کاوش موضوع بازشناسی گفتار

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. فناوری تبدیل گفتار به متن ممکن است به عنوان جایگزینی برای صفحه کلید یا ماوس برای وارد کردن دستورها مورد استفاده قرار گیرد. سیستم‌های واکافت‌کننده 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 یا فقط توسط یک گوینده را تشخیص دهند. به هر حال ایده‌آل‌ترین سیستم آن است که بتواند گفتار پیوسته غیر وابسته به گوینده را در محیط نویزی شناسایی نماید. این سیستم‌ها با به‌کارگیری روش‌های مختلف طبقه‌بندی 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.... بیشتر در ویکی پدیا