التعرف على الصوت بالذكاء الاصطناعي _كيف تعمل تقنية التعرف على الصوت؟

التعرف على الصوت بالذكاء الاصطناعي هو تقنية متقدمة تهدف إلى تمكين الأنظمة من فهم ومعالجة الأصوات البشرية، وتحويلها إلى نصوص أو اتخاذ قرارات استنادًا إلى المحتوى الصوتي.

حيث يستخدم هذا المجال العديد من الأساليب والنماذج، بما في ذلك التعلم العميق والشبكات العصبية الاصطناعية، لتحقيق هذه الغاية. 

نبذة عن التعرف على الصوت بالذكاء الاصطناعي: 

التعرف على الصوت هو عملية تحويل الصوت البشري إلى نص باستخدام تقنيات الذكاء الاصطناعي، كما يمكن أن يشمل ذلك فهم الكلمات المنطوقة، والتعرف على هوية المتحدث، وتحليل محتوى الصوت في سياقات متعددة.

ويستخدم في تطبيقات مثل المساعدات الصوتية مثل: Siri وGoogle Assistant، تحويل الكلام إلى نص، وأنظمة التعرف على المتحدث Speaker Recognition، وحتى في الأجهزة الذكية مثل: السيارات والمنازل.

المكونات الرئيسية لنظام التعرف على الصوت: 

• الاستشعار الصوتي Audio Capture حيث يتم التقاط الصوت باستخدام ميكروفون.
• تحويل الصوت إلى موجات رقمية حيث يتم تحويل الصوت إلى إشارات رقمية بواسطة معالج صوتي.
• وتحليل الإشارة الصوتية Signal Processing لمعالجة الإشارة الصوتية لاستخراج الميزات الهامة مثل الترددات والأنماط الصوتية.
• النماذج الصوتية Acoustic Models وهي نماذج تعلم الآلة التي تتعرف على الأنماط الصوتية في البيانات وتقوم بمقارنتها مع الكلمات أو العبارات المتوقعة.
• النماذج اللغوية Language Models حيث تستخدم لتحديد الاحتمالية الإحصائية للكلمات بناءً على السياق، مما يساعد في تحسين دقة التعرف على النصوص.
• والتعرف على المتحدث Speaker Recognition تقنية تُستخدم لتحديد هوية المتحدث بناءً على خصائص الصوت مثل النبرة والتردد.

التقنيات المستخدمة فى التعرف على الصوت بالذكاء الاصطناعي:

التحويل إلى ميزات Feature Extraction حيث يتم تحويل الصوت إلى مجموعة من الميزات المميزة مثل: الترددات والوقت، باستخدام تقنيات مثل: تحويل فورييه السريع FFT أو تحليل الموجات.

والشبكات العصبية العميقة Deep Neural Networks حيث تستخدم لتدريب النماذج على التنبؤ بالكلمات بناءً على المدخلات الصوتية.

وايضا اذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي لذلك يعتمد النظام على التعلم الآلي لتحسين دقة النظام بناءً على البيانات المجمعة.

كما يمكن استخدام تقنيات مثل: التعلم العميق Deep Learning لتدريب النموذج على أنماط الصوت.

التطبيقات العملية من حيث المساعدات الصوتية مثل: Apple Siri وAmazon Alexa التي تستخدم التعرف على الصوت للإجابة على الاستفسارات أو تنفيذ الأوامر.

والتفاعل مع الأجهزة من حيث التحكم بالأجهزة باستخدام الصوت في المنازل الذكية والسيارات، والتعريف الصوتي،

مثل: أنظمة التعرف على الصوت لتحديد هوية المتحدث، وهو ما يستخدم في البنوك أو تطبيقات الأمان.

وايضا خدمات الترجمة والتدوين الصوتي وتحويل المقابلات أو المحاضرات إلى نصوص باستخدام التعرف على الصوت.

التطور المستقبلي من حيث تحسين الفهم اللغوي وذلك مع تقدم تقنيات الذكاء الاصطناعي، سيصبح التعرف على الصوت أكثر دقة وفهمًا للسياق.

والتعلم من التفاعلات وذلك مع تعلم الآلة، يمكن للنظام تحسين أدائه استنادًا إلى التجارب السابقة والتفاعلات، وايضا الذكاء العاطفي وذلك قد يتمكن الذكاء الاصطناعي في المستقبل من فهم المشاعر من خلال الصوت بشكل أكثر دقة.

لذلك يعد التعرف على الصوت بالذكاء الاصطناعي مجالًا متطورًا يوفر العديد من التطبيقات المفيدة في حياتنا اليومية، ويستمر في التطور ليصبح أكثر دقة ومرونة.

اقرا ايضا/كيف تعمل المساعدات الافتراضية مثل Alexa و Siri؟

كيف تعمل تقنية التعرف على الصوت؟

تقنية التعرف على الصوت باستخدام الذكاء الاصطناعي تعمل من خلال عدة مراحل متكاملة لتحويل الصوت البشري إلى نص أو تفسيره بشكل صحيح.

التقاط الصوت Audio Capture حيث أولاً يتم التقاط الصوت باستخدام ميكروفون، وعندما يتحدث الشخص، يتم التقاط الصوت على شكل موجات صوتية متغيرة.

وهذه الموجات الصوتية تحول إلى إشارات كهربائية رقمية باستخدام جهاز تحويل تمثيلي إلى رقمي ADC، وهي عملية تُحول الصوت من شكل مادي إلى بيانات رقمية يمكن معالجتها.

تحويل الصوت إلى ميزات وذلك بعد تحويل الصوت إلى إشارات رقمية، تتم معالجتها لاستخراج الميزات المهمة مثل: الترددات والنغمة. 

كما يتم تقطيع الصوت إلى أجزاء صغيرة تسمى نوافذ زمنية، ثم تحليل كل جزء لاستخراج ميزات مميزة مثل: الطيف الصوتي Spectrogram الذي يظهر توزيع الترددات عبر الزمن.

كما تستخدم تقنيات مثل: تحويل فورييه السريع FFT أو تحويل الموجات لاستخراج هذه الميزات.

اقرا ايضا/كيف يساعد الذكاء الاصطناعي في تحسين الرعاية الصحية؟

النماذج اللغوية وذلك بعد تحليل الصوت وتحويله إلى مجموعة من المقاطع الصوتية، يأتي دور النماذج اللغوية لتفسير هذه المقاطع وتحويلها إلى كلمات مفهومة.

والنماذج اللغوية هي مجموعة من القواعد الإحصائية التي تستخدم السياق والتكرار في الكلمات لتحديد المعنى الصحيح, مثلا إذا تم سماع الجو رائع اليوم، فإن النموذج اللغوي يمكنه التنبؤ بأن الكلمات المتبقية قد تكون اليوم بناء على تكرار الجمل الشائعة.

وهنا يأتي دور النماذج اللغوية للتأكد من أن السياق يساعد في اختيار الكلمة الصحيحة, وهذه المرحلة تتحقق من التكامل بين الكلمات والعبارات لتوليد النص الصحيح بناءً على المدخلات الصوتية.

لذلك التعرف على الصوت بالذكاء الاصطناعي تعتمد على عمليات معقدة تجمع بين التعلم الآلي، والنماذج اللغوية، وتقنيات معالجة الصوت، للوصول إلى دقة عالية في تحويل الصوت إلى نص وفهم محتواه بشكل صحيح.