بازشناسی گفتار

از ویکی‌پدیا، دانشنامهٔ آزاد
پرش به: ناوبری، جستجو


هدف از تشخیص گفتار که در متون علمی بیشتر با نام بازشناسی گفتار شناخته شده‌است، طراحی و پیاده‌سازی سیستمی است که اطلاعات گفتاری را دریافت و متن و فرمان گوینده را استخراج می‌کند. فناوری بازشناسی گفتار به رایانه‌ای که توانایی دریافت صدا را دارد (برای مثال به یک میکروفن مجهز است) این قابلیت را می‌دهد که گفتار کاربر را متوجه شود. این فناوری در تبدیل گفتار به متن و یا به عنوان جایگزینی برای صفحه کلید یا ماوس برای وارد کردن دستورات مورد استفاده قرار می‌گیرد. سیستم‌های واکافت کننده گفتار انواع مختلفی دارند، بعضی قادرند گفتار پیوسته را شناسایی نمایند، بعضی دیگر فقط می‌توانند گفتار گسسته (که بین کلمات سکوت وجود دارد) را شناسایی کنند. همچنین سیستم‌ها قادرند واژگان گفته شده توسط افراد مختلف و یا فقط توسط یک گوینده تشخیص دهند. بهر حال ایده‌آل‌ترین سیستم آن است که بتواند گفتار پیوسته غیر وابسته به گوینده را در محیط نویزی شناسایی نماید. این سیستم‌ها با بکار گیری روش‌های مختلف طبقه بندی و شناسایی الگو قادرند به تشخیص واژگان هستند که البته برای افزایش دقت در شناسایی از یک فرهنگ لغات نیز در انتهای سیستم استفاده می‌شود. روشهایی مانند Hidden Markov Model یا Neural Network در بسیاری از سیستم‌های تشخیص گفتار مورد استفاده قرار می‌گیرند و در بخش‌های انتهایی سیستم از هوش مصنوعی کمک گرفته می‌شود.

یک سیستم بازشناسی گفتار خودکار (Automatic Speech Recognition) که به اختصار ASR نامیده می‌شود با چالشهای فراوانی روبروست. از جمله مهمترین این چالشها می‌توان به وجود نویز، انتخاب مجموعه ویژگی‌های مناسب، انتخاب مدل آکوستیکی مناسب، تنوع زبان، تنوع جنسیت و مشکل لهجه در بازشناسی گفتار اشاره نمود. در مورد زبان‌های رایج مانند انگلیسی کارهای زیادی در جهت مقابله با این چالش‌ها انجام شده‌است اما در مورد زبان فارسی هنوز راه زیادی در پیش است. امروزه با داشتن میکروفن و کارت صوتی در کامپیوتر و بکار گیری نرم‌افزار تشخیص گفتار می‌توان دستورات یا کلمات را به صورت صوتی به کامپیوتر وارد کرد. حتی در بعضی از گوشی‌های تلفن همراه از این سیستم‌ها جهت دریافت دستورات بصورت صوتی استفاده می‌شود.

یکی از مطرح ترین پژوهشگاه‌های ایران در زمینه تکنیک‌های تشخیص گفتاری عصرگویش پرداز می‌باشد. این شرکت به عنوان اولین مرکز پیشرو در ارایه سیستم‌های مبتنی بر ساده‌ترین وسیله ارتباطی انسان برای زبان فارسی، علاوه بر توسعه تعدادی از سیستم‌ها و راه‌حل‌های مبتنی بر گفتار مانند سیستم دیکته زبان فارسی، سیستم تشخیص گفتار تلفنی، جستجوگر کلمات در گفتار و... برای زبانهای فارسی و انگلیسی، توانایی انجام کلیه فعالیت‌های دیگر مبتنی بر گفتار را دارد. از آنجا که ارتباط کلامی راحت ترین، ساده ترین و سریع ترین راه ارتباطی می‌باشد با کمک سیستمهای تشخیص گفتار عصر گویش پرداز می‌توان با رایانه‌ها از طریق صحبت ارتباط برقرار نمود، با آنها حرف زد، دستور داد یا از پشت تلفن و از راه دور بتوان سیستمهای خانگی را کنترل نمود. با کمک این محصولات، بسیاری از افراد معلول و یا افرادی با آشنایی محدود با کامپیوتر و زبان‌های‌خارجی نیز می‌توانند تنها از طریق صحبت‌کردن با کامپیوتر ارتباط برقرار نمایند. در حال حاضر موتور تشخیص گفتار در این شرکت طراحی و پیاده‌سازی شده‌است که پایه و هسته اصلی سیستم‌های تشخیص گفتار فارسی است. این سیستم بر اساس آخرین تکنولوژی و استفاده از منابع علمی روز طراحی شده و دقتی بسیار قابل قبول در مقایسه با سیستم‌های معروف خارجی دارد. بازشناسی گفتار تلفنی یکی از کاربردهای بازشناسی گفتار، استفاده از آن در سیستم‌های تلفنی می‌باشد که کاربر بتواند در پشت تلفن تنها با بیان عنوان موردنظر به صورت گفتاری، کار خود را انجام دهد. این پروژه تحولی در سیستم‌های کامپیوتر- تلفنی به وجود آورده‌است. تشخیص گفتار تلفنی به دلیل شرایط خاص پشت تلفن مانند نویزهای کانال، محدودیت پهنای باند، تنوع نوع گوشی‌ها، تغییرات شدت صدا، تنوع گوینده و تنوع گویش دارای پیچیدگی‌های خاص خود است. نیوشا نرم‌افزار توسعه داده شده برای تشخیص گفتار تلفنی است که به روش‌های مختلف مقاوم‌سازی مجهز شده‌است تا قابل استفاده در کاربردهای واقعی باشد. بازشناسی گفتار روی رایانه‌های جیبی و پردازنده‌های خاص یکی از پروژه‌های موجود در گروه تحقیقات شرکت، بازشناسی گفتار روی رایانه‌های جیبی، گوشی‌های همراه و پردازنده‌های خاصی که عموماً دارای توان پردازشی ضعیف‌تر بوده و قابلیت پردازش اعداد اعشاری را ندارند، می‌باشد. موتور بازشناسی گفتار مخصوص اینگونه پردازنده‌ها آماده شده‌است که با سرعت و دقت مناسب کار بازشناسی را انجام می‌دهد. نرم‌افزار مترجم صوتی و اجرای برنامه صوتی دو نمونه از این نرم‌افزارها می‌باشد که روی PDA های آماده شده‌است.

تشخیص کلمات کلیدی گفتار تشخیص کلمات کلیدی گفتار به معنای پیدا کردن یک کلمه یا عبارت خاص در گفتار می‌باشد که برای کاربردهای امنیتی، آرشیوهای صوتی و جستجوی صوتی قابل استفاده‌است. نسخه‌های تلفنی و غیرتلفنی این نرم‌افزار آماده شده‌است و تحقیقت برای بهبود آن ادامه دارد.

کلمات خارج از دادگان و معیار اطمینان برای آماده سازی یک سیستم واقعی، معیار اطمینان یکی از پارامترهای مهم می‌باشد. به کمک معیار اطمینان می‌توان دقت را در موارد خاص بررسی نمود و یا در هنگام آموزش از این ویژگی استفاده نمود. کاربرد دیگر معیار اطمینان در بدست آوردن کلمات خارج از دادگان است. کلمات خارج از دادگان یکی از پارامترهای اصلی سیستم‌های تشخیص فرامین صوتی می‌باشد.

بهبود کیفیت گفتار در زمینه بهبود کیفیت گفتار روشهای تفریق طیفی، Wiener Filter، Signal sub-space و Array Processing beam-forming پیاده سازی و تست شده‌است.

تشخیص گفتار از غیر گفتار (VAD) برای بازشناسی گفتار پیوسته یا بازشناسی دستورات صوتی در یک رایانه بدون مشخص بودن شروع یا پایان آواها، لازم است که بدانیم گفتار از کجا شروع شده و تا کجا ادامه دارد. به همین دلیل لازم است قسمت گفتار از سکوت جدا شود تا پردازش فقط روی گفتار انجام گیرد. در این تحقیقات دو روش جدید پیاده سازی شده‌است و از روش‌های استاندارد ETSI's AMR، ITU-T's G.722 VAD برای مقایسه و ارزیابی کارایی استفاده می‌شود.

بازشناسی با فاصله و آرایه میکروفنی تحقیقات گسترده‌ای در زمینه بازشناسی گفتار از راه دور که منبع صوت دور از میکروفن بوده و همچنین در زمینه استفاده از آرایه میکروفنی در حال انجام است.

روخوانی متن (TTS) تحقیقات ابتدایی در زمینه روشهای تبدیل متن به گفتار انجام گرفته‌است. کارهای انجام گرفته بیشتر در محدوده مدل زبانی و آماده نمودن برنامه‌های اولیه TTS است.

تشخیص گفتار بومی از غیربومی این کارتحقیقاتی برای زبان فنلاندی شروع شد و تا حدودی کار برای زبان فارسی انجام شده‌است. با استفاده از این روش می‌توان امتیاز، دقت و درست بودن لهجه، بین یک گوینده با لهجه غیربومی و فرد دیگری با لهجه بومی را پیدا نمود.

محاسبه سریع معیارشباهت یکی از بارهای محاسباتی در الگوریتم‌های بازشناسی گفتار بدست آوردن مقدار شباهت است که یکی از گلوگاه‌های سیستم‌های بازشناسی گفتار می‌باشد. روش‌های بهینه‌ای برای محاسبه مقدار شباهت پیاده سازی شده و به کار گرفته شده‌است.

منابع[ویرایش]