Ostatnio wiele trendów wskazuje na to, że analiza i synteza mowy ludzkiej to niedaleka przyszłość branży IT. Chciałbym zwrócić uwagę, że już 5 lat temu wiele startupów podchodziło do tego tematu z niemal tytanicznym wysiłkiem konstruując dedykowany hardware. Oczywiście współcześnie wiemy, że zatrudnia się do tego całe chmury komputerów oraz sieci neuronowe, aby uzyskać wartościowe efekty. Wynalazcy, o których jest ten wpis stale wierzyli w powodzenie swojego pomysłu i utworzyli coś co nazwali procesorem języka naturalnego NLP-5x. Przyjrzymy się również historii rozpoznawania mowy oraz jakie produkty są obecnie na rynku konsumenckim dostępne.
Okazuje się, że słynny wynalazca Alexander Graham Bell, któremu przypisujemy taki wynalazek jak telefon pracował nad maszyną, której można dyktować tekst. Nie udało mu się osiągnąć celu, ale efektem ubocznym jego pracy jest mikrofon i oczywiście otwarcie epoki komunikacji międzyludzkiej w kolejnym ważnym wymiarze.
To dzięki telefonii mamy tak znaczący postęp technologiczny i szacunek dla Pana Bella za ten wynalazek :-) bo zsiedliśmy z siodła i możemy wymieniać informację siedząc :-)
W historii rozpoznawania mowy mamy niewiele znaczących wydarzeń od roku 1952, kiedy to Fonetograf Drayfusa-Grafa, maszyna zapisująca fonemy pokazała, że coś w tej dziedzinie można osiągnąć. Podstawowym i najbardziej naturalnym sposobem komunikacji międzyludzkiej jest mowa. Oczywistym faktem jest, że człowiek chciałby się w ten sposób komunikować również z maszynami. Własnie dlatego powstające odkrycia doprowadziły do utworzenia przez Google korpusu słownikowego rozpoznającego mowę w 2011 roku. Od tej daty, kiedy wiele firm i instytucji testuje i używa produktu Google do tłumaczeń oraz rozpoznawania mowy w wyszukiwaniu, wiele inwencji ukazuje nam rynek.
Dokonania lat 60-tych XX wieku to opracowania algorytmu szybkiej transformacji Fouriera (ang. Fast Fourier Transform - FFT), która skróciła znacznie obliczenia pozwalające na analizę widma oraz niejawne modele Markowa (ang. Hidden Markov Model- HMM) stosowane do modelowania mowy. HMM wykorzystuje prawdopodobieństwo wystąpienia głosek przy zaobserwowanych parametrach mowy. Zarówno FFT jak i HMM do dzisiaj są podstawami systemów rozpoznawania mowy.
W latach 90-tych wprowadzono pierwsze dostępne dla przeciętnego użytkownika systemy ASR (ang. Automatic Speech Recognition - systemy rozpoznawania mowy) takie jak Dragon, czy IBM ViaVoice.
Obecnie systemy ASR możemy podzielić na dwa podstawowe typy: systemy rozpoznawania słów izolowanych z ograniczonym słownikiem (IWRS, ang Isolated Word Recognition Systems) oraz system rozpoznawania mowy ciągłej i swobodnej z bardzo duzym słownikiem (LVCSR, ang. Large Vocabulary Continuous Speech Recognition).
Analiza mowy to wyzwanie dość śmiałe i każda firma w tych czasach chciałaby wykrywać i rozpoznawać mowę, analizować i móc wyciągać wnioski lub oferować coś za pieniądze. Marzenia te powolnie się spełniają i co tutaj kryć napędzają je dość prozaiczne sprawy: literatura/kino SCI-FI; potrzeba posiadania przez konsumentów np: do sterownia otoczeniem przy pomocy głosu (urządzeniami w domu, drzwiami do garażu, telewizorem); zmierzenie się z algorytmami z dziedziny analizy sygnałowej (DSP) oraz możliwość serwowania takiej usługi w chmurze. Ten ostatni punkt to ciasteczko na torcie, bo kolejne produkty będą płaciły za używanie takiej chmury "gadająco-słuchającej" :-) Przykład, który najbardziej dałoby się spieniężyć to doradca telefoniczny, który potrafi z nami porozmawiać o problemach technicznych i nigdy się nie myli. Sprzedawca, który zna dokładnie szczegóły całej oferty i dobiera nam idealnie do potrzeb produkt, a jeśli nie dobierze i tak coś sprzeda (patrz konsultaci w bankach). Taki bot gadający na VoIP to idealny produkt przyszłości.
Na rynku obecnie istnieje coraz więcej produktów sterowanych głosem hucznie nazywanych Internet Of Things, które zapoczątkował produkt Amazon Echo. W jednej z pierwszych wersji wyglądał tak:
Kolumna widoczna powyżej to komputer, który posiada stałe połączenie z chmurą obliczeniową firmy Amazon. Potrafi słuchać rozkazów i kilka sztuczek związanych z zakupami. Doradza jak ubrać się zależnie od pogody i przypomina wydarzenia z terminarza. Ogólnie może być użyty w różnych aplikacjach, bo posiada dedykowane API. Nowsza wersja tego wynalazku to ALEXA lub Echo Dot/ Informacyjnie filmik, jakie są podstawowe możliwości tego wynalazku:
Niezbyt długo trzeba było czekać na odpowiedź konkurencji i tak pojawił się Google Home - oto proste porównanie:
Oczywiście Siri to odpowiedź firmy Apple na potrzeby rozpoznawania mowy i aplikacje wokół tego tematu. Oto rzut okiem i uchem:
Mercedes, Audi, Ford i Fiat wykorzystują do sterowania wyposażeniem multimedialnym i telefonem pokładowym samochodu rozwiązania lidera rynku – firmy Nuance. Podobnie jak Siri w iPhone'ie 4S, sterowany głosem system nawigacji jest w stanie rozpoznawać nazwiska z książki adresowej podłączonego do niego telefonu.
Skoro już przebrnęliśmy przez przedstawienie tematu rozpoznawania mowy, czas na prezentację firmy, która zamknęła rozpoznawanie mowy w krzem i postanowiła, że wyda procesor mowy NLP-5x.
Poniżej diagram blokowy takiego procesora:
Przykłady działania dostępne są w sieci:
Dużo napisałem o generowaniu mowy, ale synteza mowy też jest elementem ten dziedziny i można poznać jej historię w przystępny sposób tutaj
Na szczególną uwagę zasługuje też nowy kierunek Biometryczna Identyfikacja Tożsamości, który rokuje wielkie nadzieje w użyciu unikalnych cech każdego człowieka jakim jest aparat mowy do potwierdzenia wiarygodności danej osoby rozpoznawalnej wysławianiem się.
Czekam z niecierpliwością, kiedy ten chip stanie się standardem w wyposażeniu wielu urządzeń RTV/AGD i będzie można poznać jego kolejne generacje, jak ma to miejsce w mikrokontrolerach z rodziny ARM.
Linki:Rozpoznawanie mowy w python wlasny jarvis kopii zapasowej speech_recognition moduł języka Python Kolejny projekt Elona Muska rodem z science-fiction. Chce połączyć komputer z mózgiem - nowa firma Elona Muska NEURALINK
Posty
Brak komentarzy:
Prześlij komentarz