تحول هوش مصنوعی در تشخیص و تولید گفتار

در دهه‌های اخیر، فناوری‌های تشخیص و تولید گفتار پیشرفت‌های چشمگیری داشته‌اند و نقش مهمی در بهبود تعامل انسان و ماشین ایفا می‌کنند. این پیشرفت‌ها منجر به توسعه دستیارهای صوتی هوشمند، سیستم‌های ترجمه زنده و کاربردهای متنوع دیگر شده است.

کد خبر: ۱۲۸۸۷۸۸

تاریخ: ۲۷ بهمن ۱۴۰۳ - ۰۸:۲۶

به گزارش تابناک به نقل از اقتصاد آنلاین، فناوری‌های تشخیص و تولید گفتار در سال‌های اخیر رشد شگفت‌انگیزی داشته‌اند. از دستیارهای صوتی گرفته تا سیستم‌های ترجمه زنده، این فناوری‌ها دیگر تنها یک قابلیت جانبی نیستند، بلکه در حال تبدیل شدن به بخش اصلی تعامل انسان و ماشین هستند. شرکت‌های بزرگی مانند گوگل، آمازون، اپل و مایکروسافت میلیاردها دلار در توسعه سیستم‌های تشخیص و تولید گفتار سرمایه‌گذاری کرده‌اند، به‌طوری که دقت این فناوری‌ها در حال رسیدن به سطح درک انسانی است. اما این فناوری چگونه کار می‌کند، چه چالش‌هایی دارد و آینده آن به کجا خواهد رسید؟

هوش مصنوعی چطور صدای انسان را درک می‌کند؟

تشخیص گفتار (Speech Recognition) فرایندی است که در آن الگوریتم‌های یادگیری عمیق و شبکه‌های عصبی عمیق، سیگنال‌های صوتی را به متن تبدیل می‌کنند. این سیستم‌ها با تجزیه و تحلیل ویژگی‌های صوتی مانند زیر و بمی صدا، مکث‌ها، لحن و شدت گفتار، قادر به شناسایی کلمات و جملات هستند.

در سال ۲۰۱۷، مایکروسافت اعلام کرد که سیستم تشخیص گفتارش به دقت ۹۵ درصد در درک مکالمات طبیعی رسیده است، رقمی که تقریباً برابر با توانایی یک انسان در فهم مکالمات معمولی است. امروزه با مدل‌های پیشرفته‌تری مانند Whisper از OpenAI، دقت تشخیص گفتار حتی در محیط‌های پر سر و صدا یا برای گویش‌های مختلف به‌طور چشمگیری بهبود یافته است.

از جمله کاربردهای این فناوری می‌توان به دستیارهای صوتی مانند Siri، Alexa و Google Assistant اشاره کرد که کاربران را قادر می‌سازند از طریق صدا به اطلاعات دسترسی داشته باشند، پیام ارسال کنند یا حتی خانه‌های هوشمند خود را کنترل کنند.

هوش مصنوعی چطور حرف می‌زند؟

در مقابل، تولید گفتار (Speech Synthesis) فرایندی است که در آن یک سیستم کامپیوتری متن را به صدای گفتاری تبدیل می‌کند. یکی از بزرگ‌ترین تحولات در این زمینه، معرفی WaveNet توسط DeepMind در سال ۲۰۱۶ بود. این مدل مبتنی بر شبکه‌های عصبی قادر به تولید صدایی است که بسیار به گفتار انسانی نزدیک است.

سیستم‌های جدید مانند VALL-E از مایکروسافت و ElevenLabs می‌توانند با استفاده از نمونه‌های کوتاهی از صدای یک فرد، صدای او را به‌طور کاملاً طبیعی بازسازی کنند. این فناوری در زمینه‌هایی مانند دوبله فیلم، کتاب‌های صوتی، روبات‌های مجازی و حتی تماس‌های خدمات مشتریان کاربردهای گسترده‌ای پیدا کرده است.

چالش‌های هوش مصنوعی در درک و تولید گفتار

با تمام پیشرفت‌هایی که در این حوزه رخ داده، هنوز چالش‌های مهمی باقی مانده است. یکی از بزرگ‌ترین مشکلات، درک لهجه‌ها و گویش‌های مختلف است. برای مثال، اگرچه سیستم‌های تشخیص گفتار به‌خوبی زبان انگلیسی استاندارد را درک می‌کنند، اما تشخیص گفتار در زبان‌هایی با ساختار پیچیده‌تر یا گویش‌های محلی هنوز با خطاهایی همراه است.

چالش دیگر، مشکلات نویز و محیط‌های پر سر و صدا است. وقتی افراد در یک محیط شلوغ مانند مترو صحبت می‌کنند، بسیاری از سیستم‌های تشخیص گفتار دچار مشکل می‌شوند. البته مدل‌های جدید با استفاده از فیلترهای نویز و تکنیک‌های پردازش سیگنال، تا حدودی این مشکل را کاهش داده‌اند.

در بخش تولید گفتار نیز، طبیعی نبودن لحن و احساسات همچنان یکی از نقاط ضعف اصلی است. با اینکه مدل‌های مدرن می‌توانند صدایی بسیار شبیه به انسان تولید کنند، اما هنوز هم در انتقال احساسات ظریف مانند هیجان، عصبانیت یا تعجب، دچار محدودیت هستند.

کاربردهای تجاری و آینده تشخیص و تولید گفتارامروزه این فناوری‌ها در بسیاری از صنایع و بخش‌ها تحول ایجاد کرده‌اند. در حوزه خدمات مشتریان، بسیاری از شرکت‌ها از چت‌بات‌های صوتی برای پاسخگویی به مشتریان استفاده می‌کنند. این سیستم‌ها می‌توانند به‌صورت ۲۴ ساعته و بدون نیاز به نیروی انسانی، درخواست‌های مشتریان را پردازش کنند.

در حوزه آموزش و یادگیری زبان، سیستم‌هایی مانند Duolingo و Rosetta Stone از فناوری‌های تشخیص و تولید گفتار برای کمک به کاربران در یادگیری زبان‌های جدید استفاده می‌کنند. کاربران می‌توانند جملات را بیان کرده و بازخوردی دقیق در مورد تلفظ خود دریافت کنند.

همچنین، در بخش سلامت و پزشکی، سیستم‌های هوشمند می‌توانند مکالمات پزشکان و بیماران را به‌طور خودکار به متن تبدیل کرده و پرونده‌های پزشکی دیجیتال را تکمیل کنند. این موضوع نه‌تنها زمان پزشکان را ذخیره می‌کند، بلکه امکان تجزیه و تحلیل بهتر داده‌های پزشکی را نیز فراهم می‌آورد.

در آینده، احتمالاً ترجمه زنده گفتار با دقتی بالاتر از همیشه در دسترس خواهد بود. گوگل ترنسلیت و DeepL هم‌اکنون قادر به ترجمه زنده گفتار به چندین زبان هستند، اما با پیشرفت‌های بیشتر، ممکن است که دیوارهای زبانی بین افراد کاملاً برداشته شود.

چالش‌های اخلاقی و سوءاستفاده از این فناوری

با گسترش استفاده از فناوری‌های تشخیص و تولید گفتار، مسائل اخلاقی نیز بیش از پیش مطرح می‌شوند. یکی از این چالش‌ها سوءاستفاده از تولید گفتار برای جعل صدا و Deepfake صوتی است. در سال‌های اخیر، شاهد نمونه‌هایی از جعل صدای افراد معروف برای اهداف کلاهبرداری و اطلاعات نادرست بوده‌ایم.

چالش دیگر، حریم خصوصی کاربران است. بسیاری از شرکت‌های بزرگ داده‌های صوتی کاربران را جمع‌آوری و تجزیه و تحلیل می‌کنند که این موضوع نگرانی‌هایی درباره استفاده غیرمجاز از اطلاعات شخصی ایجاد کرده است.

آیا آینده بدون تایپ خواهد بود؟

با توجه به سرعت پیشرفت‌های اخیر، احتمال دارد که در آینده نزدیک، تایپ کردن به‌عنوان اصلی‌ترین روش تعامل با دستگاه‌های دیجیتال کنار گذاشته شود و فرامین صوتی جایگزین آن شوند. در حال حاضر، بسیاری از کاربران ترجیح می‌دهند از دستیارهای صوتی به‌جای تایپ کردن استفاده کنند و این روند احتمالاً در آینده قوی‌تر خواهد شد.

با این حال، تا زمانی که چالش‌هایی مانند درک دقیق لهجه‌ها، بهبود لحن و احساسات در تولید گفتار و کاهش مشکلات مربوط به امنیت داده‌ها حل نشوند، این فناوری‌ها همچنان در مسیر تکامل قرار دارند. اما یک چیز قطعی است: تشخیص و تولید گفتار هوشمند، آینده ارتباط انسان و ماشین را دگرگون خواهد کرد.