردازش زبان طبیعی #

برای رسیدن به دنیایی که در آن ماشین ها کاملا متوجه صحبت­ هایمان و نوشته ­هایمان بشوند؛ موانع زیادی وجود دارد. برای رسیدن به موفقیت الگوریتم ­های پردازش صدا و متن باید به این چالش ­های کلیدی رسیدگی شود:

  • داده های پر سر و صدا
  • تغییر پذیری زبان
  • پیچیدگی های گفتاری

داده های پر سر و صدا #

داده های پر سر و صدا داده­ هایی هستند که شامل برخی اطلاعات بی معنی هستند. در پردازش صدا و تشخیص گفتار این اصطلاح(داده­ های پر سر و صدا) می‌تواند دارای اهمیت زیادی باشد. اگر برنامه هوش مصنوعی شما تلاش می‌کند که این برنامه صحبت­ های گوینده را درک کند و بفهمد اما مدام صدا­های پس زمینه یا رانندگی ماشین ها را در زمینه می ­شنوید؛ شما داده ­های شلوغی را در اختیار دارید. یک پردازش صدا موثر برای آنالیز داده­ های متنی و صوتی باید بتواند ویژگی­ هایی را فیلتر کند که مشخص باشد کدام ویژگی­ ها مهم هستند و کدام یک اهمیت کمتری دارند.

 

تغییر پذیری زبان #

در حالی که پیشرفت زیادی برای درک بهتر گفتار بشر در پردازش زبان طبیعی اتفاق افتاده است؛ اما ماشین ها هنوز کامل نیستند و با مشکلات و پیچیدگی های زیادی روبرو هستند. انسان ها با زبان­ ها، گویش­ ها و لهجه ­های مختلفی صحبت می‌کنند. تنها روش مقابله با این چالش­ ها ارائه نمونه­ های آموزشی کافی برای ماشین­ ها بوده است. اگر کاربران نهایی شما زبان های متنوعی دارند؛ دسترسی شما به زبان­ های مختلف جمعیت جهانی و مفسران این زبان­ ها در پروژه شما، گام مهمی به­ حساب می­ آید.

پیچیدگی های گفتاری #

همیشه زبان گفتاری متفاوت تر از کلمات نوشته شده است. زمانی که ما صحبت می‌کنیم از اصطلاحات و تکیه کلام ها و توقف های رندوم استفاده می‌کنیم و همیشه بین هر کلمه­ ای توقف نمی ­کنیم.

ما انسان­­ ها به اندازه یک عمر در گفتگو تجربه داریم که به ما در معنا بخشیدن و فهمیدن ابهاماتی که وقتی به دیگران گوش می‌دهیم کمک می‌کند؛ در حالی که کامپیوتر این ویژگی مهم را ندارد. همچنین کامپیوتر­ها باید تغییر پذیریشان را در زیر و بمی صدا، بلندی صدا، و سرعت کلمات هر گوینده مدیریت کنند.

با در نظر گرفتن این چالش ها، کارشناسان به طور فزاینده به شبکه های عصبی و تکنیک های یادگیری عمیق روی آورده ­اند تا فرصت ­های سریع­تر و دقیق­تر آموزش زبان انسان را برای ماشین ­ها فراهم کنند.

در پایان، شاید مهمترین دستاورد سیستم ­های پردازش صوت و زبان طبیعی این باشد که باعث شود، کامپیوترها به صحبت­ های همه انسان­ ها گوش دهند و آن را درک کنند؛ فارغ از اینکه چه کسی هستیم و چگونه صحبت می‌کنیم.

منابع #

اگر به اطلاعات بیشتری درباره پردازش صدا و پردازش زبان طبیعی نیاز داردید؛ شما می ­توانید با خواندن مقالات تخصصی پردازش زبان طبیعی اطلاعات مفیدی را بدست آورید.

https://www.ibm.com/cloud/learn/natural-language-processing

لینک کوتاه این مقاله:
امیرمحمد توحیدی
امیرمحمد توحیدی

ارسال دیدگاه

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد.

jav uncensored leak XXX-AV-24214 Sky Angel Blue Vol.140 Reika Ichinose Part2 567BEAF-014 Makeup that is hard to approach Mass production fashion older sister I tend to get drunk at the bar and take it home and lose my memory ● Po-dependent mine gal Satomi-chan 25 years old HUNTB-272 The sexually active sports girls who estrus on the full erection Ji ○ port of the rumored decachin manipulative teacher. - To heal your tired body at the osteopathic clinic where I work next to a prestigious sports school ... 355OPCYN-271 Megumi 2 MY-526 Rika Matsuyama 2