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भाषण मान्यता प्रणाली बोली जाने वाली भाषा को लिखित पाठ में परिवर्तित करती है। वे कई चरणों में शामिल होते हैं, जो सटीक ट्रांसक्रिप्शन उत्पन्न करने के लिए ऑडियो संकेतों को कैप्चर करने से शुरू होते हैं। यह लेख एक अंत-टू-एंड स्पीच मान्यता प्रणाली को डिजाइन करने में शामिल प्रमुख घटकों की रूपरेखा तैयार करता है।
सिग्नल प्रोसेसिंग
प्रक्रिया माइक्रोफोन के माध्यम से ऑडियो संकेतों को कैप्चर करने के साथ शुरू होती है। इन संकेतों को तब शोर को हटाने और गुणवत्ता बढ़ाने के लिए संसाधित किया जाता है। तकनीक जैसे फ़िल्टरिंग और सामान्यीकरण फीचर एक्सट्रैक्शन के लिए ऑडियो तैयार करते हैं।
फ़ीचर निष्कर्षण
सुविधाओं को संसाधित ऑडियो से निकाला जाता है ताकि मॉडलिंग के लिए उपयुक्त एक रूप में भाषण का प्रतिनिधित्व किया जा सके। आम विशेषताओं में मेल-फ्रीक्वेंसी cepstral गुणांक (MFCC) और स्पेक्ट्रोग्राम शामिल हैं। ये विशेषताएं भाषण ध्वनियों के बारे में आवश्यक जानकारी को कैप्चर करती हैं।
मॉडलिंग और डिकोडिंग
दीप लर्निंग मॉडल, जैसे तंत्रिका नेटवर्क, सुविधाओं में पैटर्न को पहचानने के लिए प्रशिक्षित होते हैं। ध्वनिक मॉडल फोनेम या उपशब्द इकाइयों की भविष्यवाणी करते हैं, जबकि भाषा मॉडल शब्द अनुक्रमों की भविष्यवाणी करने में मदद करते हैं। डिकोडिंग एल्गोरिदम इन मॉडलों को सबसे संभावित ट्रांसक्रिप्शन उत्पन्न करने के लिए जोड़ते हैं।
उत्पादन
अंतिम चरण में मॉडल भविष्यवाणियों को पठनीय पाठ में परिवर्तित करना शामिल है। पोस्ट-प्रोसेसिंग तकनीक सही त्रुटियों को ठीक करती है और ट्रांसक्रिप्शन की सटीकता में सुधार करती है। तब आउटपुट को उपयोगकर्ता को मान्यता प्राप्त भाषण के रूप में प्रस्तुत किया जाता है।