تا بحال بارها راجع به فناوری تبدیل گفتار به نوشتار و کاربردهای آن در مقالات مختلف صحبت کرده ایم و در مورد دستیارهای صوتی که از فناوری تبدیل گفتار به نوشتار نیز در آن ها استفاده می شوند و لزوم استفاده از آن ها در اپلیکیشن ها نیز صحبت کردیم. اما امروز به طور اختصاصی  می خواهیم به این مسئله بپردازیم که فناوری تبدیل گفتار به نوشتار چگونه کار می کند و چطور یک ماشین می تواند صوت گفتاری را به نوشتار آن تبدیل کند.

تبدیل گفتار به نوشتار چیست؟

فناوری تبدیل گفتار به نوشتار در حقیقت زیر مجموعه ای از فناوری پردازش یا بازشناسی گفتار یا speech recognition  می باشد که می تواند صوتی که وجود دارد را (اعم از صحبت های افراد، صوت ضبط شده، صدای یک فیلم و…) به نوشتار تبدیل کند یا به عبارتی گفتار را تبدیل به نوشتار نماید.

فناوری تبدیل گفتار به نوشتار در حقیقت نوعی برنامه، اپلیکیشن، نرم افزار و… می باشد که محتوای صوتی را گرفته و با پردازش محتوای آن صوت، آن را به کلمات مکتوب تبدیل می نماید. فناوری تبدیل گفتار به نوشتار، همان طور که گفته شد یک فناوری بر پایه هوش مصنوعی می باشد که قادر است از یک گفت و گوی شفاهی و محتوای صوتی موجود، محتوای متنی تهیه کند و یا اینکه به صورت تایپ در لحظه به کار رود.

تبدیل گفتار به نوشتار چگونه کار می کند؟

تبدیل گفتار به نوشتار بخشی از فناوری بازشناسی گفتار می باشد که به سادگی میتوان مسئله بازشناسی گفتار را در این فرمول احتمالاتی شرطی خلاصه کرد:

به این معنی که ما به دنبال رشته‌ای از کلمات خروجی هستیم که با توجه به سیگنال ورودی موجود، محتمل‌ترین رشته کلمات خروجی را به ما نشان دهند. مسئله را می توان بر اساس این فرمول باز کرد و گفت که احتمال سیگنال، نسبت به رشته کلمات مورد نظر ضرب در احتمال کلمات. زمانی که این دو را باز کنیم، در واقع دو پایه اساسی یک سیستم بازشناسی گفتار به دست می آید که عبارتند از:
1.مدل آکوستیکی
2.مدل زبانی
کار مدل آکوستیکی آن است که تشخیص می دهد با توجه به سیگنال ورودی محتمل ترین آواهای خروجی چه چیزهایی هستند. کار مدل زبانی هم آن است که تشخیص دهد پس از ترکیب آواها، محتمل ترین کلماتی که در آن زبان می توانیم پشت سرهم داشته باشیم، چه هستند. این فرمول شاید ساده ترین و پایه‌ای ترین فرمول بازشناسایی گفتار باشد. در ساختار کلی یک سیستم بازشناسایی گفتار همه چیز از سیگنال صوتی شروع می شود.

سیگنال صوتی وارد یک سری پیش پردازش ها می شود. به عنوان مثال در زمانهایی که سکوت داریم، سیگنال صوتی را می بُریم یا نویز را کاهش می دهیم، استخراج ویژگی ها نیز بخشی از پیش پردازش می باشد. پس از اتمام پیش پردازش، سیگنال صوتی با یک سری ویژگی های کلی بدست می‌آید. در نهایت با ترکیب دو مدل زبانی و آکوستیکی، سیگنال یا ویژگی ها را به کلمات نهایی رمز گشایی (Decode) می کنیم.

روش های بازشناسایی گفتار

به صورت کلی تلاشها یا روشهایی که در زمینه پردازش گفتار شده را میتوان به 3 مقطع زمانی تقسیم کرد:

مدل گاوسین-مدل مخفی مارکف

مدلهای مخلوط گاوسین-مدل مخفی مارکف که به Gmm-Hmm نیز معروف می باشند،تا حدود 25 سال پیش بدون هیچ رقیب دیگری برای بازشنایایی گفتار استفاده می شدند تا زمانی که در مقاله معروف  سال 2006 که توسط یکی از افراد یسیار مهم در زمینه deep learning یعنی دکتر هینگتون ارائه شد، شبکه های عصبی باور عمیق یا DBN ها جایگزین مدل مخلوط گاوسین شدند. اما با این حال باز هم از مدل مخفی مارکف برای شبیه سازی زمانی استفاده می‌کردیم. در نهایت، طی سالهای اخیر مدل سرتاسری شبکه‌های عمیق بازگشتی معرفی شدند که دو مدل قبلی را باهم ترکیب کرده و در یک شبکه عمیق به کار می بردند.

شماتیک کلی این مدل ها را در می توانیم در تصویر زیر مشاهده کنیم. برای توضیح مختصر تصویر می توانیم بگوییم که ما در این مدل از سیگنال های صوتی که داریم یکسری ویژگی استخراج می کنیم. این ویژگی ها میتوانند expectogram یا nfcc باشند. با کمک مدل مخلوط گاوسین، یک آکوستیک مدلی را درست می کنیم و سپس از خروجی همان آکوستیک مدل، یا در واقع از آواهایی که بدست آمده در یک شبکه HMM، از آواهایی که وجود داشتندمدلسازی زمانی انجام می دهیم و در نهایت به متن می‌رسیم.

ساختار مدل شبکه عصبی باور عمیق-مدل مخفی مارکف

در شبکه های باور عمیق نیز همان اتفاق می افتد. ما میتوانیم expectogram و یا حتی ورودی خام سیگنال صوتی و MCC را داشته باشیم.تنها تفاوت آن با مدل قبلی آن است که بجای مدل گاوسین، از یک شبکه باور عمیق استفاده می کنیم.
تا قبل 2006 امکان اموزش شبکه های بزرگ وجود نداشت، در آن زمان همه ی افراد فعال در حوزه هوش مصنوعی می دانستند که با افزایش تعداد لایه‌ها قاعدتا می توانیم نتایج بهتری بگیریم و به اصطلاح به درک بالاتری از آن ورودی می رسیم. یعنی هرچه تعداد لایه ها زیادتر و عمیق تر باشد ما میتوانیم در عمق بیشتر درک بهتری از ورودی پیدا کنیم. اما امکان اموزش این شبکه ها به دو دلیل وجود نداشته‌است: اولین دلیل اینکه برای انجام این کار الگوریتمی وجود نداشته است و تا آن زمان ما تنها می توانستیم شبکه های 2 تا 3 لایه را آموزش دهیم.زمانی که عمق شبکه ها بیشتر می شد نیز از روش نشر بازگشتی استفاده می کردیم که توانایی انجام درست این کار را نداشت.
با این حال در سال 2006 الگوریتمی درست شد که با کمک آن می توانستند لایه ها را تک تک آموزش بدهند و سپس این لایه ها را بر روی هم سوار کردند و در نهایت به شبکه یک آموزش کلی داده شد. بعد از این اتفاق امکان آن به وجود آمد که به عنوان مثال بتوانیم 6 تا 7 لایه از شبکه های عصبی را با دقت خوبی آموزش دهیم. با آمدن این الگوریتم جای مدل مخلوط گاوسین یا GMM ها با شبکه های باور عمیق یا DBM تغییر کرد، اما ما همچنان از HMM ها یا مدل مارکف برای شبیه سازی مدل های زمانی استفاده می کردیم.

ساختار سرتا سری شبکه های عمیق بازگشتی

یکی از ساختارهای معروف شبکه های عمیق بازگشتی ساختاری همانند تصویر زیر دارد که متعلق به مقاله معروفی است که چند سال پیش توسط “بایدو” منتشر کرد. باتوجه به تصویری که در زیر مشاهده می کنید مرزهای قبلی را بین دو مدل مختلف قبلی نداریم و تمام این اتفاقات در شبکه سرتاسری می افتند، باز هم در اینجا ما expectogram یا ورودی و سپس یک شبکه عمیق بازگشتی را داریم. در واقع هم آواها (مدل آگوستیکی) را داریم و در واقع مدل آکوستیکی را آموزش میبینم و همزمان شبیه سازی زمانی را نیز انجام میدهیم.

بازشناسایی گفتار با روش های یادگیری عمیق

در این روش ما در واقع می خواهیم تمام مراحل قبلی که گفته شد را با یک شبکه جایگزین کنیم، یعنی سیگنال ورودی داخل یک شبکه ای شود و در نهایت خروجی آن سیگنال را به صورت متن داشته باشیم، بدون اینکه نیاز باشد آن سیگنال را به مدل های مختلف بشکانیم و استخراج ویژگی کنیم و… و در واقع می خواهیم یک شبکه سرتاسری در میانه داشته باشیم.

فارس آوا، نرم افزاری که گفتار را به نوشتار تبدیل می کند

در حال حاضر در کشور نرم افزاری برای تبدیل گفتار به نوشتار وجود دارد که به کمک روش هایی که در بالا گفته شد،گفتار را به متن تبدیل می کند. فارس آوا دارای بزرگترین دیتاست فارسی در داخل کشور می باشد که شامل 10 هزار ساعت دیتای زبان فارسی می باشد.  فارس آوا عملیات بازشناسایی گفتار را به کمک روش های یادگیری عمیق انجام می دهد و این نرم افزار تبدیل گفتار به متن در زبان فارسی امکان ارتباط کلامی انسان با کامپیوتر و یا موبایل را فراهم می کند. این نرم افزار با تکیه بر دانش متخصصان هوش مصنوعی ایرانی و با بهره گیری از آخرین تکنولوژی های روز دنیا تولید شده است و به دلیل جمع آوری بزرگ ترین دیتاست موجود در زبان فارسی و تمرکز ویژه روی این زبان، ضمن بهره مندی از تنوع گفتاری بسیار وسیع موفق شده تا در رقابت با شرکت های بزرگی چون گوگل ضریب دقت بالایی داشته باشد.

ویژگی ها و قابلیت های فارس آوا عبارتند از:

• تبدیل گفتار به متن فارسی با دقت و سرعت بالا
• بهره مندی از آخرین تکنولوژیهای یادگیری عمیق
• تبدیل گفتار به متن بصورت همزمان (Real-Time)
• تشخیص گفتار و صوت در محیط های نویزی
• پشتیبانی از انواع لهجه ها و گویش ها
• قابلیت تبدیل گفتار محاوره ای به متن
• پشتیبانی از انواع فرمتهای صوتی و ویدیویی
• تبدیل گفتار انگلیسی به متن انگلیسی
• غیر وابسته به گوینده و عدم نیاز به آموزش برای هر فرد
• توسعه و تولید بصورت کاملاً بومی در داخل کشور
• ارائه API و SDK تبدیل گفتار به متن در قالب وب سرویس
• ارائه پنل تحت وب برای آپلود کردن فایلها جهت پردازش
• قابل نصب روی سرور مشتری و عدم نیاز اتصال به اینترنت
• بهره مندی از دایره واژگان (فرهنگ لغت) بسیار وسیع

همه ی مواردی که گفته شد باعث شده تا فارس آوا به یکی از کاربردی ترین و با کیفیت ترین محصولات موجود در بازار امروز ایران، تبدیل شود. فارس آوا نرم افزاری است که به صورت اختصاصی برای زبان فارسی تولید شده است و واژگان زبان فارسی را به خوبی درک و پردازش می کند. شما می توانید با خیالی آسوده از نرم افزار فارس آوا استفاده کنید و راندمان و بهره وری کار خود و یا کارمندان در سازمان و یا کسب و کارتان را افزایش دهید. علاوه بر این ها فارس آوا از رابط کاربری بسیار ساده ای برخوردار است که این امر استفاده همه ی افراد از این نرم افزار را بسیار ساده می کند.

برای خرید محصول فارس آوا و یا درخواست دمو محصول به اینجا مراجعه کنید.

http://mediajx.com/story9389651/گفتار-به-نوشتار

http://bookmark-dofollow.com/story8349854/گفتار-به-نوشتار

http://bookmark-template.com/story8351110/گفتار-به-نوشتار

http://prbookmarkingwebsites.com/story6435669/گفتار-به-نوشتار

http://socialmediainuk.com/story6922078/گفتار-به-نوشتار

http://gorillasocialwork.com/story7160798/گفتار-به-نوشتار

http://ztndz.com/story8688685/گفتار-به-نوشتار

http://opensocialfactory.com/story6015080/گفتار-به-نوشتار

http://socialrus.com/story6493100/گفتار-به-نوشتار

http://dirstop.com/story7177830/گفتار-به-نوشتار

http://bookmarkport.com/story7022496/گفتار-به-نوشتار

http://socialmediastore.net/story6994976/گفتار-به-نوشتار

http://bookmarkbirth.com/story6866075/گفتار-به-نوشتار

http://socialnetworkadsinfo.com/story7078524/گفتار-به-نوشتار

http://bookmarkloves.com/story7083500/گفتار-به-نوشتار

http://bookmarkstumble.com/story2388744/گفتار-به-نوشتار

http://bookmarkstime.com/story7956629/گفتار-به-نوشتار

http://gatherbookmarks.com/story8064592/گفتار-به-نوشتار

http://getsocialpr.com/story7117082/گفتار-به-نوشتار

http://bookmarkswing.com/story8971685/گفتار-به-نوشتار

http://bookmarkextent.com/story8992987/گفتار-به-نوشتار

http://bookmarksknot.com/story9021872/گفتار-به-نوشتار

http://bookmarkspring.com/story2431536/گفتار-به-نوشتار

http://bookmarkja.com/story8998342/گفتار-به-نوشتار

http://altbookmark.com/story9011171/گفتار-به-نوشتار

http://letusbookmark.com/story8835387/گفتار-به-نوشتار

http://trackbookmark.com/story8802889/گفتار-به-نوشتار

http://nybookmark.com/story8074500/گفتار-به-نوشتار

http://hindibookmark.com/story8900001/گفتار-به-نوشتار

http://bookmarkshq.com/story8857750/گفتار-به-نوشتار

http://bookmarketmaven.com/story8064038/گفتار-به-نوشتار

http://bookmarkrange.com/story8862445/گفتار-به-نوشتار

مايکروسافت: انگليس بايد مهارت هاي هوش مصنوعي خود را افزايش داده يا خطر سقوط را بپذيرد! اين روزها گزارشي از مايکروسافت منتشر شده‌است که به انگليس هشدار مي‌دهد که با شکاف‌هاي بزرگ و حساسي در زمينه هوش مصنوعي (AI) روبرو است و اگر نتواند اين چالش را به خوبي مديريت کند، احتمالاً بايد هزينه آسيب‌هاي حاصل از اين بي‌توجهي را بپردازد! اين تحقيقات که توسط شرکت Microsoft تحت عنوان هوش مصنوعي در انگليس انجام شده‌است، اين موضوع را از چند جنبه بررسي مي‌کند. مايکروسافت براي تهيه گزارش خود به صورت کامل، آن را از چند جهت و جنبه با کمک داده‌هاي 12 هزار نفر از 20 کشور جهان بررسي کرده‌است. اين داده‌ها، کمک مي‌کنند که عملکرد کشور انگليس در حوزه هوش مصنوعي به راحتي بررسي شود و قابل مقايسه با ساير کشورها باشد. طبق اين گزارش، ميزان خرابي و نقص در پروژه‌هاي هوش مصنوعي انگليس، نسبت به ساير کشورها بيشتر بوده‌است و اين موضوع به حيثيت اين کشور لطمه بزرگي خواهد زد. در اين زمينه شايد براي شما هم جالب باشد که بدانيد، 29 درصد شغل‌هاي ايجاد شده بواسطه پروژه‌هايي که توسط دولت انگليس سرمايه‌گذاري شده‌اند، در واقع بدون هيچ ارزش تجاري بوده‌اند، در حالي که ميانگين جهاني چنين پروژه‌هايي تنها 19 درصد است. شکاف و بحران هوش مصنوعي در انگليس، موضوعي ثابت شده! در مورد اين مشکل و معضل نکته جالب تري وجود دارد که آن، نظرات رهبران مشاغل هوش مصنوعي در اين کشور است که از دو سال پيش، چنين وضعيتي را پيش‌بيني مي کرند و معتقد بودند که بحران در صورتي که حل نشود، جدي تر خواهد شد. طبق نظرات متخصصان در اين زمينه، مشکل اصلي اين است که دولت انگليس، آماده‌سازي مهارتي، تخصصي و علمي لازم براي اين موضوع را جدي تصور نمي‌کند و براي آن سرمايه‌گذاري انجام نمي‌دهد! طبق داده‌هاي جمع‌آوري شده، فقط 17 درصد از کارمندان انگليسي فعال در اين حوزه، اطلاعات لازم و کامل را در اين زمينه دارا بوده‌اند. اين روزها که فناوري‌هايي مانند هوش مصنوعي و ابري در حال ادغام هستند و فرآيندهايي مانند پردازش کلمه و … را انجام مي‌دهند، ياد دادن مهارت‌هاي استفاده از چنين فناوري‌هايي براي شرکت‌هايي که کارمندان آن‌ها اطلاعات و مهارت‌هاي کافي ندارند، کاملاً ضروري به نظر مي‌رسد. اين موضوع مي‌تواند به کارمندان هر بخش کمک کند که بهترين تصميم‌گيري‌هاي لازم براي کار با اين فناوري‌ها را اتخاذ کنند و فرآيندهاي مربوط به هدفگذاري توسط مديران به خوبي مسير را طي نمايد. هرچقدر که بازار هوش مصنوعي در جهان و انگلستان گسترده‌تر مي‌شود، جنگي که ميان استعدادها و مهندسين اين شرکت‌ها درمي‌گيرد، شديدتر خواهد بود و تاوان بالاتري خواهد داشت. در اين جنگ تنها تسليهاتي که به درد شما مي‌خورد، علم و دانشي است که داريد و غير از اين موضوع هيچ چيز ديگري براي شما کاربرد نخواهد داشت. نظرات کارمندان شرکت‌هاي فعال در انگليس چيست؟ در حال حاضر تنها حدود يک سوم کارمندان انگليسي بر اين باورند که محل کار و شرکتشان قادر است که به اندازه کافي آن‌ها را براي آينده اي که در انتظار AI است، آماده کند. (ميانگين جهاني در اين زمينه 42 درصد کارمندان است!) در اين زمينه سيمون لامبرت، مدير ارشد يادگيري مايکروسافت انگلستان اظهار داشته‌است که موفق‌ترين سازمان‌ها و موسسات در اين زمينه، آن‌هايي خواهند بود که داراي مهارت‌هاي فني، فعاليت‌هاي فرهنگي و … هستند. نبوغ انساني که با کمک علم و دانش رشد مي‌کند، همان چيزي است که باعث ايجاد تفاوت‌هاي اساسي در زمينه هوش مصنوعي و بازار افراد فعال در اين زمينه مي‌شود. فرار مغزها و استعدادهاي هوش مصنوعي از انگلستان فرار مغزها و استعدادهاي هوش مصنوعي از انگلستان، مشکل ديگري است که کشور انگليس از آن رنج مي‌برد! در اين زمينه دانشگاه‌هاي معروفي مانند آکسفور و کمبريج (که جزو بهترين دانشگاه‌هاي اين کشور محسوب مي‌شوند)، آمار اسفناک و وحشتناکي از اين موضوع منتشر کرده‌اند که نشان مي‌دهد، استعدادهاي اين کشور در حال مهاجرت به آمريکا و دره سيليکون ولي هستند! جايي که در آن احساس مي‌کنند، توانايي پيشرفت و دريافت حقوق بسيار بالاتري نسبت به شرکت‌هاي انگليسي دارند. به عنوان مثال همين چندي پيش يکي از اساتيد ارشد امپريال کالج لندن موضوع جالبي را بيان کرد که در آن هميشه تعجب مي‌کرد که چرا يکي از دانشجويان او هيچ وقت در کلاس حاضر نمي‌شود، اما سالانه مبلغي در حدود 9 هزار و 250 پوند براي شرکت در کلاس‌ها پرداخت مي‌کند. پس از آن که استاد، دانشجوي خود را فراخواند اين موضوع را درک کرد که دانشجوي او به دليل کار در شرکت اپل (Apple) در کلاس‌ها شرکت نمي‌کرده‌است و اين شرکت به او حقوق 6 رقمي پرداخت مي‌کند. در اين زمينه برخي از شرکت‌هاي آمريکايي مانند مايکروسافت در حال بررسي و ارائه راهکارهايي به انگليس هستند که جلوي اين معضل و بحران را بگيرند. همان‌طور که احتمالاً خودتان هم حدس مي‌زنيد، اگر بحران و مشکل فرار مغزهاي هوش مصنوعي به درستي حل نشود، مي‌تواند باعث ايجاد بحراني در آينده اي نزديک براي UK (انگلستان) شود. مايکروسافت در حال حاضر چه برنامه اي براي حل اين مشکل دارد؟ دکتر کريس بيشوپ، مدير آزمايشگاه تحقيقات مايکروسافت در کمبريج در اين زمينه گفته‌است که ما در چند سال گذشته موضوع فرار مغزها و مشکلاتي که ممکن است، توسط اين صنعت ايجاد شود را بررسي کرده‌ايم و متوجه شده‌ايم که تنها استعدادهاي برتر دانشگاهي نيستند که اقدام به فرار مي‌کنند، بلکه اساتيد دانشگاهي که در حال کار بر روي پروژه‌هاي AI هستند با شرايطي روبرو شده‌اند که در آن هيج دانشجوي جوان و با استعدادي وجود ندارد که پذيراي دانش آن‌ها براي آماده‌سازي باشد. اين مسئله باعث بوجود آمدن نگراني‌هايي شده‌است که طبق تحقيقات باعث ايجاد يک نسل از مهندسين بدون استعداد شده‌است. طبق فعاليت‌هاي مايکروسافت در اين زمينه از سال 2018 برنامه اي براي آموزش مهندسين نسل بعدي که داراي قابليت‌هاي لازم باشند، شروع شده‌است که اين موضوع به معناي اين است که دانشگاه کمبريج بايد اقدام به پرداخت هزينه‌هايي به اين شرکت آمريکايي کند. شرکت مايکروسافت در اين زمينه به دانشگاه کمبريج اطمينان داده‌است که هيچ استعدادي توسط اين شرکت جذب نمي‌شود و آن‌ها به راحتي قادر هستند که پس از گذراندن دوره‌هاي آموزشي عملي خود در اين شرکت، وارد بازار کاري شوند که علاقه دارند. اين موضوع هم به نفع دانشگاه کمبريج، شرکت مايکروسافت و دانشجوياني است که در اين دانشگاه تحصيل مي‌کنند. در اين زمينه شما چه نظري داريد؟ آيا راهکاري هم وجود دارد که باعث شود، دانشجويان و استعدادهاي ايراني از کشور نروند؟ به نظر شما چه کاري مي‌توان انجام داد. شما در اين زمينه مي‌توانيد نظرات، سوالات و تجربيات خود را با ما و ديگر کساني که اين خبر را مطالعه مي‌کنند به اشتراک بگذاريد.

کارخانه فورد در میشیگان به سمت استفاده از سگ‌های رباتیک رفته است. جانوران چهار پا رباتیک در دوره جدیدی از طراحی رایانه و راندمان اقتصادی برای این کمپانی سازنده خودرو، طلیعه جدیدی هستند.

Fluffy and Spot

دو سگ به نام Fluffy و Spot که توسط شرکت Boston Dynamics ساخته شده اند. این شرکت در ساخت ربات رتبه برتر را دارد. وظایف این سگ‌های پیمایش کارخانه Van Dyke Transmission در استرلینگ هایتز، میشیگان و اسکن طرح‌ها به منظور کمک به مهندسان در تهیه طرح‌های کارآمدتر برای به روزرسانی پروژه‌ها و اتمام دوره پروژه خواهد بود.

امکانات سگ‌ها

هر سگ مجهز به پنج دوربین است که قابلیت اسکن 360 درجه را دارند. آن‌ها می‌توانند با سرعت حداکثر 3 مایل در ساعت حرکت کنند و از پله‌ها تا زاویه 30 درجه حرکت کنند. باتری آن‌ها تا حدودی کمتر از دو ساعت شارژ نگه می‌دارد.

Scouter

یک ربات قوی تر به نام، Scouter ، به عنوان راننده در کل کارخانه فعالیت می‌کند. این ربات اسکنر بزرگتر و حجیم‌تری دارد و به بسیاری از مناطقی که  Fluffy و Spot نمی‌توانند دسترسی داشته باشند، دسترسی دارد. بر اساس نتایج اولیه این دو حیوان-ربات مورد استقبال قرار گرفته‌اند. مارک گودریس، مدیر مهندسی دیجیتال در فورد، توضیح می‌دهد که چگونه سگ‌های رباتیک در مورد آنچه که سابقا یک کار اسکن طولانی و پرهزینه بود، پیشرفت کردند.

گودریس گفت: “ما قبلاً از سه پایه استفاده می‌کردیم و در محل کار در مکان‌های مختلف سه پایه را مستقر می‌کردیم. هر بار پنج دقیقه برای انجام عملیات صبر می‌کردیم”. اسکن یک کارخانه می‌تواند دو هفته طول بکشد. با کمک Fluffy، ما می‌توانیم این کار را در یک هفته انجام دهیم.”

گودریس گفت: این کارخانه تولیدی طی این سال‌ها دستخوش تغییرات و تعدیلاتی شده است که بسیاری از آن‌ها ثبت نشده اند.

مزایا

“با داشتن ربات اسکن کننده تجهیزات، می‌توانیم دقیق تر کارخانه را زیر نظر داشته باشیم. و یک مدل مهندسی جدید بسازیم. این مدل دیجیتالی هنگام استفاده مجدد کارخانه برای محصولات جدید استفاده می‌شود.” پروژه‌های اسکن معمولاً حدود 300000 دلار هزینه می‌خواهند. انتظار می رود Fluffy و Spot به کاهش قابل توجهی این رقم کمک کنند.

ربات‌ها را می توان مسافت‌هایی تا فاصله 164 فوت دورتر را اداره کنند. سرانجام، برنامه‌های کنترل از راه دور ایجاد شده که امکان کنترل از هر نقطه جهان را فراهم می‌کنند. سگ‌های رباتیک واقعاً نژاد نادری هستند! هزینه آن‌ها 75000 دلار بود فورد در حال حاضر این دو سگ را اجاره کرده است. Boston Dynamics  پسرخاله‌های Spot را به سایر نقاط جهان اعزام کرده است.

دیگر کاربردهای سگ‌های رباتیک

شرکت اکتشاف و توسعه نفت نروژی Aker BP ASA در نظر دارد از ظرفیت اسکن استریو Spot، برای سیستم‌های جلوگیری از مانع و حسگرهای پردازنده برای ردیابی نشت گاز و انتقال شرایط آب و هوایی از دریا استفاده کند. این عملیات می‌تواند در مکان‌هایی غیرقابل دستیابی توسط کارگران و در کارهایی که برای انسان بسیار خطرناک هستند انجام شود.

در مزرعه ای در نیوزیلند، از این ربات‌ها برای نظارت بر رشد محصولات زراعی و همچنین گوسفندان گله استفاده می شود. در بیمارستان بریگام و بیمارستان زنان در بوستون، یک سگ روباتیک با iPads ساخته شده است تا به پزشکان اجازه دهد از راه دور با بیماران مبتلا به COVID-19 ارتباط برقرار کنند و آن‌ها را معاینه کند.

“مارك رایبرت” بنیانگذار بوستون داینامیك در مصاحبه CNBC گفت: “در ابتدا، ما فقط از طریق این سگ‌ها با آن‌ها صحبت می‌كردیم بدون آنكه نیاز به وجود یك كارگر بهداشتی در آنجا باشیم. حالا ما اندازه گیری‌های علائم حیاتی مانند میزان تنفس، درجه حرارت بدن را به کمک این سگ‌ها انجام می‌دهیم. ما روی اکسیژن رسانی و ضربان قلب کار می‌کنیم. همه این کارها را به کمک این ربات انجام می‌دهیم.”

و در سنگاپور، از ربات‌ها برای نظارت بر شیوه‌های کنترل از راه دور اجتماعی در پارک‌های عمومی استفاده می‌شود. این باعث می‌شود پرسنل انسانی از قرار گرفتن در معرض خطر و در معرض ابتلا به بیماری از افراد آلوده حفظ شوند. این سگ‌ها همچنین می‌توانند پیام‌ها و هشدارهایی را به افراد یادآوری كنند تا آن‌ها بیشتر احتیاط کنند.

هوش مصنوعي در موزيک : ايجاد ژانر جديدي در صنعت موسيقي

هوش مصنوعي در موزيک و انقلابي که به کار گيري آن در اين صنعت به وجود آورده و به وجود خواهد آورد، موضوع امروز مقاله ماست. بي‌شک شما از آينده‌اي اين صنعت شگفت‌زده خواهيد شد. پس با عامر انديش همراه باشيد تا در مورد انقلابي AI در صنعت موسيقي بيشتر آشنا شويد.

هوش مصنوعي در موزيک

فضايي را تصور کنيد که در رخت‌خواب خود دراز کشيده‌ايد، درحالي‌که بيرون باران مي‌آيد و شما کتاب مورد علاقه خود را در آغوش گرفته و به موزيک دلخواهتان گوش فرا مي‌دهيد. اين احتمال وجود دارد که موسيقي که در حال گوش دادن به آن هستيد، توصيه برنامه پخش موسيقيتان باشد که دقيقا متناسب با حال و هواي بيرون و فعاليتي است (کتاب خواندن) که در حال انجام دادن آن هستيد.

در حالي‎که کمپانيهاي بزرگ فناوري موسيقي مانند Tencent از Joox، QQ Music، KKBox و غيره از گزاره‌هاي ارزشي متفاوتي مانند ارائه بي‌شمار موسيقي منطقه‌اي و يا مدل‌هاي مختلف کسب و کار ب حمايت مي کنند، اما به نظر مي‌رسد علي‌رغم تمام اين تفاوت‌ها، همگي آنان هدف مشابهي را دنبال مي‌کنند و آن چيزي نيست جز اعمال AI (هوش مصنوعي) در صنعت موسيقي.

اعمال هوش مصنوعي در موزيک

در سال‌هاي اخير، اهميت و محبوبيت AI در موسيقي جايگاه ويژه‌اي پيدا کرده است. استفاده وسيع از AI در هسته برنامه‌هاي پخش موسيقي به دلايلي وابسته است که برخي از آن‌ها بسيار روشن و واضح‌اند و برخي ديگر خير. اين دلايل به قرار زير هستند:

هوش مصنوعي در صنعت موسيقي باعث افزايش تجربه شنوندگان از طريق پلي‌ليست شخصي (Personalozed Playlist) مي‌شود:

در گذشته:

هر هنرمند شخصيت خود را از طريق موزيکش ارائه مي‌داد. به صورتي که برخي از مردمان عاشق طبيعت جاز لوييس آرمسترانگ شده بودند، برخي ديگر، هنگامي‌که الويس پريسلي يکي از آهنگ‌هاي عاشقانه خود را بيرون مي‌داد، از خود بي‌خود مي‌شدند، برخي نيز عاشق گوش دادن به آهنگ‌هاي راک گروه Beatlets با صداي بسيار بلند بودند و در نهايت عده‌اي ديگر نيز عاشق گوش فرادادن به گروه Doors بودند در حالي‌که به آرامي همراه با آهنگ‌ خود را به اين سو و آن سو حرکت مي‌دادند.

انقلاب هوش مصنوعي در موزيک

شرايط کنوني:

کمپاني‌هاي اپليکيشن‌هاي پخش موسيقي مانند QQ، KuGou از هوش مصنوعي براي آناليز الويت‌هاي شنوندگان استفاده مي‌کنند و براساس آن و سليقه شخصي اين افراد، موسيقي‌هاي مورد علاقه‌شان را پيشنهاد مي‌کنند.

برنامه‌هاي پخش موسيقي با کمک (AI) و براساس موتورهاي توصيه‌کننده (recommendation engine) تاريخچه موسيقي‌هاي افراد براي دادن بهترين و دقيق‌ترين پيشنهاد، آناليز و تجزيه و تحليل مي‌کنند.

آينده:

درحالي‌که امروزه کاربرد AI در موسيقي، براي پيشنهاد نزديک‌ترين آهنگ مطابق با  سليقه شخصي افراد است، اما اين احتمال قوي وجود دارد که در آينده صنعت پخش موزيک با استفاده از AI سعي در ارائه موزيک بايومتريک و فيزيولوژيکي با استفاده از پارامترهايي مانند اندازه‌گيري ضربان قلب، ميزان سطح استرس، سيگنال‌هاي عصبي و غيره کند.

تصور کنيد که در يک مترو کاملا شلوغ هستيد. عجله ديگر افراد براي رسيدن به موقع به مقصدهاي خود باعث عصبي شدن شما مي‌شود. در اين حالت، وسيله‌ي ريز و نازکي در زير گوش‌ شما قرار داده شده، ميزان استرس و ناراحتي شما را اندازه مي‌گيرد و براساس آن موزيک ملايم و آرام‌بخشي از خواننده مورد علاقه‌تان پخش مي‌نمايد.

بازخورد اتوماتيک و خودکار اين دستگاه‌هاي هوشمند مشخص مي‌کند که چگونه يک موسيقي ملايم و آرام مي‌تواند در سلامت جسم و روانتان موثر واقع شود.

اين احتمال وجود دارد که AI در موسيقي قادر باشد تا با استفاده از ملودي آهنگ، ژانر آن، کيفيت تن موزيک، ريتم هارموني و غيره سلامت جسم و روان شما را تضمين کرده و منجر به بهبودي چشم‌گيري در سلامت روان شما شود.

در حقيقت اين رويکرد، مي‌تواند موج بعدي شخصي‌سازي موسيقي در AI به شمار آيد.

انقلاب هوش مصنوعي در موزيک

هوش مصنوعي در موزيک يعني قدرت بي‌نهايت شما در انتخاب موسيقي مورد علاقه‌تان  :

در گذشته:

براي گوش دادن به موسيقي در خانه، شنودگان تنها مي‌توانستد ‌برچسب‌هاي ضبط شده واينال 12 اينچي را خريداري کنند که هر طرف آن قادر به پخش تنها 22 دقيقه موسيقي بود. واينال‌ها بسيار گران بودند. بنابراين شنوندگان تنها خوانندگان محلي و موسيقي سنتي خود را مي‌‌شناختند.

با تجاري ‎سازي گسترده راديو به منظور اهداف پخش رسانه‌اي، هنرمندان شروع به ضبط آهنگ‌هاي کوتاهتر 3 تا 7 دقيقه‌اي نمودند که به راحتي و از طريق راديو در دسترس همگان قرار مي‌گرفت.

پس از آن دوره‌اي از آلبوم‌هاي ضبط شده به صورت CD و DVD روانه بازار شد.

فراگير شدن اينترنت نقطه عطفي در صنعت موسيقي بود وقتي اپل در اوايل 2000، با تجاري‌سازي آهنگ‌ها (پرداخت براي هر آهنگ) اين امکان را فراهم نمود تا شنوندگان بدون هيچ محدوديتي هر آهنگي که دوست دارند، دانلود نمايند.

شرايط کنوني:

امروزه، با استفاده از AI در موسيقي و اپليکيشن‌هاي پخش موسيقي ديگر نيازي نيست همچون گذشته براي هر آهنگ هزينه‌اي پرداخت شود. به جاي آن، اپليکيشن‌ها، از شنوندگان درخواست پرداخت هزينه‌هايي ماهانه يا سالانه براي پخش آهنگ‌هاي بي‌شمار از هنرمندان مختلف مي‌کنند.

شايد برايتان جالب باشد اگر بدانيد که اپليکيشن‌هاي پخش موزيک، روزانه، 20.000 آهنگ جديد در پلتفرم‌هاي خود بارگزاري مي‌کنند.

شرکت‌هاي پخش موسيقي با استفاده از موتورهاي فيلترينگ (filtering engines)، هزارن هزار آهنگ جديد و تازه بارگزاري شده در پلتفرم خود را اسکن کرده تا يک پلي‌ليست بهتر براي شنوندگان خود بسازد و همچنين آهنگ‌هايي نزديک به سليقه آنان را پيشنهاد دهد. اين مهم، شنوندگان را از جست‌وجو در ميان هزاران هزار آهنگ براي يافتن آهنگ مورد علاقه خود، بي‌نياز مي‌کند‌.

به علاوه، موتورهاي فيلترينگ تنها ژانرهاي خاصي را شخصي‌سازي نمي‌کنند، بلکه تعريف تازه‌اي به مفهوم “ژانر” مي‌بخشند. اين تعريف تازه با استفاده از ايجاد يک پلي‌ليست (Playlist) جديد تحت عنوان “آهنگ‌هاي خوب” ممکن مي‌باشد.

انقلاب هوش مصنوعي در موزيک

آينده هوش مصنوعي در موزيک:

در آينده افراد ديگر به موسيقي گوش فرا نمي‌دهند بلکه آن را با تک تک وجودشان لمس مي‌کنند. با استفاده از پيشرفت‌هاي چشمگير AI در موسيقي و  فناوري واقعيت مجازي، شنوندگان امکان مشاهده موزيسين‌هاي مورد علاقه خود را دارند که به طور اختصاصي براي آنان اجرا مي‌کنند. اين فناوري از طريق شبيه‌سازي‌هاي عصبي- الکتريکي ممکن خواهد شد که در آن افراد موزيک را در تمامي استخوان‌ها، ماهيچه‌ها و مغز خود احساس مي‌کنند. حتي ممکن است آنان به کمک همين شبيه‌سازي‌ها قادر به درک احساس و عواطف هنرمندي باشند که در لحظه براي آنان اجرا مي‌کند.

هوش مصنوعي در موزيک باعث خلاقيت هنرمندان و نوازندگان مي‌شود:

گذشته:

نوازندگان،گروه‌هاي موسيقي و هنرمندان همواره محبوب همه مردمان جهان بوده‌اند. طرفدارانشان علاقه‌مند به تماشاي فرايند خلاقيتيشان در راهي که در پيش گرفتند، بودند. آهنگ‌ها، ترانه‌هاي گاها عجيب ولي دلنشين، و در نهايت اجراي آنان براي تمامي افراد در تمامي جهان بدون توجه به مليت، زبان، مذهب همواره مورد احترام طرفداران بوده است.

الکل، مديتيشن، انزواهاي غيرمعمول، عشق، مردم، اعتراض، فقر و بسياري از موارد اين چنين، موضوعات پيرامون هنرمندان‌اند که همواره مردم به دانستن آنان علاقه‌مندند. براي مثال، روند خلاقانه اديت پياف، اين نوازنده شهير فرانسوي که آهنگ‌هايش در زمان انقلاب فرانسه نمايانگر بازگرداندن شادي، مثبت‌نگري و اميد به فرانسويان بود، نه تنها مورد علاقه تک‌تک فرانسه زبانان بلکه مورد علاقه ديگر مردمان جهان با مليت‌هاي مختلف بود.

شرايط اکنوني:

امروزه فرايند خلاقانه مبتني بر داده و اطلاعات و همچنين AI در موسيقي است.

نوازندگان امروز تمايل دارند تا در مورد اولويت‌ها و علاقه مردمان توسط داده‌هايي که منابع مختلف و شرکت‌هاي اپليکيشن‌هاي پخش موزيک در اختيارشان قرار مي‌دهند، تحقيق نمانيد تا متوجه شوند که چه دسته از موسيقي‌هايي کجا، کدام منطقه، در ميان کدام مذاهب، سنين، زن يا مرد و غيره بيشتر يا کمتر به فروش مي‌رسد.

ديگر اپليکيشن‌هاي AI در صنعت موسيقي، تسلط صوتي (audio mastering) است. به عنوان مثال مي‌توان از شرکت کانادايي Lander در اين زمينه ياد کرد. اين شرکت به نوازندگان کمک مي‌کند تا با صرف زمان و هزينه کمتر (نصف زمان و هزينه جاري)، کيفيت صداي موزيک خود را درست برابر با کيفيت موزيک ضبط شده در استوديوهاي حرفه‌اي بالا برند. چنين اپليکيشن‌هايي با آناليز، تجزيه و تحليل آهنگ‌ها و از طريق اسکن در ميان انبوهي از آهنگ‌هاي مشابه، پيشنهادهايي سريع براي بهبود کيفيت صدا، يونيک و يکتا ساختن آهنگ و اضافه کردن علايق فردي به آن، ارايه مي‌دهند.

انقلاب هوش مصنوعي در موزيک

آينده AI در موزيک:

پيشرفت هوش مصنوعي در ايجاد موسيقي مبتني بر بايومترک، بر خلاقيت نوازندگان تاثيرهاي شگرفي خواهد داشت. ممکن است در آينده تنها نوازندگاني که دانشي عميق در زمينه علوم اعصاب، روانشناسي و دانش پايه هوش مصنوعي داشته باشد مجال فعاليت يابند. زيرا مجبور به راائه موسيقي هستند که همه اين موارد را در خود جاي داده باشد.

ممکن است سرانجام، هوش مصنوعي، موسيقي خاص خود را توليد نمايد:

بسياري از شرکت‌هاي غول در زمينه موسيقي بر اين باورند در آينده‌اي نه چندان دور، AI  در موسيقي جايگاه ويژه‌اي پيدا خواهد کرد و اين فناوري موسيقي خود را به جهانيان ارايه خواهد داد.

هوش مصنوعي با آناليز ضربان قلب، EQ و غيره و هم‌چنين با در نظر گرفتن ژانر و سبک دلخواه شنونده، براي هر شخص و متناسب با حالات روحي، رواني و جسمي وي موسيقي جديدي توليد خواهد کرد.

زماني را تصور نماييد که هر فرد به موسيقي مخصوص به خود که تنها براي وي توليد شده، گوش فرا خواهد داد.

صرف‌نظر از آنکه در آينده چه رخ مي‌دهد، اما يک چيز مورد يقين است، شيوه شنيدن به موسيقي و نحوه ساخت آن به سرعت در حال تغيير است. با پيشرفت AI در موسيقي ، تغييرات چشم‌گيري در اين صنعت شاهد خواهيم بود.

اين روزها که جهان با بيماري کويد-19 دست به گريبان است، از هر نوآوري و تکنولوژي براي مبارزه با اين بيماري استفاده مي‌شود. مانند بسياري از عرصه‌هاي ديگر، عرصه خدمات بهداشت و درمان نيازمند پشتيباني فناوري‌هاي جديدي مانند هوش مصنوعي (AI)، اينترنت اشيا (IoT)، کلان داده‌ها و يادگيري ماشين است. به تازگي، تجزيه و تحليل داده‌هاي مربوط به بيماري، آماده سازي داده‌ها، پيشگيري و مبارزه با بيماري‌هاي واگيرداري، مانند کويد-19، به يکي از اهداف هوش مصنوعي تبديل شده است.

هوش مصنوعي (AI) و يادگيري ماشين نقش مهمي در درک بهتر، مقابله با بحران کويد-19 و کشف واکسن کويد-19 دارند. فناوري يادگيري ماشين به رايانه‌ها اين امکان را مي‌دهد تا با هوشي که دارند و با تقليد از حجم زيادي از داده‌ها، الگو و سرعت انتشار بيماري را پيش‌بيني کنند. اين فناوري نتيجه محور براي غربالگري مناسب، تجزيه و تحليل، پيش بيني و رديابي بيماران فعلي و بيماران احتمالي آينده مورد استفاده قرار مي‌گيرد. هوش مصنوعي از اطلاعات حاصل از افراد مبتلا به کرونا، افراد بهبود يافته و فوتي به عنوان داده رديابي استفاده مي‌کند.

در راستاي مبارزه با کويد-19، مهارت‌هاي يادگيري ماشين و هوش مصنوعي در زمينه‌هاي ارتباط با بيماران، درک نحوه انتشار کويد-19 و سرعت بخشيدن به تحقيقات و درمان تقويت شده است.

در موسسات بهداشت و درمان، از چت بات‌ها با قابليت يادگيري ماشين براي غربالگري علائم کويد-19 و پاسخ به سوالات بيماران استفاده مي‌شود. يک مثال Clevy.io است، اين شرکت يک استارت آپ فرانسوي است که چت‌باتي را براي ارتباط ساده‌تر مردم با کادر درمان در مورد کويد-19 راه اندازي کرد. اين چت‌بات اطلاعات دقيق و مناسبي را از سوي دولت فرانسه و سازمان بهداشت جهاني دريافت مي‌کند، علائم شناخته شده را ارزيابي مي‌کند و بر اساس اطلاعاتي که کسب کرده است، به سوالات پاسخ مي‌دهد. اين چت‌بات بدون اينکه به پرسنل بهداشت و درمان فشاري وارد کند، روزانه تقريبا 3 ميليون پيام را رد و بدل مي‌کند و قادر به پاسخگويي به سوالات است.

استفاده ديگر از چت‌بات‌ها در زمان مبارزه با فراگيري ويروس کرونا را مي‌توانيد در اينجا بخوانيد.

از طرف ديگر، براي جلوگيري از بروز هرگونه اختلال در زنجيره تأمين مواد غذايي، فرآوران مواد غذايي و دولت‌ها بايد وضعيت فعلي کشاورزي را درک کنند. يکي از استارت آپ‌هاي عرصه کشاورزي، Mantle Labs، يک راه حل نظارت بر محصول AI محور را پيشنهاد داده است. اين فناوري به صورت رايگان در مدت سه ماه در اختيار خرده فروشان قرار گرفت و بر زنجيره تامين نظارت داشت. روش کار به اين صورت است که تصاوير ماهواره‌اي از زمين‌هاي زراعي، از چند ماهواره متفاوت، ترکيب مي‌شود. اين تصاوير با استفاده از مدل‌هاي يادگيري ماشين و پردازش تصوير ارزيابي مي‌شوند، و در آخر شرايط کشاورزي و محصولات زراعي را نشان مي‌دهند.

کاربردهاي اصلي هوش مصنوعي در اپيدمي کويد 19

تشخيص زود هنگام و تشخيص عفونت

هوش مصنوعي يکي از فناوري‌هايي است که مي‌‌تواند شيوع اين ويروس را به راحتي رديابي کند، بيماران پرخطر را شناسايي کند، و در کنترل به‌موقع عفونت مفيد است. همچنين مي‌‌تواند با تجزيه و تحليل داده‌هاي قبلي خطر مرگ و مير بيماران را پيش بيني کند. هوش مصنوعي مي‌‌تواند با غربالگري جمعيت، کمک پزشکي، اطلاع رساني و پيشنهادات مربوط به کنترل عفونت در مقابله با اين ويروس به ما کمک کند. اين فناوري پتانسيل بهبود برنامه ريزي، درمان و نتايج گزارش شده از بيمار کويد-19 را دارد و يک ابزار پزشکي مبتني بر شواهد است.

هوش مصنوعي مي‌تواند سريعا علائم را تحليل کند و به بيماران و کادر درمان هشدار دهد. اين فناوري به تصميم گيري سريعتر کمک مي‌‌کند، که مقرون به صرفه است. هوش مصنوعي کمک مي‌کند تا از طريق الگوريتم‌هاي کارآمد، يک سيستم جديد تشخيص و مديريت بيماران کويد-19 را  ايجاد کنيد. هوش مصنوعي به کمک فناوري‌هاي تصويربرداري پزشکي مانند توموگرافي کامپيوتر(CT)، تصويربرداري با رزونانس مغناطيسي (MRI) به تشخيص موارد آلوده کمک مي‌کند.

در عين حال، در زمينه تصويربرداري پزشکي، با استفاده از يادگيري ماشيني، به شناخت الگوهاي موجود در تصاوير کمک مي‌کنند و توانايي راديولوژيست‌ها را براي تشخيص احتمال ابتلا به بيماري و تشخيص زود هنگام بيماري، تقويت مي‌کنند.

نظارت بر درمان

هوش مصنوعي مي‌تواند يک بستر هوشمند براي نظارت خودکار و پيش بيني شيوع ويروس کرونا ايجاد کند. همچنين يک شبکه عصبي براي استخراج ويژگي‌هاي بصري اين بيماري ايجاد شده است و اين امر به نظارت و درمان صحيح افراد مبتلا کمک مي‌‌کند. اين فناوري با توجه به اطلاعات بيماران خود را به‌روز مي‌کند و راه‌حل‌هايي را ارائه مي‌‌دهد که در جلوگيري از فراگيري کويد-19 موثر است.

تشخيص شدت کويد-19

هوش مصنوعي با استفاده از داده‌هاي 160 بيمار مبتلا به کرونا در بيمارستاني در ووهان، چين، توانسته است که با استفاده از موارد موجود در آزمايش خون افراد، احتمال ابتلا به کويد-19 را تا حدي تشخيص دهد. محققان با استفاده از اطلاعات مدلي را ايجاد كردند و هوش مصنوعي را با الگوريتم يادگيري ماشين آموزش دادند تا بتواند الگوهاي کويد-19 را درک کند و شدت اين بيماري را در افراد در بازه 0 (خفيف) تا 100 (بحراني) مشخص کند.

اين مدل با استفاده از داده‌هاي حاصل از 12 بيمار بستري در بيمارستان مختص بيماران کرونايي در شنژن، چين و 1000 بيمار مبتلا به کويد-19 در نيويورک تأييد شد. اين مدل به درستي براي بيماراني که مرخص شدند نسبت به بيماراني که بستري شدند و وضعيت وخيمي داشتند، شدت کمتري را اعلام کرده بود.

اسحاق داپکينز، مسئول ارشد پزشکي مراکز بهداشت خانواده در NYU Langon، گفت: “ابزار پشتيبان تصميم گيري باليني بلادرنگ، در محيط‌هاي سرپايي و درمانگاه‌ها، به تشخيص افراد مبتلا، نظارت و درمان کمک مي‌کند”.
لري مک رينولدز، مدير اجرايي مراکز بهداشت خانواده در NYU Langone افزود: “اميدواريم که اين ابزار بتواند با شناسايي افراد در معرض خطر، عوارض جانبي و شدت بيماري را کاهش دهد”.

رديابي افراد

هوش مصنوعي با رديابي افراد مي‌تواند ميزان آلودگي توسط اين ويروس و آلوده‌ترين مناطق را شناسايي کند. از طرفي، با نظارت بر افراد و رفتار گذشته و حال آن‌ها مي‌تواند دوره بيماري و احتمال بروز و اوج مجدد آن را پيش‌بيني کند.

پيش بيني مرگ و مير

هوش مصنوعي مي‌‌تواند از داده‌هاي موجود، رسانه‌هاي اجتماعي و سيستم عامل‌هاي رسانه‌اي، در مورد خطرات ناشي از عفونت و شيوع آن ماهيت ويروس را رديابي و پيش بيني کند. علاوه بر اين، مي‌‌تواند تعداد موارد بهبود و مرگ در هر منطقه را پيش‌بيني کند. هوش مصنوعي مي‌‌تواند به شناسايي آسيب پذيرترين مناطق، مردم و کشورها کمک کند و براساس آن اقدامات لازم را انجام دهد.

کشف داروها و واکسن

هوش مصنوعي از داده‌هاي موجود در مورد کويد-19 براي تحقيقات دارويي استفاده مي‌کند. براي کشف و توسعه داروها مفيد است. اين فناوري براي سرعت بخشيدن به تست بلادرنگ دارو استفاده مي‌‌شود، در حالي که آزمايش استاندارد زمان زيادي مي‌‌برد، هوش مصنوعي اين روند را طوري سرعت مي‌بخشد که از توانايي انسان خارج است. هوش مصنوعي به ابزار قدرتمندي براي طراحي آزمايش‌هاي تشخيصي و کشف واکسيناسيون تبديل شده است. هوش مصنوعي به کشف واکسن و درمان، با سرعت بسيار بيشتري از حد معمول کمک مي‌‌کند و همچنين براي آزمايشات باليني در طول کشف واکسن مفيد است.

کاهش بار کاري پرستاران

به دليل افزايش ناگهاني و گسترده تعداد بيماران در طول بيماري واگيردار کويد-19، حجم کار متخصصان بهداشت و درمان يکباره بسيار افزايش يافت. هوش مصنوعي به کمک کادر درمان شتافت و حجم کار آن‌ها را بسيار کاهش داد. اين فناوري در تشخيص زودهنگام و ارائه درمان در مراحل اوليه با استفاده از رويکردهاي ديجيتالي و پشتيبان تصميم کمک مي‌‌کند، و از طرف ديگر، بهترين آموزش را به دانشجويان و پزشکان در مورد اين بيماري جديد ارائه مي‌‌دهد. هوش مصنوعي مي‌‌تواند مراقبت‌هاي آينده از بيمار را تحت تأثير قرار دهد و چالش‌هاي احتمالي را که باعث کاهش بار کار پزشکان مي‌‌شود، برطرف کند.

جلوگيري از شيوع بيماري

با کمک تجزيه و تحليل بلادرنگ داده‌ها، هوش مصنوعي مي‌‌تواند اطلاعات به روز شده‌اي را ارائه دهد که در پيشگيري از اين بيماري مفيد است. مي‌‌توان از هوش مصنوعي براي پيش بيني مکان‌هاي احتمالي آلوده به ويروس، هجوم ويروس، تعداد تختخواب مورد نياز براي بستري بيماران و متخصصان مراقبت‌هاي بهداشتي در طول اين بحران استفاده کرد. يادگيري ماشين همچنين به محققان و پزشکان کمک مي‌‌کند تا حجم وسيعي از داده‌ها را براي پيش بيني شيوع کويد-19 تجزيه و تحليل کنند، تا به عنوان يک سيستم هشدار دهنده اوليه براي همه گيري‌هاي آينده عمل کرده و جمعيت آسيب پذير را شناسايي کنند.

اطلاعات کسب شده توسط اين فناوري دليل شيوع عفونت را مشخص مي‌کند. در آينده، هوش مصنوعي يک فناوري مهم براي مقابله با ساير بيماري‌هاي واگيردار خواهد بود و همچنين نقش مهمي در ارائه مراقبت‌هاي بهداشتي، پيش بيني بيماري و پيشگيري از بيماري ايفا مي‌‌کند.

محققان Chan Zuckerberg Biohub در کاليفرنيا براي ارزيابي تعداد عفونت‌هاي کويد-19 که کشف نشده‌اند و عواقب آن براي سلامتي عمومي، الگويي را ساختند و 12 منطقه در سراسر جهان را ارزيابي کردند. آن‌ها با استفاده از يادگيري ماشين و توسعه تشخيصي، روش‌هاي جديدي را براي تعيين عفونت‌هاي کشف نشده ايجاد کرده‌اند.

در ابتداي اين بيماري واگيردار، BlueDot، يک شرکت استارتاپ کانادايي و مشتري AWS که از AI براي تشخيص شيوع بيماري استفاده مي‌‌کند، از نخستين کساني بود که زنگ خطر درباره شيوع نگران کننده يک بيماري تنفسي در ووهان چين را به صدا درآورد. BlueDot از AI براي تشخيص شيوع بيماري استفاده مي‌‌کند. BlueDot با استفاده از الگوريتم‌هاي يادگيري ماشين خود، گزارش‌هاي خبري بدست آمده از شبکه‌هاي هوايي و بيماري‌هاي حيوانات، به 65 زبان را، براي کشف شيوع بيماري و پيش‌بيني پراکندگي بيماري، غربال کرد. سپس اپيدميولوژيست‌ها اين نتايج را مرور کرده و تاييد کردند که نتيجه حاصل از نظر علمي اعتبار دارد. BlueDot اطلاعات حاصل شده را در اختيار مسئولان بهداشت عمومي، خطوط هوايي و بيمارستان‌ها قرار داد تا به آنها در پيش بيني و مديريت بهتر خطرات کمک کند.

در ماه مارس، گروهي از متخصصان داوطلب به سرپرستي ديجي پاتيل دانشمند ارشد داده کاخ سفيد براي کمک به يک ابزار برنامه‌ريزي سناريو که تأثير بالقوه کويد-19 و پاسخ به سوالاتي مانند “به چند تخت بيمارستاني نياز خواهيم داشت؟ ” يا “تا کي بايد دستور پناهندگي در محل صادر کنيم؟” با يکديگر همکاري کردند. آن‌ها به يک مدل منبع باز نياز داشتند تا بتوانند برنامه‌هاي تدافعي را در راستاي مبارزه با عفونت و برنامه بستري در بيمارستان را ترتيب دهند.

اين گروه با همکاري نزديک با AWS و دانشکده بهداشت عمومي جانس هاپکينز بلومبرگ، اين مدل را به ابر منتقل کردند و به آنها امکان اجراي چندين سناريو در فقط چند ساعت و اجراي مدل را در 50 ايالت ملي و بين المللي ارائه دادند تا به تصميم گيري‌هايي کمک کند که مستقيماً روي گسترش جهاني کويد-19 تأثير داشت.

سازمان‌ها همچنين روش‌هاي کمتر کردن شيوع کويد_19، به ويژه در ميان جمعيت آسيب پذير، را بررسي کردند. Closedloop، يک استارت آپ هوش مصنوعي است که از داده‌هاي مراقبت‌هاي بهداشتي خود براي شناسايي افراد در معرض خطر عوارض شديد ناشي از کويد-19 استفاده مي‌‌کند. Closedloop يک شاخص آسيب پذيري کويد_19، يک مدل پيش بيني مبتني بر هوش مصنوعي، افراد را که در معرض خطر عوارض شديد ناشي از کويد-19 هستند، با استفاده از منابع باز شناسايي کرد. اين شاخص C-19 توسط سيستم‌هاي مراقبت‌هاي بهداشتي، سازمان‌هاي مديريت مراقبت و شرکت‌هاي بيمه براي شناسايي افراد پرخطر مورد استفاده قرار مي‌‌گيرد، سپس دانش حاصل اعلام مي‌گردد تا اهميت شستن دست‌ها و رعايت فاصله‌هاي اجتماعي را به همه اعلام کند و همچنين اهميت تهيه مواد غذايي، دستمال توالت، و ساير لوازم ضروري براي اينکه بتوانند در خانه بمانند، را مطرح مي‌کند.

سرعت بخشيدن به پژوهش و درمان

ارائه دهندگان خدمات بهداشتي و محققان با حجم فزاينده اي از اطلاعات در مورد کويد-19 روبرو هستند، که به دست آوردن بينش‌هايي که بتواند براي درمان مفيد باشد، کار را دشوار مي‌‌کند. در پاسخ، AWS پژوهشي را بر کويد-19 انجام داد، AWS يک وب سايت جستجوي جديد مجهز به يادگيري ماشين است، اين وب سايت به محققين کمک مي‌کند که بتوانند سريع و راحت مقالات و اسناد پژوهشي مرتبط با سوالاتي مانند “چه زماني بالاترين احتمال به آلوده شدن به کويد-19 وجود دارد؟” را پيدا کنند.

اين راه حل يادگيري ماشيني که در انستيتوي آلن براي مجموعه اطلاعات تحقيق کويد-19 با بيش از 128،000 مقاله تحقيقي و ساير مطالب ايجاد شده است، مي‌‌تواند اطلاعات پزشکي مربوطه را از متن بدون ساختار استخراج کرده و از قابليت‌هاي پرس و جو در زبان طبيعي قوي برخوردار است و به کشف سريع دارو کمک مي‌کند.

BenevolentAI، يک شرکت AI در انگلستان و مشتري AWS، بسترهاي خود را به سمت درک واکنش بدن به کرونا ويروس سوق داد. آنها تحقيقاتي را با استفاده از بستر کشف داروي AI براي شناسايي داروهاي تأييد شده که مي‌‌توانند پيشرفت ويروس کرونا را مهار کنند، آغاز کردند. آنها از يادگيري ماشيني براي دستيابي به روابط متني بين ژن‌ها، بيماري‌ها و داروها استفاده کردند که در نهايت به پيشنهاد چند ترکيب دارويي منجر شد. فقط در طي چند روز، هوش مصنوعي Benevolent کشف کرد که داروي Baricitinib (دارويي که در حال حاضر براي آرتريت روماتيد استفاده مي‌شود) قوي ترين گزينه است. Baricitinib اکنون در مرحله آخر آزمايش باليني موسسه ملي آلرژي‌ها و بيماري‌هاي عفوني ايالات متحده (NIAID) قرار دارد تا اثر بخشي و ايمني اين دارو به عنوان يک درمان بالقوه براي بيماران مبتلا به کويد-19 بررسي شود. سرعت آزمايش‌هاي باليني اين دارو، بيانگر همه گيري جهاني اين بيماري و اهميت AI در تسهيل کشف درمان‌هاي جديد است.

سخن آخر

هوش مصنوعي ابزاري آينده‌نگر و مفيد براي شناسايي عفونت‌هاي زودرسي مانند ويروس کرونا است و همچنين به نظارت بر وضعيت بيماران آلوده کمک مي‌‌کند. با ايجاد الگوريتم‌هاي مفيد مي‌‌تواند به طور قابل توجهي تصميم گيري را بهبود بخشد. هوش مصنوعي نه تنها در درمان مبتلايان به کويد-19 بلکه براي نظارت بر سلامتي آنها مفيد است. هوش مصنوعي مي‌‌تواند بحران کويد-19 را در مقياس‌هاي مختلف مانند عرصه‌هاي پزشکي، مولکولي و اپيدميولوژيکي رديابي کند. همچنين تسهيل تحقيقات در مورد اين ويروس با استفاده از تجزيه و تحليل داده‌هاي موجود مفيد است. هوش مصنوعي مي‌‌تواند در ايجاد رژيم‌هاي درماني مناسب، راهکارهاي پيشگيري، ساخت دارو و واکسن کمک کند.

در اين مقاله قصد داريم يک نرم افزار صحبت با هوش مصنوعي به شما معرفي کنيم و کاربردهاي آن را بررسي کنيم. اما قبل از هرچيز بياييد ببينيم که منظور از صحبت با هوش مصنوعي و نرم افزار مربوط به آن چيست.

منظور از نرم‌افزار صحبت با هوش مصنوعي همان چت بات است؟

بله منظور از نرم افزار هوش مصنوعي در حقيقت همان چت بات است که به کاربر اين امکان را مي‌دهد تا با يک عامل هوش مصنوعي به تعامل بپردازد. پ چت‌بات‌ها در حقيقت سرويس‌هايي هستند که به کمک هوش مصنوعي مي‌توانند مستقل از عامل انساني با کاربران چت کنند و به سوالات آن‌ها پاسخ دهند. تمام کسب و کارها مي‌توانند در بسترهاي قابل چت، که امروزه در بين کاربران بسيار محبوبيت پيدا کرده است، به کمک چت‌بات ها با مشتريان خود تعامل داشته باشند. البته کارکرد چت‌بات‌ها تنها براي پشتيباني از کسب و کارها نيست بلکه مي‌توانند جنبه‌هاي کاربردي متفاوتي اعم از سرگرمي تا عملکردي داشته باشند.

در حقيقت به طور کلي دو نوع چت بات وجود دارد که مي توانند مکالمات انساني را شبيه سازي کنند و به تعامل با کاربران بپردازد. اين دو نوع چت بات عبارتند از:

چت بات هاي مبتني بر داده هاي از پيش تعيين شده:

اين نوع چت بات ها داراي چهارچوب کارکردي به خصوصي هستند. به اين معني که آن ها تنها مي توانند به دستورات و سوال هاي خاصي پاسخ بدهند و از يک اسکريپت و جريان از پيش تعريف شده پيروي مي کنند. آنها فقط به همان اندازه هوشمند هستند که شما آن‌ها را مي سازيد. نکته مورد توجه در اين چت بات‌ها آن است که فقط مي توانيد از آن ها سوال هاي مشخصي بپرسيد. چت بات‌هاي مبتني بر اسکريپت اغلب به عنوان دستيار خريد يا براي کارهاي ساده مانند پيش بيني وضعيت هوا در خدمات به مشتريان استفاده مي شود.

چت بات هاي مبتني بر هوش مصنوعي:

اين نوع از چت بات ها توانايي استفاده از هوش مصنوعي را دارند و با استفاده از يادگيري ماشين به جواب پرسش‌ها و يا صحبت‌هايي که با آن‌ها مي‌شود مي‌رسند. به اين معني که نيازي نيست سوال‌هاي کاربران مشخص و ساده باشد، چت بات‌هاي هوشمند قادر هستند سوال را تجزيه و تحليل کنند و پس از درک آن پاسخ مناسب را ارائه دهد. نکته مثبت اين چت بات ها يادگيري بيشتر با گذشت زمان است. اين چت بات‌ها مي توانند بر اساس تاريخچه جستجوي و يا لايک‌ها و ديس لايک‌هاي کاربر در صفحات اجتماعي و… به سليقه و علايق آن‌ها پي ببرد.

پر واضح است که منظور ما از صحبت با هوش مصنوعي نيز چت بات نوع دوم مي‌باشد. اين چت بات‌هاي هوشمند توانايي ايجاد مکالمه و برقراري ديالوگ را دارد.

کاربردهاي چت بات چيست؟

چت بات‌هاي هوشمند علاوه بر توانايي ايجاد مکالمه با کاربر، کاربردهاي متفاوت ديگري را هم بر روي وب‌سايت،پيام رسان‌ها و… دارند که همه به نوعي از همان توانايي برقراري مکالمه سرچشمه مي‌گيرد. در ادامه به بررسي برخي از آن‌ها مي‌پردازيم.

دسترسي

با استفاده از چت بات هوشمند بر روي وبسايت کاربر مي‌تواند به راحتي و در هر زماني و در هر مکاني که هستند از طريق گوشي و يا لپ‌تاپ و… به آن مراجعه کند و از خدماتش بهره‌مند شود.

فعاليت 24 ساعته

چت بات‌هاي هوشمند مي‌توانند در هر ساعتي از شبانه روز و در هر هفت روز هفته بر روي سايت و يا يک پيام‌رسان فعاليت داشته باشند و به پرسش‌هاي کاربران پاسخ دهند. چت بات‌هاي هوش مصنوعي نيازي به استراحت ندارند و مي‌توانند به صورت 24 ساعته کار کنند و به فعاليت و خدمات رساني و تعامل با کاربران بپردازند و به سوالات آن‌ها پاسخ دهند.

ارائه اطلاعات مورد نياز به کاربر

چت بات‌هاي هوشمند داراي هوش مصنوعي قادرند تا محتواي سوال‌هايي که دريافت مي‌کنند را تشخيص دهند و آن‌ها را تجزيه و تحليل کرده و نکات کليدي موجود در صحبت را استخراج کرده و خواسته و منظور اصلي مشتري را درک کنند و پاسخ متناسب با آن را به مشتري ارائه دهند. تمامي اين فرآيندها در کسري از ثانيه اتفاق مي‌افتد و در زمان بسيار کمي مشتري به تمام آنچه که نياز داشت، مي‌رسد.

ارائه پيشنهادات شخصي سازي شده

يکي از کارهايي که چت بات‌هاي هوشمند مي‌توانند انجام دهند ارائه خدمات و پيشنهادات شخصي سازي شده به کاربران است. يک چت بات با توجه به سابقه جست و جوي کاربر در سايت و يا تاريخچه خريدها و سوالاتي که او تا به حال پرسيده است، مي‌تواند پيشنهاد خريد و يا خدمات شخصي سازي شده و متناسب با آن کاربر را به او ارائه دهد.

اهميت هوش مصنوعي در چيست؟

سخن پاياني

به طور کلي دلايل اهميت هوش مصنوعي بسيار زياد هستند و نمي‌توان آن‌ها را تنها در يک مقاله گنجاند. هوش مصنوعي مي‌تواند بسياري از فرآيندهاي موجود در کسب و کارها را به تنهايي انجام دهد، حجم کاري نيروهاي انساني را به طور چشمگيري کاهش دهد، بازدهي يک سازمان را افرايش دهد، در زمان و هزينه و بسياري از منابع ديگر صرفه جويي کند و… . همه اين‌ها از اهميت هوش مصنوعي به خصوص براي کسب و کارها است. البيته هوش مصنوعي قادر است زندگي خصوصي انسان‌ها را نيز دچار تحول کند.

تشخیص گفتار خودکار (ASR) در فیسبوک با کمک هوش مصنوعی با تحولی عظیمی روبه‌رو شده است. طوری‌که این موتور از تمامی رقیبان خود متمایز و برجسته ساخته است.

موتور جدید فیسبوک

دانشمندان تشخیص گفتار خودکار (ASR) در فیسبوک مدل جدیدی را توسعه دادند که قابلیت درک 51 زبان مختلف را دارد. این مدل که با بیش از 16000 ساعت ضبط صدا ساخته شده، از بزرگ‌ترین طراحی‌های این شرکت به شمار می‌آید.

گفتنی است موتورهای ASR معمولا قادر به درک تنها یک زبان هستند. بدین ترتیب، برای ارتباط برقرار ساختن با بیش از یک زبان، ترکیب مدل‌های مختلف ASR برای دستیار صوتی و بالا بردن تکنولوژی‌های گفتار لازم و ضروری است. فیسبوک با استفاده از مدلی که توسعه‌دهندگان آن را مدل رشته به رشته (sequence-to-sequence model) می‌نامند، قرار دادن زبان‌های مختلف در یک سیستم واحد را ممکن ساخته است. در اصل، فیسبوک برای ساختن این مدل از ساعت‌ها داده‌های صوتی جمع‌آوری شده از و فیلم‌های ناشناس بارگذاری شده بر اپلیکیشن فیسبوک استفاده کرده است. هدف نهایی موتور تشخیص گفتار، تمیز قایل شدن زبان متکلم است و آنچه که سعی در بیان آن را دارد.

در این سیستم زبان‌های مختلف به چندین زیرشاخه تبدیل می‌شوند. این کار به منظور پاسخ به زبانی است که شخص در حال گفت‌وگو با آن است.

مدل واحد ارائه شده توسط فیسبوک، قابلیت تشخیص همزمان چندین زبان را دارد. این پروژه از جمله پروژه‌های بلند مدت فیسبوک بود که با موفقیت انجام شد. به طور کل، پردازش گفتار به چند زبان مختلف، دهه‌هاست که به منطقه فعال تحقیقاتی تبدیل شده است.

تقریبا بیلیون‌ها بیلیون‌ پارامتر مختلف برای زبان در مدل جدید فیسبوک در نظر گرفته شده که فرایند تشخیص گفتار را در مقایسه با مدل‌های معمولی برجسته‌تر ساخته است. گفتنی است که پیشرفت عملکرد مدل جدید ارائه شده توسط فیسبوک، 28.8% است.

زبان‌هایی که ساعات ضبط کمتری داشته‌اند، از نظر میزان خطای واژگانی، درصد خطای بیشتری دارند. علت را می‌توان در این امر جست‌وجو کرد که این زبان‌ها به طور معمول برای طراحی‌های استانداردهای روز دنیا استفاده نمی‌شوند.

مطابق با سخنگوی فیسبوک، این پروژه، اولین و بزرگ‌ترین پروژه در زمینه تشخیص گفتار در جهان است که در مقیاسی بزرگ، زبان‌های زنده گوناگون جهان را مورد مطالعه قرار داده است. سخنگوی فیسبوک همچنین ادامه داد که “ما نشان دادیم که امکان برقراری 51 زبان زنده مختلف در دنیا در یک ساختمان واحد و حجیم ASR وجود دارد.

صدای تشخیص گفتار فیسوک

علاقه فیسبوک به مدل واحد پردازش گفتار که قادر به درک و ارتباط به زبان‌های متفاوت باشد، فراتر از حد آکادمیک و دانشگاهی است. به همین منظور، این شرکت سرمایه‌گذاری عظیمی در بهبود هوش مصنوعی مکالمه‌ای در جبهه‌های مختلف کرده است. این شرکت، اخیرا فعالیت بر یک چت‌بات جدید مبنع باز (open source) با نام بلندر (Blender) را آغاز کرده است.  ظاهرا، این چت‌بات نسبت به بسیاری از چت‌بات‌های رقیب مانند چت‌بات جدید گوگل مینا (Google’s new Meena Chatbot) قوی‌تر و پیشرفته‌تر است. بلندر برای ادامه گفت‌وگو با کاربران در هر زمینه‌ای و نشان دادن همدلی با آنان طراحی شده است. فیسبوک همچنان تلاش دارد تا با استفاده از جمع‌آوری داده‌های صوتی موتورهای تشخیص گفتار خود را قوی‌تر از پیش نماید. برای این منظور، به کاربرانی که فایل‌های صوتی خود را از طریق اپلیکیشن تحقیقاتی Viewpoint market فیس‌بوک بارگذاری کنند، هزینه کمی پرداخت می‌نماید.

چنین پروژه‌هایی به همراه آزمایش‌های جدید، ممکن است زمینه جدیدی برای دستیار صوتی در سیستم عامل فیسبوک فراهم آورد. سیستم واحدی که قادر به تکلم و ارتباط برقرار کردن به چندین و چند زبان زنده دنیا باشد، برای بقای این شرکت در صحنه بین‌الملل لازم و ضروری است.

جمع‌بندی

الکسا و دستیار گوگل (Google Assistant)، بسیار قبل‌تر از فیسبوک از موتورهای تشخیص گفتار استفاده می‌کردند و قادر به تکلم به زبان‌های مختلفی بودند، اما حالت‌های چند زبانه آنان دارای محدودیت‌های قابل توجهی است. الکسا توانایی تشخیص و پاسخگویی به زبان‌های انگلیسی، اسپانیایی، فرانسوی و هندی با توجه به موقعیت جغرافیایی گوینده دارد. در همین حال، دستیار گوگل (Google Assistant) قادر به تشخیص و پاسخگویی دو زبان، انگلیسی و هر زبان دیگری که قبلا توسط دستیار صوتی گوگل (voice assistant) با آن صحبت شده، است.

استفاده از ربات هوشمند پاسخگویی برای بخش پشتیبانی مشتریان در کسب و کارها (یا همان چت بات‌های هوشمند) یکی از کاربردهای به نسبت جدید و بسیار کمک کننده هوش مصنوعی است. مدتی می‌شود که شرکت‌های بزرگ خارجی از چت‌بات‌های هوشمند برای پشتیبانی از مشتریان بر روی پلتفرم‌های مختلف اعم از وب‌سایت، پیام‌رسان‌ها و یا صفحات شبکه‌های اجتماعی‌شان استفاده می‌کنند. این مسئله باعث می‌شود تا مشتریان در هر لحظه و هر کجایی که هستند بتوانند از خدمات هر کسب و کار بهره‌مند شوند.

تا به حال بارها از مزیت چت‌بات‌ها صحبت کرده‌ایم. اما سوالی که وجود دارد آن است که کسب و کارهای ایرانی هم می‌توانند از چنین تکنولوژی و خدماتی بهره‌مند شوند؟ آیا چت باتی درست شده که بتواند زبان فارسی را به خوبی متوجه شود و به کمک هوش مصنوعی خود بتواند مستقل از نیروی انسانی با مشتریان، در هر ساعتی از شبانه روز، به تعامل بپردازد؟ خوشبختانه پاسخ این سوال بله است و اتفاقا ما قصد داریم در این مقاله یک چت بات هوشمند مبتنی بر هوش مصنوعی را معرفی کنیم و قابلیت‌ها و توانایی‌های آن را بر شماریم تا اگر شما به چنین تکنولوژی در کسب و کارتان نیاز داشتید با خیال راحت به سراغ این محصول بیاید. پس در ادامه با ما همراه باشید.

ربات پاسخگوی هوشمند یعنی چه؟

منظور از ربات هوشمند پاسخگو، چت بات‌های هوشمندی است که بتواند به صورت هوشمند و با کمک هوش مصنوعی با کاربران، در هر بستری که بتوان در آن چت کرد و قابلیت ادغام با یک چت‌بات را داشته باشد، به تعامل بپردازد و بدون نیاز به نیروی انسانی و به صورت مستقل به سوالاتشان پاسخ دهد. بسترهایی که یک چت‌بات می‌تواند در آن فعالیت کند متنوع است و می‌تواند هر کدام از شبکه‌های اجتماعی، پیام رسان‌ها، وب‌سایت کسب‌وکارها و… مانند تلگرام، اینستاگرام و… باشد. چت بات‌های هوشمند نه تنها به عنوان پشتیبان وب‌سایت یک فروشگاه آنلاین و ارائه دهنده اطلاعات به کاربر، بلکه به عنوان یک دستیار هوشمند که توانایی‌های مختلفی مانند راهنمایی و مشاوره در زمان خرید را دارد نیز استفاده می‌شود.

به دلیل اینکه این چت‌بات‌های هوشمند از دو عامل در دسترس بودن به صورت 24 ساعته و در بستر چت بودن برخوردار هستند، یکی از گزینه‌های کلیدی برای پشتیبانی و ارائه خدمات به کاربران در وبسایت‌های فروشگاه‌های آنلاین تبدیل شده‌اند. چت‌بات‌های مبتنی بر هوش مصنوعی با استفاده از یادگیری ماشین و یادگیری عمیق می‌توانند به جواب مناسب مشتریان برسند. آن‌ها هم می‌توانند با کاربر به مکالمه بپردازند و هم به او خدمات و یا محصولات مناسبش را ارائه دهند یا او را راهنمایی کنند تا به هر آنچه که می‌خواهد دسترسی پیدا کند.

معرفی باتاوا، ربات هوشمند پاسخگو برای کسب و کارها

باتاوا یک دستیار هوشمند سازمانی و چت‌بات هوشمند محصول شرکت عامر اندیش هوشمند است. دستیار هوشمند سازمانی باتاوا، یک دستیار متنی و صوتی است که با استفاده از آخرین روش های هوش مصنوعی و یادگیری ماشین در زبان فارسی، به راحتی برای کاربردهای مختلف در سازمان‌ها قابل شخصی سازی است. باتاوا به سازمان‌ها کمک می‌کند تا برای ارتباط 24 ساعته و کم هزینه با مشتریان و یا مراجعه کنندگانشان، دیگر نیازی به پاسخگوهای انسانی نداشته باشند و بتوانند با استفاده از داده های اطلاعاتی که از قبل آموخته‌اند پاسخی متناسب به مشتریان ارائه دهند. باتاوا می‌تواند به خوبی به عنوان یک ربات هوشمند پاسخگویی به مشتریان شما و پشتیبانی از آن‌ها را انجام دهد.

قابلیت‌های باتاوا

چت‌بات هوشمند باتاوا قابلیت‌های متنوعی دارد و از ویژگی‌های منحصر بفردی برخوردار است که در ادامه به آن‌ها اشاره می‌شود:

• درک متن سوالات مشتریان سازمان
• شخصی سازی اپلیکیشن موبایل برای سازمان ها
• پاسخگویی 24 ساعته در طول شبانه روز
• ارائه وب سرویس برای یکپارچگی با نرم افزارهای موجود
• نصب و راه اندازی درون سازمانی
• امکان فعال کردن حوزه های چت بات عمومی
• بهره مندی از آخرین تکنولوژیهای یادگیری عمیق
• قابلیت درک متن محاوره ای
• قابلیت انتقال ارتباط به اپراتورهای انسانی در صورت نیاز
• توسعه و تولید بصورت کاملاً بومی در داخل کشور
• ارائه پاسخ مناسب در قالب متن، تصویر، ویدئو، نقشه و …
• بهره مندی از دایره واژگان (فرهنگ لغت) بسیار وسیع (بالای 270 هزار لغت)

کاربردهای باتاوا

از باتاوا می‌توان کاربردها و موارد استفاده‌ متنوعی را انتظار داشت که عبارتند از:

• بهره مندی از آخرین تکنولوژی‌های یادگیری عمیق
• قابلیت درک متن محاوره ای
• قابلیت انتقال ارتباط به اپراتورهای انسانی در صورت نیاز
• توسعه و تولید بصورت کاملاً بومی در داخل کشور
• ارائه پاسخ مناسب در قالب متن، تصویر، ویدئو، نقشه و …
• بهره مندی از دایره واژگان (فرهنگ لغت) بسیار وسیع (بالای 270 هزار لغت)

مزیت‌های باتاوا

استفاده از چت بات‌های هوشمندی مانند باتاوا مزایای بسیاری را برای کسب‌وکار شما به همراه خواهد داشت. توجه داشته باشید که زمانی که از یک چت بات هوشمند برای پشتیبانی از مشتریان استفاده می‌کنید برای کاربر نوعی دستیار و همراه ایجاد کرده‌اید که هر لحظه می‌تواند در کنار او باشد و به سوالاتش پاسخ دهد. به طور کلی مزایای چت بات‌های هوشمندی مانند باتاوا به شرح زیر است.

دسترسی

به کمک چت بات‌های هوشمند کاربر می‌تواند به راحتی و در هر زمانی از طریق گوشی و یا لپ‌تاپ و… به شما مراجعه کند و از خدمات شما در قالب یک ربات هوشمند پاسخگو بهره‌مند شود. ضمنا در هر مکانی هم که باشد می‌تواند از خدمات شما استفاده کند و بدون فوت وقت به آنچه که نیاز دارند برسند.

فعالیت 24 ساعته

چت بات‌های هوشمند می‌توانند در هر ساعتی از شبانه روز و در هر هفت روز هفته بر روی سایت فعالیت داشته باشند و به پرسش‌های کاربران پاسخ دهند. هوش مصنوعی این چت بات‌های هیچ‌گاه خسته نمی‌شود و نیازی به استراحت ندارد و می‌تواند به صورت 24 ساعته کار کند و به فعالیت و خدمات رسانی و تعامل با کاربران بپردازد و به سوالات آن‌ها پاسخ دهد.

ارائه اطلاعات مورد نیاز به کاربر

چت بات‌های هوشمندی که دارای هوش مصنوعی هستند، همانند باتاوا، می‌توانند محتوای سوال‌هایی که دریافت می‌کنند را درک  و تجزیه و تحلیل کرده و نکات کلیدی موجود در صحبت را استخراج کنند و خواسته و منظور اصلی مشتری را بفهمند و پاسخ متناسب را به مشتری ارائه دهند. تمامی این فرآیندها در کسری از ثانیه اتفاق می‌افتد و در زمان بسیار کمی مشتری به تمام آنچه که نیاز داشت، می‌رسد.

ارائه پیشنهادات شخصی سازی شده

یکی از کارهایی که چت بات‌های هوشمندی همانند باتاوا می‌توانند انجام دهند ارائه خدمات و پیشنهادات شخصی‌سازی شده است. یک چت بات با توجه به سابقه جستجوی کاربر در وب‌سایت کسب‌و‌کار شما و یا تاریخچه خریدها و سوالاتی که او تا به حال پرسیده است، می‌تواند پیشنهاد خرید و یا خدمات شخصی سازی شده و متناسب با آن کاربر را به او ارائه دهد.

حالا که با باتاوا به عنوان ربات هوشمند پاسخگویی که می‌تواند پشتیبانی مشتریان شما را به صورت تمام و کمال انجام دهد آشنا شدید، می‌توانید به صفحه تماس با ما مراجعه کرده و با ارسال درخواست دمو رایگان، از دموی محصول متناسب با کسب و کار خود برخوردار شوید.

تفاوت هوشتل با سیستم پاسخگوی خودکار تلفن (IVR)

تا به حال از مزایا و کاربرد های محصول هوشتل در شرایط مختلف صحبت کرده ایم. هوشتل به عنوان یک اپراتور هوشمند می تواند به صورت خودکار پاسخگوی کسانی باشد که با مراکز پشتیبانی کسب و کار ها تماس می گیرند و به عبارتی یک پاسخگوی خودکار تلفنی باشد که می تواند از طریق مکالمه نیاز های تماس گیرنده را درک نماید و به آن ها پاسخ دهد. شاید شما بپرسید که سیستم های پاسخگوی IVR نیز می توانند به صورت خودکار پاسخ تلفن مراکز تماس را بدهند و چه نیازی است به هوشتل و چرا باید هزینه دیگری را متقبل شد تا از اپراتور مبتنی بر هوش مصنوعی در مراکز تماس استفاده کرد؟ ما در این مقاله قصد داریم تا به همین سوال پاسخ دهیم و بگوییم هوشتل قرار است چه مزیت های فوق العاده ای را برای کسب و کار شما و مشتریانتان به همراه داشته باشد.

آیا هوشتل یک پاسخگوی خودکار تلفن است؟

به طور کلی می توان گفت بله هوشتل می تواند پاسخگوی خودکار تلفن نیز باشد. اما کاربردهای محصول هوشتل بسیار فراتر از صرفا پاسخ دهی خودکار تلفن است.هوشتل یک ربات پاسخگوی هوشمند در مراکز تماس تلفنی است که  می تواند جایگزین اپراتورهای انسانی شود و به صورت اتوماتیک و با استفاده از هوش مصنوعی پاسخگوی تماس های مشتریان شما باشد. این محصول یک سامانه کامل برای برقراری ارتباط با مشتری به زبان فارسی و بروی بستر VOIP است که به صورت هوشمند صحبت های مشتری را شنیده و آن ها را تبدیل به متن کرده، سپس به پردازش متن های دریافتی پرداخته و در انتها پس از یافتن پاسخ مناسب، به مانند یک عامل انسانی آن را برای مشتری اعلام می کند.

قابلیت های محصول هوشتل عبارتند از:

• بهره مندی از موتور تبدیل گفتار به متن سفارشی سازی شده
• بهره مندی از موتور پردازش طبیعی متن
• بهره مندی از موتور تبدیل متن به گفتار
• کاهش نیروی انسانی (جایگزینی با ربات پاسخگو)
• افزایش دسترس پذیری با ارائه خدمات 24 ساعته به تماس گیرندگان
• به صفر رساندن اشغالی خطوط تلفن در زمان های ترافیک بالا
• کاهش مدت زمان انتظار کاربر برای پاسخگویی
• سازگاری با تمامی مراکز تلفن روی بستر VOIP
• درک سوالات مشتریان سازمان بمنظور برقراری مکالمه هوشمند با کاربر برای رسیدن به پاسخ مناسب
• انتقال تماس به یک اپراتور انسانی در صورت عدم یافتن جواب مناسب
• نصب و راه اندازی درون سازمانی
• بهره مندی از آخرین تکنولوژیهای یادگیری عمیق
•  قابلیت درک مکالمات محاوره ای
•  توسعه و تولید بصورت کاملاً بومی در داخل کشور
• امکان شخصی سازی نحوه پاسخگویی یا ارائه خدمت به تماس گیرندگان هر سازمان
• کاهش ریسک پاسخگویی یا ارائه خدمت اشتباه

محصول هوشتل می تواند کاربردهای زیر را داشته باشد:

• استفاده در مراکز بزرگ اطلاع رسانی مانند 118، 137 و 141
• امکان استفاده در مراکز تماس (اطلاعاتی، پشتیبانی، پاسخگویی و …)
• امکان استفاده به جای سیستم های IVR
• استفاده در CRM برای آنالیز تماس ها
• استفاده در شرکت های دارای خدمات تلفنی مانند سفارش تلفنی کالا
• استفاده برای نظرسنجی ها
• استفاده برای نوبت دهی در سازمان ها و ارگان ها
• استفاده در شرکت ها برای برقراری تماس با اشخاص خاص

سیستم پاسخگوی خودکار تلفن یا IVR چیست؟

سیستم های پاسخگوی خودکار تلفن IVR در واقع همان صوت های ضبط شده ای هستند که هنگام تماس با یک سازمان و … به شما پاسخ می دهند و می گویند که چه دکمه ای را بزنید تا به چه بخشی متصل شوید. IVR کوتاه شده و مخفف Interactive Voice Response می باشد که ترجمه فارسی آن “پاسخگوی صوتی تعاملی است. در اصطلاح IVR به سیستم هایی اطلاق می شود که با گرفتن شماره یک قطعه صوتی ضبط شده فعال می شود و شنونده را راهنمایی می کند تا با گرفتن شماره یا زدن یک کاراکتر (* یا #)، به سیستم بفهماند که چه داده ای را باید از پایگاه داده برای او بخواند. برای مثال می توانیم به سیستم های تلفن بانک ها اشاره کنیم. این سیستم ها در هر مرحله به شما می گوید که برای انجام درخواستتان باید چه شماره و یا کاراکتری را وارد کنید.

هوشتل چه تفاوت هایی با سیستم های پاسخگوی خودکار تلفن IVR دارد؟

تفاوت اصلی محصول هوشتل به عنوان یک اپراتور دارای هوش مصنوعی با سیستم پاسخگوی خودکار IVR، در هوشمند بودن و درک نیاز مخاطب است. هوشتل می تواند صحبت های مشتریان را درک کند و به سوال هایی که می پرسند پاسخ دهد. تفاوت مهم دیگری که هوشتل نسبت به سیستم های IVR دارد، توانایی برقراری دیالوگ است. در پاسخگوی خودکار IVR سیستم به صورت یکطرفه یکسری اطلاعات را به تماس گیرنده اعلام می کند و اگر مشتری بخواهد سوالی بپرسد، نمی تواند پاسخگوی او باشد. در مواردی همانند بیمارستان‌ها سیستم ‌IVR دارای لیستی بلند بالا از درمانگاه ها و نام پزشکان است. در چنین مواقعی امکان فراموش شدن موارد توسط تماس گیرنده وجود دارد یا اینکه فرد در مواجهه با تعداد زیادی نام دچار اشتباه می شود. روند کارکرد محصول هوشتل در این زمینه بسیار متفاوت است. به کمک هوشتل، بات مبتنی بر هوش مصنوعی با کاربر دیالوگ برقرار می کند و بر اساس آنچه کاربر می گوید، برای او نوبت دکتر و … تنظیم می کند.

مزیت های هوشتل نسبت سیستم های پاسخگوی IVR چیست؟

در مورد تفاوت های هوشتل با سیستم‌های پاسخگوی خودکار IVR صحبت کردیم. حال می‌خواهیم بررسی کنیم که هوشتل چه مزیت‌‌های چشمگیری نسبت به سایر سیستم‌های پاسخگوی خودکار تلفن دارد.

بیان خواسته کاربر در یک جمله

هر بار که کاربر با یک سیستم IVR تماس می‌گیرد باید لیست بلندی از اسامی و یا بخش‌های یک سازمان را بشنود و سپس از بین آن‌ها شماره مورد نظر را وارد کند. در حالی که با هوشتل روند این چنین نیست. کاربر زمانی که با اپراتور هوشتل تماس می‌گیرد می‌تواند تنها با بیان یک جمله کوتاه و صریح به خواسته خود برسد. به عنوان مثال زمانی که برای نوبت پزشک با بیمارستانی تماس می‌گیرد می‌تواند در یک جمله کوتاه بگوید که “من یک نوبت می خواهم از دکتر احمدی برای دوشنبه ساعت 4 بعد از ظهر” و هوشتل در صورتی که  زمان گفته شده خالی باشد، آن را برای تماس گیرنده رزرو می‌کند. در اینجا کاربر می‌تواند دقیقا خواسته خود را بیان کند و هوشتل نیز با درک آن خواسته پاسخ مناسب را برای او تعبیه کند.

کاهش زمان تماس و اشغال بودن خطوط تلفن

با توجه به مورد قبل، زمانی که کاربر با اپراتور هوشتل سر و کار دارد، در زمان کوتاهی می تواند پاسخ نیازش را بگیرد. لذا زمان تماس ها کوتاه تر شده و هر بات می‌تواند به تعداد بیشتری تماس گیرنده پاسخ دهد. از طرف دیگر هر کسب و کاری با برآورد نیاز در مرکز تماس خود و استفاده از تعدادی بات هوشتل، می توانند همزمان به مشتریانی که با این مراکز تماس می‌گیرند پاسخ دهی کنند. به این ترتیب میزان اشغال شدن خطوط مرکز تماس تا حد زیادی کاهش میابد.

کاهش تماس های از دست رفته مراکز تماس

با استفاده از هوشتل دیگر کاربران پشت خط نمی‌مانند تا لیستی طولانی از شماره‌ها و کدهای مختلف را بشنوند. کاربران می‌توانند با ربات هوشتل تماس گرفته و خواسته خود را بیان کنند و جواب آن را نیز دریافت نمایند.

ایجاد مکالمه‌ی دو طرفه با کاربر

یکی از مزیت‌های پر رنگ و چشم‌گیر هوشتل ایجاد مکالمه‌ای دو طرفه با کاربر است. هوشتل با اتکا بر فناوری هوش مصنوعی می‌تواند با کاربر مکالمه بر قرار کند و محتوای صحبت‌های او را متوجه شود و به فراخور صحبت‌های او، در صورت نیاز، سوال‌های مرتبط بپرسد. هوشتل حتی می‌تواند متوجه شود که پاسخ چه سوال‌هایی در دایره اطلاعات و دیتای او قرار ندارد و تماس‌گیرنده را برای راهنمایی بیشتر به اپراتور انسانی ارجاع دهد.

کارهای دیگری که هوشتل علاوه بر پاسخگویی می تواند انجام دهد

علاوه بر مزیت‌هایی که هوشتل در رابطه با پاسخ‌دهی به مراجعه‌کنندگان مرکز تماس دارد، کارهای دیگری را نیز می‌تواند انجام دهد. شما می‌توانید از هوشتل برای نظرسنجی از مشتریانتان، ثبت شکایات آن‌ها و هم‌چنین مستند سازی از تماس‌های انجام شده در مرکز تماس استفاده کنید. در صورت نیاز نیز مدیران مراکز تماس می‌توانند از هوشتل برای مانینتورینگ مکالمه‌های انجام شده و کیفیت پاسخ‌دهی به مشتریان و … استفاده کنند.

چنانچه می خواهید از محصول هوشتل استفاده کنید و یا درخواست دموی این محصول را دارید، به اینجا مراجعه نمایید.

اگر شما هم جزء افرادی هستید که به تایپ صوتی اندروید نیاز دارید، این مقاله برای شماست. در مقاله امروز قصد داریم تایپ صوتی را تعریف کنیم و کاربردها و نحوه دسترسی به این قابلیت را بیان کنیم. در ادامه با ما همراه باشید.

منظور از تایپ صوتی چیست؟

تایپ صوتی در حقیقت یکی از فناوری‌هایی است که زیر شاخه‌ای از کاربردهای فناوری شناسایی گفتار یا Speech Recognition و تبدیل گفتار به نوشتار محسوب می‌شود. تایپ صوتی در واقع کاربردی است که به ما این قابلیت را می‌دهد تا بتوانیم به کامپیوتر و یا گوشی هوشمندمان دیکته بگوییم. گوشی هوشمند و یا کامپیوتر نیز می‌توانند به کمک این فناوری هر آنچه که می‌شنود را تایپ کرده و به متن تبدیل کند.

تایپ صوتی در حقیقت به افراد کمک می‌کند تا بدون عمل تایپ کردن در کامپیوتر یا گوشی هوشمند بتوانند بنویسند. نرم افزارهایی که تایپ صوتی را انجام می‌دهند می‌توانند هر آنچه که به صورت صوت و یا گفت و گوی شفاهی می‌باشد را به متن قابل ویرایش تبدیل نمایند.

تایپ صوتی اندروید یعنی چه؟

منظور از تایپ صوتی اندروید اپلیکیشن یا سرویسی است که به طور اختصاصی عملیات تایپ صوتی را برای گوشی‌های هوشمند دارای سیستم عامل اندروید انجام می‌دهد. اپلیکیشن‌های بسیاری هستند که این عملیات را برای گوشی‌های اندرویدی انجام می‌دهند اما از بین نمونه‌های موجود در بازار تنها سرویس تاپی صوتی گوگل است که بر روی تعداد زیادی از زبان‌ها این سرویس را ارائه می‌دهد. سایر اپلیکیشن‌ها یا سرویس‌های تایپ صوتی معمولا بر روی یک یا تعداد بسیار محدودی زبان کاربرد دارند.

کاربردهای تایپ صوتی اندروید چیست؟

به طور کلی کاربرد تایپ صوتی برای تبدیل گفتار به نوشتار می‌باشد و بر روی سیستم‌های اندروید نیز اینچنین است. ممکن است استفاده از تایپ صوتی بر روی گوشی‌های هوشمند کمی کاربرد خصوصی‌تری داشته باشد و کاربران می‌توانند از تبدیل گفتار به نوشتار برای کارهای روزمره و روتین خود همانند پیام دادن و یادداشت کردن استفاده نمایند. تایپ صوتی بر روی گوشی‌های اندرویدی به طور کلی دارای مزیت‌های زیر می‌باشد.

سرعت فوق‌العاده

قدرت تایپ کلمات یک فرد عادی بین 38 تا 40 کلمه در دقیقه می‌باشد که این تعداد به صورت میانگین برابر است با 2400 کلمه در ساعت. اگر به جای روش‌های تایپ قدیمی از تایپ صوتی مبتنی بر هوش مصنوعی استفاده شود این سرعت را می‌توان تا چیزی حدود 4 برابر افزایش داد. یعنی در هر دقیقه به صورت میانگین 150 کلمه.

دسترسی بالا

از آنجایی که تایپ صوتی بر روی پلتفرم‌های متفاوتی در دسترس است، در گوشی‌های هوشمند نیز می‌توان در هر کجا از آن استفاده کرد. دیگر لازم نیست همانند روش‌های قدیمی یک جا نشسته و ساعت‌ها به تایپ کردن مشغول شوید.

دقت بالا

یک تایپیست معمولی به صورت میانگین از هر 100 کلمه 8 کلمه را اشکال دارد. در صورتی که با استفاده از تبدیل گفتار به نوشتار میزان خطا تا حد زیادی کاهش میابد. زیرا به جای نوشتن کلمات با استفاده از کیبرد، کلمات مستقیما به سرویس هوش مصنوعی گفته شده و او نیز آن‌ها را به نوشته تبدیل کرده است.

چگونه به تایپ صوتی اندروید دسترسی پیدا کنیم؟

همانطور که بالاتر به آن نیز اشاره شد، برای استفاده از تایپ صوتی می‌توانید از اپلیکیشن و یا سرویس‌های مختلفی که در بازار وجود دارند بهره ببرید. مشکلی که در این زمینه وجود دارد آن است که کاربر فارسی زبان برای استفاده از تایپ صوتی تا حدودی با مشکل مواج است. زیرا به دلیل اینکه هوش مصنوعی و تبدیل گفتار به نوشتار در کشور حوزه بسیار جدید و نوپایی است محصولات محدودی در این زمینه وجود دارند و نمونه‌های خارجی مشابه نیز اکثرا بر روی زبان فارسی سرویسی ارائه نمی‌دهند.

شاید بتوان گفت کاربر فارسی از بین سرویس‌های خارجی تنها می‌تواند از تایپ صوتی گوگل استفاده کند که آن هم در برخی اوقات کاربر را با مشکل مواجه می‌کند. زیرا که سرویس گوگل بر روی زبان فارسی متمرکز نشده و تنها گفتار عام زبان فارسی را می‌فهمد. لذا زمانی که کاربر با گویش خاص صحبت می‌کند و یا اصطلاحات خاصی به کار می‌برد این سرویس قادر به تشخیص نیست. لذا برای کاربران فارسی زبان بهتر است تا به سراغ سرویسی بروند که به طور اختصاصی بر روی زبان فارسی متمرکز باشد. خوشبختانه از بین نمونه‌های محدودی که در بازار داخلی وجود دارند موارد با کیفیت و کاربردی نیز پیدا می‌شوند.

آیا اپلیکیشن داخلی وجود دارد که تایپ صوتی اندروید تخصصی برای زبان فارسی انجام دهد؟

یکی از محصولاتی که به صورت تخصصی تایپ صوتی اندروید در زبان فارسی انجام می‌دهد، محصول فارس آوا شرکت عامر اندیش می‌باشد. به جرات می‌توان گفت این محصول یکی از با کیفیت‌های بازار حال حاضر ایران می‌باشد. محصول فارس آوا تبدیل گفتار به نوشتار را به صورت تخصصی برای زبان فارسی انجام می دهد و قادر است ارتباط کلامی بین شما و کامپیوتر یا موبایلتان را فراهم کند. محصول فارس آوا با تکیه بر دانش متخصصان هوش مصنوعی ایرانی و با بهره گیری از آخرین تکنولوژی های روز دنیا تولید شده است و به دلیل جمع آوری بزرگ ترین دیتاسِت موجود در زبان فارسی و تمرکز ویژه روی این زبان، ضمن بهره مندی از تنوع گفتاری بسیار وسیع موفق شده است تا در رقابت با شرکت های بزرگی چون گوگل (بر روی زبان فارسی) دارای ضریب دقت بالایی باشد.

محصول فارس آوا دارای قابلیت های زیر می باشد:

• تبدیل گفتار به متن فارسی با دقت و سرعت بالا
• بهره مندی از آخرین تکنولوژیهای یادگیری عمیق
• تبدیل گفتار به متن بصورت همزمان (Real-Time)
• تشخیص گفتار و صوت در محیط های نویزی
• پشتیبانی از انواع لهجه ها و گویش ها
• قابلیت تبدیل گفتار محاوره ای به متن
• پشتیبانی از انواع فرمتهای صوتی و ویدیویی
• تبدیل گفتار انگلیسی به متن انگلیسی
• غیر وابسته به گوینده و عدم نیاز به آموزش برای هر فرد
• ارائه API محصول فارس آوا و SDK تبدیل گفتار به متن در قالب وب سرویس
• ارائه پنل تحت وب برای آپلود کردن فایلها جهت پردازش
• قابل نصب روی سرور مشتری و عدم نیاز اتصال به اینترنت
• بهره مندی از دایره واژگان (فرهنگ لغت) بسیار وسیع
• تبدیل گفتار به نوشتار به کمک هوش مصنوعی

با توجه به قابلیت های ذکر شده، محصول فارس آوا می تواند چنین کاربرد هایی داشته باشد:

• امکان استفاده در تمامی سیستم های عامل (Android, IOS, Mac, Windows, Linux)
• امکان استفاده برای تمامی برنامه های تحت موبایل (تمامی پلتفرمها)
• امکان استفاده در برنامه هایی از قبیل دستیارهای شخصی هوشمند در موبایل
• امکان استفاده های عمومی از قبیل : تایپ گفتاری و اجرای دستورات صوتی
• امکان سفارشی سازی برای تشخیص دستورات خاص صوتی
• امکان سفارشی سازی برای کاربردهای خاص و افزایش دقت
• پردازش داده های حجیم گفتاری

علاوه بر آن فارس آوا دارای دو محصول جانبی می‌باشد که می‌تواند عملیات تبدیل متن به گفتار (TTS) و استخراج کلمات کلیدی (KWS) را انجام دهد. چنانچه قصد دارید با محصول فارس آوا بیشتر آشنا شوید به صفحه محصول فارس آوا مراجعه کنید و اگر درخواست دمو دارید به صفحه تماس با ما مراجعه نمایید.

به این جمله دقت کنید:

“چت بات ها آینده ی brand engagement هستند و مشتریانی که با کسب و کار شما درگیر شده باشند به انتهای قیف فروش شما می رسند.”

اگر شما هم صاحب کسب و کاری هستید، قطعا می دانید رمز فروش بیشتر و داشتن سود همیشگی در یک کسب و کار، داشتن مشتریانی وفادار می باشد، و رمز بدست آوردن مشتریان وفادار هم قطعا تجربه خوب آن مشتریان از کسب و کار شما است.

مشتریان امروز یک کسب و کار نسبت به مشتریانی که پنج سال قبل داشت، هوشمند تر و باهوش تر شده اند و این مشتریان هوشمند از شما انتظار دارند که در برقراری ارتباط با آن ها و ارائه سرویس ها و خدماتتان ماهرانه تر و هوشمندانه تر عمل کنید.

بر اساس پیش بینی Gartner تا سال 2020 میلادی، ارتباط مشتریان با یک کسب و کار از روش هایی خواهد بود که نیروی انسانی در آن دخالتی نداشته باشد و ترجیح مشتریان به استفاده از پشتیبانی هایی است که به صورت خودکار جواب خواهند داد.

یکی از این پشتیبانی های خودکار محبوب، قطعا چت بات است که در آینده ای نزدیک ابزاری خواهد بود که ارتباط موثر با مشتریان را افزایش خواهد داد. قطعا چت بات ها یک ابزار کاربردی در ایجاد یک تجربه کاربری عالی برای مشتریان خواهد بود. با استفاده درست و موثر از چت بات های هوشمند قطعا می توانید فروش خود را بالا برده و ارتباط عمیق تری را با مشتریانتان بسازید. چت بات ها به مشتریان شما کمک می کنند که با استفاده از مکالمه راحت تر با برند شما ارتباط برقرار کنند.

چت بات ها به سرعت سوال های کاربران را پاسخ می دهند

تا به حال حتما برای شما هم پیش آمده که در تماس با بخش پشتیبانی یک کسب و کار جواب گرفته اید که انجام کار شما یا جواب دادن به سوال شما چند روز کاری زمان خواهد برد؟ یا در برخی اوقات هم پس از گذشت چند روز خبری از انجام کار و یا دادن پاسخ به شما نیست؟ به عنوان یک مدیر یا صاحب یک کسب و کار یا سازمان می دانید که چنین امری چقدر به کسب و کار و بیزینس شما ضرر می رساند. مشتریان شما به دنبال یک جواب سریع هستند و توقع دارند که اگر برای انجام کاری با بخش پشتیبانی کسب و کارتان تماس گرفته اند هر چه سریع تر به کارشان رسیدگی شود.

روش های قدیمی پاسخدهی و ارائه خدمات و پشتیبانی از مشتریان نمی تواند به درستی پاسخگوی این نیاز باشند. برای سرعت بخشیدن به روند پاسخگویی به مشتریان نیاز دارید تا سیستمی داشته باشید که بتواند در لحظه پاسخگوی مشتریان شما باشد. چه سیستمی بهتر از چت بات هایی که در آن واحد و بدون هیچ درنگی می توانند به مشتریان شما پاسخ دهند؟

زمانی که یک مشتری به بخش پشتیبانی شما مراجعه می کند و با چت باتی به گفت و گو می پردازد، حتی اگر نتواند پاسخ مورد نظر را در همان زمان دریافت کند، خوشامدگویی گرم چت بات و اینکه قابلیت آن را دارد که زمانی که نتوانست راه حلی برای مشکلش ایجاد کند زمان دقیق رسیدگی به مشکل را به او می گوید، باعث می شود که مشتری راضی از نزد شما باز گردد.

چت بات ها می توانند میزان engagement مشتریان با کسب و کار شما را افزایش دهند

همان طور که در اول مقاله نیز گفته شد چت بات ها brand engagement (درگیری مخاطب با برند) شما را افزایش خواهند داد و مشتریان بیشتری را به سمت انتهای قیف فروش شما هدایت خواهد کرد، زیرا مشتری ای که با کسب و کار شما درگیر شده باشد اشتیاق بیشتری برای خرید از شما خواهد داشت.

با کمک چت بات ها می توانید در هزینه های بخش پشتیبانی کسب و کارتان صرفه جویی کنید

لازم به ذکر است که یک چت بات ساده قادر است کار چند نیروی انسانی را به صورت همزمان در بخش پشتیبانی انجام دهد. به همین دلیل با استفاده از چت بات می توانید تعداد نیروهای انسانی بخش پشتیبانی خود را کاهش دهید و اگر به دنبال راهی برای کاهش هزینه های بخش پشتیبانی کسب و کارتان در طولانی مدت هستید، می توانید از چت بات ها استفاده کنید.

بر اساس گزارش های تحقیق جدیدی با عنوان “Chatbots: خرده فروشی ، تجارت الکترونیک ، بانکداری و بهداشت و درمان 2017-2022″ ، چت بات ها تا سال 2022 می تواند بالغ بر 8 میلیارد دلار در سال در هزینه های کسب و کارها صرفه جویی کند.

چت بات ها می توانند به صورت 24/7 به مشتریان کسب و کارها خدمات ارائه دهند

همان طور که قبلا نیز اشاره کردیم، مشتریان کسب و کار علاقه دارند که اطلاعاتی را که نیاز دارند در همان لحظه دریافت کنند اما روش های قدیمی پشتیبانی از مشتریان دارای خلاء هایی است که نمی تواند این مورد را به طور کامل پوشش دهد. استفاده از چت بات ها گزینه بسیار مناسبی برای رفع این نیاز مشتریان در بخش پشتیبانی می باشد. چت بات ها قادر هستند 24 ساعت هر 7 روز هفته در دسترش مشتریان باشند و در هر ساعت از شبانه روز از روزهای تعطیل و غیر تعطیل به سوالات و درخواست هایشان پاسخ دهند.

با استفاده از چت بات ها خطاهای انسانی را کاهش دهید

گاهی ممکن است در روند پاسخ به مشتری نیروی انسانی دچار خطا شود و یا اینکه به دلیل خستگی و… نتواند به درستی پاسخگوی نیاز او باشد و یا اینکه به دلیل تعدد وظایف رسیدگی به درخواست یک مشتری را فراموش نماید. اما چت بات ها هیچگاه خسته نمی شوند و چیزی را فراموش نمی کنند. به همین دلیل استفاده از چت بات ها باعث می شود تا خطاهای انسانی کاهش یابد.

تا بحال بارها راجع به فناوری تبدیل گفتار به نوشتار و کاربردهای آن در مقالات مختلف صحبت کرده ایم و در مورد دستیارهای صوتی که از فناوری تبدیل گفتار به نوشتار نیز در آن ها استفاده می شوند و لزوم استفاده از آن ها در اپلیکیشن ها نیز صحبت کردیم. اما امروز به طور اختصاصی  می خواهیم به این مسئله بپردازیم که فناوری تبدیل گفتار به نوشتار چگونه کار می کند و چطور یک ماشین می تواند صوت گفتاری را به نوشتار آن تبدیل کند.

تبدیل گفتار به نوشتار چیست؟

فناوری تبدیل گفتار به نوشتار در حقیقت زیر مجموعه ای از فناوری پردازش یا بازشناسی گفتار یا speech recognition  می باشد که می تواند صوتی که وجود دارد را (اعم از صحبت های افراد، صوت ضبط شده، صدای یک فیلم و…) به نوشتار تبدیل کند یا به عبارتی گفتار را تبدیل به نوشتار نماید.

فناوری تبدیل گفتار به نوشتار در حقیقت نوعی برنامه، اپلیکیشن، نرم افزار و… می باشد که محتوای صوتی را گرفته و با پردازش محتوای آن صوت، آن را به کلمات مکتوب تبدیل می نماید. فناوری تبدیل گفتار به نوشتار، همان طور که گفته شد یک فناوری بر پایه هوش مصنوعی می باشد که قادر است از یک گفت و گوی شفاهی و محتوای صوتی موجود، محتوای متنی تهیه کند و یا اینکه به صورت تایپ در لحظه به کار رود.

تبدیل گفتار به نوشتار چگونه کار می کند؟

تبدیل گفتار به نوشتار بخشی از فناوری بازشناسی گفتار می باشد که به سادگی میتوان مسئله بازشناسی گفتار را در این فرمول احتمالاتی شرطی خلاصه کرد:

به این معنی که ما به دنبال رشته‌ای از کلمات خروجی هستیم که با توجه به سیگنال ورودی موجود، محتمل‌ترین رشته کلمات خروجی را به ما نشان دهند. مسئله را می توان بر اساس این فرمول باز کرد و گفت که احتمال سیگنال، نسبت به رشته کلمات مورد نظر ضرب در احتمال کلمات. زمانی که این دو را باز کنیم، در واقع دو پایه اساسی یک سیستم بازشناسی گفتار به دست می آید که عبارتند از:
۱.مدل آکوستیکی
۲.مدل زبانی
کار مدل آکوستیکی آن است که تشخیص می دهد با توجه به سیگنال ورودی محتمل ترین آواهای خروجی چه چیزهایی هستند. کار مدل زبانی هم آن است که تشخیص دهد پس از ترکیب آواها، محتمل ترین کلماتی که در آن زبان می توانیم پشت سرهم داشته باشیم، چه هستند. این فرمول شاید ساده ترین و پایه‌ای ترین فرمول بازشناسایی گفتار باشد. در ساختار کلی یک سیستم بازشناسایی گفتار همه چیز از سیگنال صوتی شروع می شود.

سیگنال صوتی وارد یک سری پیش پردازش ها می شود. به عنوان مثال در زمانهایی که سکوت داریم، سیگنال صوتی را می بُریم یا نویز را کاهش می دهیم، استخراج ویژگی ها نیز بخشی از پیش پردازش می باشد. پس از اتمام پیش پردازش، سیگنال صوتی با یک سری ویژگی های کلی بدست می‌آید. در نهایت با ترکیب دو مدل زبانی و آکوستیکی، سیگنال یا ویژگی ها را به کلمات نهایی رمز گشایی (Decode) می کنیم.

روش های بازشناسایی گفتار

به صورت کلی تلاشها یا روشهایی که در زمینه پردازش گفتار شده را میتوان به ۳ مقطع زمانی تقسیم کرد:

مدل گاوسین-مدل مخفی مارکف

مدلهای مخلوط گاوسین-مدل مخفی مارکف که به Gmm-Hmm نیز معروف می باشند،تا حدود 25 سال پیش بدون هیچ رقیب دیگری برای بازشنایایی گفتار استفاده می شدند تا زمانی که در مقاله معروف  سال ۲۰۰۶ که توسط یکی از افراد یسیار مهم در زمینه deep learning یعنی دکتر هینگتون ارائه شد، شبکه های عصبی باور عمیق یا DBN ها جایگزین مدل مخلوط گاوسین شدند. اما با این حال باز هم از مدل مخفی مارکف برای شبیه سازی زمانی استفاده می‌کردیم. در نهایت، طی سالهای اخیر مدل سرتاسری شبکه‌های عمیق بازگشتی معرفی شدند که دو مدل قبلی را باهم ترکیب کرده و در یک شبکه عمیق به کار می بردند.

شماتیک کلی این مدل ها را در می توانیم در تصویر زیر مشاهده کنیم. برای توضیح مختصر تصویر می توانیم بگوییم که ما در این مدل از سیگنال های صوتی که داریم یکسری ویژگی استخراج می کنیم. این ویژگی ها میتوانند expectogram یا nfcc باشند. با کمک مدل مخلوط گاوسین، یک آکوستیک مدلی را درست می کنیم و سپس از خروجی همان آکوستیک مدل، یا در واقع از آواهایی که بدست آمده در یک شبکه HMM، از آواهایی که وجود داشتندمدلسازی زمانی انجام می دهیم و در نهایت به متن می‌رسیم.

ساختار مدل شبکه عصبی باور عمیق-مدل مخفی مارکف

در شبکه های باور عمیق نیز همان اتفاق می افتد. ما میتوانیم expectogram و یا حتی ورودی خام سیگنال صوتی و MCC را داشته باشیم.تنها تفاوت آن با مدل قبلی آن است که بجای مدل گاوسین، از یک شبکه باور عمیق استفاده می کنیم.
تا قبل ۲۰۰۶ امکان اموزش شبکه های بزرگ وجود نداشت، در آن زمان همه ی افراد فعال در حوزه هوش مصنوعی می دانستند که با افزایش تعداد لایه‌ها قاعدتا می توانیم نتایج بهتری بگیریم و به اصطلاح به درک بالاتری از آن ورودی می رسیم. یعنی هرچه تعداد لایه ها زیادتر و عمیق تر باشد ما میتوانیم در عمق بیشتر درک بهتری از ورودی پیدا کنیم. اما امکان اموزش این شبکه ها به دو دلیل وجود نداشته‌است: اولین دلیل اینکه برای انجام این کار الگوریتمی وجود نداشته است و تا آن زمان ما تنها می توانستیم شبکه های ۲ تا ۳ لایه را آموزش دهیم.زمانی که عمق شبکه ها بیشتر می شد نیز از روش نشر بازگشتی استفاده می کردیم که توانایی انجام درست این کار را نداشت.
با این حال در سال ۲۰۰۶ الگوریتمی درست شد که با کمک آن می توانستند لایه ها را تک تک آموزش بدهند و سپس این لایه ها را بر روی هم سوار کردند و در نهایت به شبکه یک آموزش کلی داده شد. بعد از این اتفاق امکان آن به وجود آمد که به عنوان مثال بتوانیم ۶ تا ۷ لایه از شبکه های عصبی را با دقت خوبی آموزش دهیم. با آمدن این الگوریتم جای مدل مخلوط گاوسین یا GMM ها با شبکه های باور عمیق یا DBM تغییر کرد، اما ما همچنان از HMM ها یا مدل مارکف برای شبیه سازی مدل های زمانی استفاده می کردیم.

ساختار سرتا سری شبکه های عمیق بازگشتی

یکی از ساختارهای معروف شبکه های عمیق بازگشتی ساختاری همانند تصویر زیر دارد که متعلق به مقاله معروفی است که چند سال پیش توسط “بایدو” منتشر کرد. باتوجه به تصویری که در زیر مشاهده می کنید مرزهای قبلی را بین دو مدل مختلف قبلی نداریم و تمام این اتفاقات در شبکه سرتاسری می افتند، باز هم در اینجا ما expectogram یا ورودی و سپس یک شبکه عمیق بازگشتی را داریم. در واقع هم آواها (مدل آگوستیکی) را داریم و در واقع مدل آکوستیکی را آموزش میبینم و همزمان شبیه سازی زمانی را نیز انجام میدهیم.

بازشناسایی گفتار با روش های یادگیری عمیق

در این روش ما در واقع می خواهیم تمام مراحل قبلی که گفته شد را با یک شبکه جایگزین کنیم، یعنی سیگنال ورودی داخل یک شبکه ای شود و در نهایت خروجی آن سیگنال را به صورت متن داشته باشیم، بدون اینکه نیاز باشد آن سیگنال را به مدل های مختلف بشکانیم و استخراج ویژگی کنیم و… و در واقع می خواهیم یک شبکه سرتاسری در میانه داشته باشیم.

فارس آوا، نرم افزاری که گفتار را به نوشتار تبدیل می کند

در حال حاضر در کشور نرم افزاری برای تبدیل گفتار به نوشتار وجود دارد که به کمک روش هایی که در بالا گفته شد،گفتار را به متن تبدیل می کند. فارس آوا دارای بزرگترین دیتاست فارسی در داخل کشور می باشد که شامل 10 هزار ساعت دیتای زبان فارسی می باشد.  فارس آوا عملیات بازشناسایی گفتار را به کمک روش های یادگیری عمیق انجام می دهد و این نرم افزار تبدیل گفتار به متن در زبان فارسی امکان ارتباط کلامی انسان با کامپیوتر و یا موبایل را فراهم می کند. این نرم افزار با تکیه بر دانش متخصصان هوش مصنوعی ایرانی و با بهره گیری از آخرین تکنولوژی های روز دنیا تولید شده است و به دلیل جمع آوری بزرگ ترین دیتاست موجود در زبان فارسی و تمرکز ویژه روی این زبان، ضمن بهره مندی از تنوع گفتاری بسیار وسیع موفق شده تا در رقابت با شرکت های بزرگی چون گوگل ضریب دقت بالایی داشته باشد.

ویژگی ها و قابلیت های فارس آوا عبارتند از:

• تبدیل گفتار به متن فارسی با دقت و سرعت بالا
• بهره مندی از آخرین تکنولوژیهای یادگیری عمیق
• تبدیل گفتار به متن بصورت همزمان (Real-Time)
• تشخیص گفتار و صوت در محیط های نویزی
• پشتیبانی از انواع لهجه ها و گویش ها
• قابلیت تبدیل گفتار محاوره ای به متن
• پشتیبانی از انواع فرمتهای صوتی و ویدیویی
• تبدیل گفتار انگلیسی به متن انگلیسی
• غیر وابسته به گوینده و عدم نیاز به آموزش برای هر فرد
• توسعه و تولید بصورت کاملاً بومی در داخل کشور
• ارائه API و SDK تبدیل گفتار به متن در قالب وب سرویس
• ارائه پنل تحت وب برای آپلود کردن فایلها جهت پردازش
• قابل نصب روی سرور مشتری و عدم نیاز اتصال به اینترنت
• بهره مندی از دایره واژگان (فرهنگ لغت) بسیار وسیع

همه ی مواردی که گفته شد باعث شده تا فارس آوا به یکی از کاربردی ترین و با کیفیت ترین محصولات موجود در بازار امروز ایران، تبدیل شود. فارس آوا نرم افزاری است که به صورت اختصاصی برای زبان فارسی تولید شده است و واژگان زبان فارسی را به خوبی درک و پردازش می کند. شما می توانید با خیالی آسوده از نرم افزار فارس آوا استفاده کنید و راندمان و بهره وری کار خود و یا کارمندان در سازمان و یا کسب و کارتان را افزایش دهید. علاوه بر این ها فارس آوا از رابط کاربری بسیار ساده ای برخوردار است که این امر استفاده همه ی افراد از این نرم افزار را بسیار ساده می کند.

برای خرید محصول فارس آوا و یا درخواست دمو محصول به اینجا مراجعه کنید.

قبلا هم با شما درباره ی دلایل نیاز به نرم افزارهای تبدیل گفتار به نوشتار صحبت کرده بودیم. در مقاله امروز قصد داریم تا ویژگی های یک نرم افزار تبدیل گفتار به نوشتار کاربردی را توضیح دهیم و برای افرادی که نیاز به یک نرم افزار تبدیل گفتار به نوشتار کاربردی دارند یک راهنما برای انتخاب صدها نرم افزار موجود در بازار ارائه دهیم.

چرا به تبدیل گفتار به نوشتار بر روی دسکتاپ نیاز داریم؟

اگر به سراغ این مقاله آمده اید که حتما جواب را از قبل می دانید زیرا که دقیقا نیازتان به یک نرم افزار تبدیل گفتار به نوشتار شما را تا به این جا کشانده است. اگر بخواهیم نیازهای مختلفی که منجر به استفاده از نرم افزارهای تبدیل گفتار به نوشتار می شود را بگوییم، باید این مقاله را تنها به این موضوع اختصاص دهیم. اما عمده ترین دلایلی که افراد را به دنبال نرم افزارهای تبدیل گفتار به نوشتار می کشاند، کار و شغل است.

شغل های مختلف ممکن است نیازهای متفاوتی به وجود بیارد که بخشی از پاسخ به این نیاز ها به استفاده از فناوری تبدیل گفتار به نوشتار باز می گردد. ممکن است فردی شغل نویسندگی داشته باشد و دائما با نوشتن سر و کار داشته باشد و به همین دلیل نیاز به تبدیل گفتار به نوشتار داشته باشد. ممکن است سازمانی آرشیو صوتی داشته باشد که نیاز باشد آن را در زمان کوتاهی تبدیل به متن کند. ممکن است فردی در شغلش دائما نیاز داشته باشد که فایل های صوتی مصاحبه ها و یا جلسات را به متن تبدیل کند و هزار و یک نیاز دیگر.

شاید شما جزء افرادی باشید که برای تبدیل گفتار به نوشتار از نرم افزارهای مختلفی استفاده کرده اید اما آن ها جوابگوی نیاز شما نبوده اند و در انتها حس کردید که زمان و هزینه تان را هدر داده اید. به همین دلیل است که قبل از خرید و استفاده از یک نرم افزار تبدیل گفتار به نوشتار باید با ویژگی هایی که به آن کیفیت می بخشد آشنا شوید. ما در ادامه این ویژگی ها را برای شما بر می شماریم.

ویژگی هایی که یک نرم افزار تبدیل گفتار به نوشتار برای دسکتاپ را بهترین می کند

برای استفاده از یک نرم افزار تبدیل گفتار به نوشتار باید به چندین فاکتور اصلی توجه کنیم. توجه به این فاکتورها باعث می شود تا قبل از خرید و استفاده از نرم افزار، از کیفیت انتخاب خود تا حدودی مطلع باشیم.

دقت در عملکرد تبدیل گفتار به نوشتار

ناگفته واضح است که یکی از ویژگی های پر اهمیتی که نرم افزار تبدیل گفتار به متن باید دارای آن باشد، دقت است. این دقت در عملکرد و فهم محتوای صوتی به عوامل مختلفی بستگی دارد. یکی از این عوامل کیفیت اطلاعاتی است که از قبل به نرم افزار داده شده و کیفیت روند آموزش نرم افزار مبتنی بر هوش مصنوعی می باشد. البته عوامل خارجی مانند وجود نویز و یا آمبیانس زیاد محیطی که فایل صوتی در آن ضبط شده است و یا کیفیت میکروفون نیز در میزان دقت نرم افزار تاثیر گذار است. با بررسی تمام این عوامل و ترکیب آن ها در ارائه خروجی نهایی نرم افزار می توانید به میزان دقت آن در تبدیل گفتار به متن پی ببرید.

صحت و درستی در تبدیل گفتار به نوشتار

یکی از فاکتورهای در سنجش میزان کاربردی بودن یک نرم افزار تبدیل گفتار به نوشتار، میزان صحت و درستی خروجی نرم افزار است. میزان صحت و درستی هر نرم افزار به عوامل مختلفی باز می گردد که توضیح آن تا حدودی تخصصی می باشد. برای اینکه شما بتوانید قبل از خرید از میزان صحت و درستی خروجی نرم افزار مطمئن شوید بهتر است مدت کوتاهی به صورت امتحانی با آن کار کنید و بررسی کنید که چه میزان محتوای فایل صوتی و خروجی نهایی نزدیک به هم هستند و درصد خطای آن را بسنجید. البته نکته ای که وجود دارد این است که هنوز هیچ نرم افزار تبدیل گفتار به نوشتاری تولید نشده که درصد خطای صفر داشته باشد اما اگر میزان خطای آن از نظر شما قابل قبول بود، می توانید با خیال راحت آن نرم افزار تبدیل گفتار به نوشتار را خریداری نموده و  استفاده نمایید.

سرعت تبدیل گفتار به نوشتار

یکی دیگر از فاکتورهای مهم سرعت پردازش صوت و تبدیل آن به متن می باشد. شما برای آن که سرعت کار خودتان را بالاتر ببرید از نرم افزار تبدیل گفتار به متن استفاده می کنید، پس قبل از هر چیزی مطمئن شوید که نرم افزار مورد نظر، تبدیل گفتار به نوشتار را با سرعت مطلوبی انجام می دهد.

دایره واژگان فارسی وسیع برای تبدیل گفتار به نوشتار

نرم افزار تبدیل گفتار به متن مبتنی بر هوش مصنوعی تنها زمانی خوب کار می کند و  خروجی مناسبی به شما می دهد که با داده های با کیفیت و خوبی آموزش داده شده باشد. هرچه میزان این داده ها و اطلاعات بیشتر باشد، میزان درک نرم افزار از آن چه که می شنود و بالطبع کیفیت پردازش و در نهایت صحت و درستی متن خروجی آن بالا می رود. پس در زمانی که قصد خرید یک نرم افزار تبدیل گفتار به نوشتار را دارید حتما توجه کنید که دایره واژگان نرم افزار گسترده و وسیع باشد.

رابط کاربری ساده و عدم نیاز به آموزش برای یادگیری نحوه استفاده از نرم افزار تبدیل گفتار به نوشتار

به این نکته توجه کنید که قرار است بعد از خرید، در کارتان زمان زیادی از نرم افزار تبدیل گفتار به نوشتار استفاده کنید. به همین دلیل اگر رابط کاربری نرم افزار بسیار پیچیده باشد، قطعا بعد از مدتی از کار کردن با آن خسته خواهید شد. به همین دلیل از لازمه های یک نرم افزار تبدیل گفتار به متن کاربردی، رابط کاربری ساده آن است. شما باید از نرم افزاری استفاده کنید که قبل از کار کردن با آن نیازی به آموزش دیدن نداشته باشید تا با هر سطح از سوادی بتوانید به راحتی با آن ارتباط بر قرار کرده و از مزایای آن بهره مند شوید.

فهم لهجه و گویش های مختلف برای تبدیل گفتار به نوشتار

یکی از ویژگی های مهم نرم افزار تبدیل گفتار به نوشتار قدرت درک و فهم گویش های مختلف می باشد. زبان فارسی دارای گویش های مختلفی است و یک نرم افزار با کیفیت و کاربردی مناسب باید بتواند اطلاعات موجود در صوت را به درستی استخراج کرده و آن ها را تبدیل به متن نماید، فارغ از هر نوع گویش یا لهجه ای.

معرفی فارس آوا، کاربردی ترین نرم افزار تبدیل گفتار به نوشتار برای دسکتاپ

با توجه به تمام مواردی که گفته شد، اگر به دنبال یک نرم افزار کاربردی و با کیفیت تبدیل گفتار به نوشتار در دسکتاپ برای زبان فارسی هستید، ما فارس آوا را به شما معرفی می کنیم. فارس آوا، نرم افزار تبدیل گفتار به متن در زبان فارسی است که امکان ارتباط کلامی انسان با کامپیوتر و یا موبایل را فراهم می کند. این نرم افزار با تکیه بر دانش متخصصان هوش مصنوعی ایرانی و با بهره گیری از آخرین تکنولوژی های روز دنیا تولید شده است و به دلیل جمع آوری بزرگ ترین دیتاست موجود در زبان فارسی و تمرکز ویژه روی این زبان، ضمن بهره مندی از تنوع گفتاری بسیار وسیع موفق شده است تا در رقابت با شرکت های بزرگی چون گوگل دارای ضریب دقت بالایی باشد.

ویژگی ها و قابلیت های فارس آوا عبارتند از:

• تبدیل گفتار به متن فارسی با دقت و سرعت بالا
• بهره مندی از آخرین تکنولوژیهای یادگیری عمیق
• تبدیل گفتار به متن بصورت همزمان (Real-Time)
• تشخیص گفتار و صوت در محیط های نویزی
• پشتیبانی از انواع لهجه ها و گویش ها
• قابلیت تبدیل گفتار محاوره ای به متن
• پشتیبانی از انواع فرمتهای صوتی و ویدیویی
• تبدیل گفتار انگلیسی به متن انگلیسی
• غیر وابسته به گوینده و عدم نیاز به آموزش برای هر فرد
• توسعه و تولید بصورت کاملاً بومی در داخل کشور
• ارائه API و SDK تبدیل گفتار به متن در قالب وب سرویس
• ارائه پنل تحت وب برای آپلود کردن فایلها جهت پردازش
• قابل نصب روی سرور مشتری و عدم نیاز اتصال به اینترنت
• بهره مندی از دایره واژگان (فرهنگ لغت) بسیار وسیع

همه ی مواردی که گفته شد باعث شده تا فارس آوا به یکی از کاربردی ترین و با کیفیت ترین محصولات موجود در بازار امروز ایران، تبدیل شود. فارس آوا نرم افزاری است که به صورت اختصاصی برای زبان فارسی تولید شده است و واژگان زبان فارسی را به خوبی درک و پردازش می کند. شما می توانید با خیالی آسوده از نرم افزار فارس آوا استفاده کنید و راندمان و بهره وری کار خود و یا کارمندان در سازمان و یا کسب و کارتان را افزایش دهید. علاوه بر این ها فارس آوا از رابط کاربری بسیار ساده ای برخوردار است که این امر استفاده همه ی افراد از این نرم افزار را بسیار ساده می کند.

برای خرید محصول فارس آوا و یا درخواست دمو محصول به اینجا مراجعه کنید.

حتما تا به حال بارها برای شما پیش آمده که در حال نوشتن باشید و به این فکر کنید که کاش می توانستم آنچه را که می نویسم را به کسی دیکته کنم. یا بارها شده که نیاز داشتید آن چه را که می شنوید، بنویسید و چون سرعت بیان کلمات بالا بود نیاز به یک دستیار یا نرم افزاری داشتید تا آن چه را در لحظه به متن تبدیل نمایید. اگر با چنین مواردی برخورد داشتید یا در کار و حرفه تان به نرم افزاری نیاز دارید که بتواند هر آنچه می شنود را به متن تبدیل کند، باید بگوییم که هوش مصنوعی چند سالی است که فناوری تبدیل گفتار به نوشتار را برای شما به ارمغان آورده است. اگر می خواهید با فناوری تبدیل گفتار به نوشتار بیشتر آشنا شوید، در ادامه با ما همراه باشید.

فناوری تبدیل گفتار به نوشتار چیست؟

فناوری تبدیل گفتار به نوشتار در حقیقت یک زیر مجموعه ای از فناوری شناخت گفتار یا speech recognition می باشد که می تواند صوتی که وجود دارد را (اعم از صحبت های افراد، صوت ضبط شده، صدای یک فیلم و…) به نوشتار تبدیل کند یا به عبارتی گفتار را تبدیل به نوشتار نماید.

فناوری تبدیل گفتار به نوشتار در حقیقت نوعی برنامه، اپلیکیشن، نرم افزار و… می باشد که محتوای صوتی را گرفته و با پردازش محتوای آن صوت، آن را به کلمات مکتوب تبدیل می نماید. فناوری تبدیل گفتار به نوشتار، همان طور که گفته شد یک فناوری بر پایه هوش مصنوعی می باشد که قادر است از یک گفت و گوی شفاهی و محتوای صوتی موجود، محتوای متنی تهیه کند و یا اینکه به صورت تایپ در لحظه به کار رود.

از فناوری تبدیل گفتار به نوشتار چه استفاده ای می توان کرد؟

به طور کلی فناوری تبدیل گفتار به نوشتار برای هر کسی که به نوعی با نوشتار سر و کار دارد، کاربردی می باشد. به عبارتی می توان گفت این فناوری مبتنی بر هوش مصنوعی هر آن چه را که می شنود در لحظه به صورت نوشتار تبدیل می نماید. با این رویکرد می توان گفت فناوری تبدیل گفتار به نوشتار در تمامی زمینه ها کاربردی می باشد، زیرا امروزه زندگی و کار ما آن چنان با تکنولوژی، کامپیوتر و گوشی های هوشمند گره خورده که می توان گفت بخش زیادی از زمان روزانه ما صرف تایپ و نوشتن می شود.

البته پر واضح است که به میزان ضرورت ها، میزان تایپ کردن ما متغیر است و به همین ترتیب میزان نیاز ما به فناوری تبدیل گفتار به نوشتار متفاوت می باشد. همان طور که گفته شد استفاده از این فناوری برای همه کاربردی است اما در برخی مشاغل ضروری و بسیار کاربردی می باشد. برای مثال افرادی که شغل آن ها به گونه ای است که با تایپ کردن و نوشتن بسیار سر و کار دارند یا کسانی که نیاز دارند از آرشیوهای صوتی موجود متن آن ها را استخراج نمایند. فناوری تبدیل گفتار به نوشتار تنها برای کسب و کارهایی که با نوشتار سر و کار دارند نمی باشد، بلکه برای کسب و کارهایی که دارای حجم زیادی از داده های صوتی هستند که نیاز است آن را تبدیل به نوشتار نمایند بسیار مناسب است. برای مثال در مراکز تماس، در مراکز پشتیبانی و …. که نیاز است از محتوای صورتی موجود، متن تهیه شود.

فناوری تبدیل گفتار به نوشتار به طور اختصاصی می تواند برای افراد کم توان کاربردی باشد. در ابتدا نیز فناوری تبدیل گفتار به متن به عنوان فناوری ای برای کمک به کم شنوایان توسعه داده شده بود. به طور کلی این افراد برای انجام هر گونه فعالیتی که به نوشتار مربوط می شود (مانند پیام دادن، تایپ صحبت ها و دستورات صوتی و…) می توانند از تبدیل گفتار به نوشتار استفاده نمایند.

کاربردهای فناوری تبدیل گفتار به نوشتار در حوزه های مختلف

همانطور که گفته شد فناوری تبدیل گفتار به نوشتار کاربردهای بسیار زیادی در حوزه های مختلف دارد. در ادامه به طور اختصاصی به کاربرد این فناوری در حوزه های به خصوصی می پردازیم:

نویسندگان

کاربرد تبدیل گفتار به نوشتار برای این حوزه کاملا شناخته شده و قابل پیش بینی می باشد. همه ی افرادی که حرفه ی آن ها به نوعی با نوشتن و نویسندگی سر و کار دارند می توانند از این فناوری استفاده نمایند.

مراکز پشتیبانی و ارائه اطلاعات تمامی کسب و کارها

کسب و کارهایی که دارای مراکز پشتیبانی هستند به نوعی نیاز به مکتوب کردن صحبت های رد و بدل شده در تماس ها دارند. برای این کار، فناوری تبدیل گفتار به نوشتار در این حوزه بسیار کاربردی می باشد.

 مراکز تماس سازمان ها و کسب و کارها

کاربرد تبدیل گفتار به نوشتار در مراکز تماس و ارائه اطلاعات نیز می تواند مکتوب کردن گفت و گوها در لحظه باشد. هم چنین این فناوری با مکتوب کردن گفت و گوهای تماس گیرنده ها می تواند به فهم بهتر سوالات و صحبت های مشتریان و پاسخگویی بهتر کمک کند.

مکتوب سازی آرشیوهای صوتی

از فناوری تبدیل گفتار به متن می توان برای مکتوب کردن و مستند سازی آرشیوهای صوتی استفاده نمود. افراد و سازمان هایی که دارای آرشیوهای صوتی بزرگ و کوچکی هستند و نیاز دارند تا برای ذخیره سازی محتوای آن ها را به نوشتار تبدیل کنند، می توانند از فناوری تبدیل گفتار به نوشتار استفاده نمایند.

علاوه بر حوزه هایی که در بالا گفته شد، فناوری تبدیل گفتار به نوشتار به طور کلی برای استفاده در تمامی کسب و کارها یا کارهای شخصی که به نوشتن و تایپ کردن نیاز دارند، کاربردی می باشد.

فارس آوا، سرویس تبدیل گفتار به نوشتار فارسی شرکت عامر اندیش هوشمند

فارس آوا، نرم افزار تبدیل گفتار به متن در زبان فارسی است که امکان ارتباط کلامی انسان با کامپیوتر و یا موبایل را فراهم می کند. این نرم افزار با تکیه بر دانش متخصصان هوش مصنوعی ایرانی و با بهره گیری از آخرین تکنولوژی های روز دنیا تولید شده است و به دلیل جمع آوری بزرگ ترین دیتاست موجود در زبان فارسی و تمرکز ویژه روی این زبان، ضمن بهره مندی از تنوع گفتاری بسیار وسیع موفق شده است تا در رقابت با شرکت های بزرگی چون گوگل دارای ضریب دقت بالایی باشد.

فارس آوا به دلیل اینکه به طور اختصاصی برای زبان فارسی تولید شده است، بر روی تبدیل گفتار به نوشتار در زبان فارسی بسیار دقیق و کامل می باشد. سازمان ها و کسب و کارهای داخلی که به نرم افزاری برای تبدیل محتوای صوتی فارسی به متن نیاز دارند، می توانند به محصول فارس آوا اطمینان کنند و از آن استفاده نمایند.

چنانچه در کسب و کار خود به فناوری تبدیل گفتار به نوشتار نیاز دارید و درخواست دموی محصول فارس آوا شرکت عامر اندیش را دارید، می توانید به اینجا مراجعه کنید.

با وجود پیشرفت هایی که تکنولوژی داشته، شاید بی راه نباشد اگر بگوییم که یکی از کارهایی که در سال های آینده از بین خواهد رفت تایپ کردن باشد. در سال های اخیر نوآوری های بسیاری در تکنولوژی و فناوری به وجود آمده است که تغییرات بسیاری را در عادت های افراد و نحوه استفاده آن ها از تکنولوژی به وجود آورده است. یکی از این تغییرات علاقه افراد به استفاده از دستورات صوتی، تایپ صوتی و هر چیزی که به جای تایپ از تبدیل صوت به متن استفاده کند، می باشد.

امروزه گجت هایی مثل الکسا و دستیار های هوشمندی مانند سیری و گوگل، باعث شده اند تا نحوه برخورد مردم با گوشی های هوشمند تا حدود زیادی تغییر کند. به همین دلیل اینکه می گوییم در آینده ای نزدیک تایپ کردن فراموش می شود یا اینکه حداقل دیگر ترجیح یا اجبار افراد نمی باشد، حرف بی راهی نیست. در همین راستا قطعا در آینده ترجیح افراد استفاده از اپلیکیشن هایی خواهد بود که به تایپ کمتری نیاز خواهد داشت.

معمولا زمانی که افراد به دنبال تولید و ارائه محصولی هستند، یکی از مواردی که باید در نظر داشته باشند، ترندها و علایق افرادی است که می خواهند از این محصول استفاده کنند. زمانی هم که قرار است محصولی که ارائه می دهند با تکنولوژی آمیخته باشد، این مسئله حساس تر و مهم تر می شود، چون نوآوری های بسیاری در این زمینه وجود دارد و شما باید هر روز به دنبال آپشن های جدیدی باشید که کاربران آن ها را می خواهند.

همان طور که از عنوان این مقاله پیداست ، ما می خواهیم در این مقاله بپردازیم به این موضوع که چرا باید به اپلیکیشن خود تایپ صوتی اضافه کنیم. در ابتدا بیایید ببینیم تایپ صوتی دقیقا به چه معناست؟

تایپ صوتی چیست؟

اگر بخواهیم توضیح ساده ای از تایپ صوتی بدهیم، می توانیم بگوییم توانایی است که بدون تایپ کردن بنویسیم. برای تایپ صوتی ما در حقیقت از فناوری تبدیل گفتار به نوشتار استفاده می کنیم که این فناوری از هوش مصنوعی بهره می گیرد تا آنچه که در یک گفت و گوی شفاهی می شنود را به متن تبدیل کند. پر واضح است که از تایپ صوتی و فناوری تبدیل گفتار به نوشتار می توان برای تمام کارهایی که لازمه آن نوشتن است، استفاده کرد.

با این تفاسیر تایپ صوتی در واقع یعنی ما برای گوشی هوشمند یا هر وسیله ی هوشمندی که با آن کار می کنیم، دیکته بگوییم و او هر آن چه می شنود را به صورت متن تحویل دهد. می توان از تایپ صوتی برای استفاده های مختلفی در یک اپلیکیشن بهره برد و متناسب با نیازهای جامعه هدف و نظر تولید کننده اپلیکیشن کاربردهای مختلفی برای آن تعریف کرد.

چرا باید از تایپ صوتی استفاده کرد؟

با توجه به آنچه که تا الان گفته شد فهمیدیم که تایپ صوتی کاربردهای زیادی دارد و اگر بر روی اپلیکیشن خود قابلیت تایپ صوتی را اضافه کنیم، کاربرها آن را دوست خواهند داشت! اما این که کاربران فقط تایپ صوتی را دوست داشته باشند دلیل منطقی ای برای متحمل شدن هزینه برای اضافه کردن این قابلیت نمی شود. این حرف بسیار درست است. اما باید بگوییم که تایپ صوتی قرار نیست در آینده هم فقط یک قابلیت خوشایند بر روی اپلیکیشن شما باشد، بلکه قرار است تعیین کند که شما در میدان رقابت خواهید ماند یا نه. در ادامه تعدادی دلیل برای شما شرح می دهیم.

تایپ صوتی یک ترند خواهد شد

همان طور که قبلا نیز به آن اشاره کردیم، با پیشرفت تکنولوژی و قوی تر شدن موتورهای تبدیل گفتار به نوشتار، و هم چنین تغییراتی که در سبک زندگی مردم ایجاد شده ، در آینده ای نزدیک تایپ صوتی قطعا یک ترند خواهد بود و یکی از مواردی که برای ساخت اپلیکیشن ها باید در نظر بگیریم. اما شاید بپرسید به چه دلیل و چرا؟ جواب ما هم این خواهد بود که به اطرافتان بیشتر توجه کنید. هر چه بیشتر می گذرد مردم بیشتر به دنبال چیزهایی هستد که زمان کمتری از آن ها بگیرد. در حال حاضر افراد به دنبال چیزی هستند که سریع تر بدست بیاید و حوصله آنچه که وقت زیادی بگیرد را ندارند. حالا با این اوصاف به چیزی فکر کنید که افراد روزانه زمان زیادی را صرف آن می کنند. بله درست است، تایپ کردن. با وجود مصرف زیاد از شبکه های اجتماعی و پیام رسان ها و… افراد زمان زیادی را برای تایپ کردن، حالا چه به منظور پیام دادن یا نوشتن و سرچ کردن و… ، صرف می کنند. حالا فکر کنید یک روزی محصولی به چنین افرادی ارائه دهید که این حجم از صرف وقت را برای آن ها کاهش دهد. یقینا چنین محصولی محبوبیت زیادی پیدا خواهد کرد. با توجه به اینکه در حال حاضر هم تایپ صوتی در میان بسیاری از افراد محبوب است.

افراد بیشتر تمایل دارند تا ابزارهایی که از voice بهره می برند را استفاده کنند

به این موارد توجه کنید:

• بر اساس گفته گوگل، 20 درصد سرچ ها از طریق voice انجام می شوند.
• 65 درصد کسانی که از آمازون اکو و گوگل هوم استفاده می کنند گفته اند که دیگر نمی خواهند به دوران قبل از استفاده از آن ها باز گردند.
• 31 درصد از کاربران در دنیا حداقل هفته ای یک بار از تکنولوژی مربوط به voice استفاده می کنند.
• 7 درصد از افراد بالغ در آمریکا از voice برای سرچ استفاده می کنند.
• تا سال 2020 نصف تمام جست و جوهای آنلاین در دنیا بر اساس voice خواهد بود.
• و…

اگر بخواهیم موارد بالا را ادامه دهیم، قطعا به لیستی بالغ بر 30 تا 40 مورد می رسیم. تمام این آمارها نشان می دهد افراد تمایل پیدا کرده اند تا از voice برای انجام کارهایی مانند سرچ، نوشتن، انجام دستورات صوتی و… استفاده نمایند. همه این ها در کر آنچه که در مورد قبلی گفته شد، نشان می دهد که تجهیز صوتی اپلیکیشن ها به فهم صوتی دستورات، در آینده ای نه چندان دور، نه تنها یک ترند و یک مزیت رقابتی بلکه به یک ضرورت تبدیل خواهد شد.

صرفه جویی در زمان افراد با استفاده از تایپ صوتی

همانطور که گفته شد یکی از مزیت های بزرگ تایپ صوتی صرفه جویی در زمان و وقت افراد است. قطعا افراد به استفاده از اپلیکیشنی که در زمان آن ها صرفه جویی کند علاقه بیشتری نشان خواهند داد.

کمک به افرادی که نمی توانند به خوبی بنویسند با استفاده از تایپ صوتی

این نکته بسیار مهم است. زیرا که باعث می شود چند دسته از افراد که نمی توانند به خوبی از اپلیکیشن های مخصوص گوشی های هوشمند بهره ببرند به سراغ اپلیکیشن شما خواهند آمد. این سه مورد شامل افرادی است که توانایی خواندن و نوشتن ندارند، کودکانی است که نمی توانند بخوانند و بنویسند و دیگر افراد کم توانی که قابلیت تایپ کردن را ندارند. با فعال کردن و استفاده کردن از این قابلیت بر روی اپلیکیشن خود، می توانید کاری کنید که این افراد بتوانند با فراغ بال و خیالی راحت به سراغ اپلیکیشن شما بیایند.

ایجاد تجربه کاربری فوق العاده

همه ی آنچه که تا به الان گفته شد در نهایت منجر به یک تجربه کاربری عالی می شود. توجه به نیاز افراد و علایق آن ها، توجه به اینکه قرار است از چه چیزی استفاده کنند و تمایل دارند چه چیزی را به کار ببرند، توجه به اینکه زمانی که از اپ شما استفاده می کنند حوصله شان سر نرود و حس نکنند زمانشان را هدر داده اند، توجه به همه ی کاربرانی که قرار است از اپلیکیشن شما استفاده کند، همه و همه باعث می شود که تجربه کاربری بسیار عالی برای فردی که از اپلیکیشن شما استفاده می کند به ارمغان بیاورد و نه تنها خود او مشتری و طرفدار پر و پا قرص شما شود بلکه این تجربه عالی باعث شود که خود او اپلیکیشن شما را به دیگران معرفی کند.

فارس آوا، کمک شما برای استفاده از تایپ صوتی

با گفتن همه این ها شاید حالا که تمایل پیدا کرده اید تا از قابلیت تایپ صوتی در اپلیکیشن خود استفاده کنید، چیزی که فکر شما را درگیر خود کرده است، آن باشد که چگونه این قابلیت را پیاده سازی کنید. خوب جواب ساده است. شما دو راه پیش رویتان دارید. یکی اینکه خودتان اقدام کنید به تولید محصول بر اساس هوش مصنوعی و هزینه های سنگین تولید و جمع آوری دیتا را متقبل شوید و یا اینکه از سرویس های هوش مصنوعی که شرکت دیگری ارائه می دهد و کیفیت قابل قبولی دارد استفاده کنید.

 محصول فارس آوا، یک نرم افزار برای تبدیل گفتار به متن در زبان فارسی است که امکان ارتباط کلامی انسان با کامپیوتر و یا موبایل را فراهم می کند. این نرم افزار با تکیه بر دانش هوش مصنوعی و با بهره گیری از آخرین تکنولوژی های روز دنیا تولید شده است و به دلیل جمع آوری بزرگ ترین دیتاست موجود در زبان فارسی و تمرکز ویژه روی این زبان، ضمن بهره مندی از تنوع گفتاری بسیار وسیع موفق شده است تا در رقابت با شرکت های بزرگی چون گوگل دارای ضریب دقت بالایی باشد. محصول فارس آوا علاوه بر آنچه که گفته شد قابلیت تبدیل متن به گفتار و استخراج کلمات کلیدی را نیز دارا می باشد. 

هرچه پیش می رویم زندگی و شغل ما با کامپیوتر و تکنولوژی گره می خورد. با وجود گوشی های هوشمند و لب تاپ ها تایپ کردن تبدیل به یکی از راه های برقراری ارتباط ما با دیگران شده است و با تایپ کردن دانسته هایمان را مستند کرده و یا خاطراتمان را ثبت می کنیم. همه ی ما روزانه کارهای مختلفی برای انجام دادن داریم و نمی توانیم زمان زیادی را به تایپ کردن و نوشتن بگذرانیم. زمان هایی نیز وجود دارد که ما نیاز داریم تا حجم زیادی را یادداشت کنیم و پس چه بهتر می شد که برنامه ای این کار را به عهده می گرفت و گفتار را به نوشتار تبدیل می کرد.

با پیشرفت فناوری، بحث کمک گرفتن از هوش مصنوعی برای تبدیل گفتار به نوشتار مطرح شد. در چند سال اخیر با تولید نرم افزار ها و اپلیکیشن های تبدیل گفتار به نوشتار، این فناوری در اختیار افرادی که به آن نیاز دارند قرار داده شده و با استفاده از برنامه های تبدیل گفتار به نوشتار مبتنی بر هوش مصنوعی افراد می توانند از هر لحظه که به آن نیاز داشتند بتوانند از آن استفاده کنند.

چرا از تبدیل گفتار به نوشتار استفاده می کنیم و تبدیل گفتار به نوشتار چیست؟

فناوری تبدیل گفتار به نوشتار در حقیقت فناوری شناخت زبان بر پایه هوش مصنوعی است که می تواند گفت و گوی شفاهی را به صورت اتوماتیک به نوشتار تبدیل کند.  فناوری تبدیل گفتار به نوشتار قادر است تا هر نوع محتوای صوتی را به نوشته تبدیل کند. گفتار به نوشتار در حقیقت به نوعی فناوری بین رشته ای زبان شناسی-رایانه می باشد و از دل علوم زبان شناسی، کامپیوتر و الکترونیک پدید آمده است.

همه افراد به نرم افزارهای گفتار به نوشتار برای انجام کارهایی که لازمه آن نوشتن است نیاز دارند اما بیش از همه برای کسانی مناسب است که در کارهایشان به نوعی نیاز دارند تا دائما بنویسند. با حذف زمانی که برای تایپ کردن مصرف می شود، این فناوری در زمان بسیار صرفه جویی می کند. با استفاده از سیستم های تبدیل گفتار به نوشتار تنها کافی است که برای کامپیوتر یا گوشی هوشمند خود دیکته بگویید تا او آن چه می شنود را آنالیز کند و بنویسد.

تبدیل گفتار به نوشتار، فناوری کاربردی برای کمک به کم توانان

فناوری تبدیل گفتار به نوشتار تا حد زیادی برای افرادی که دارای کم توانی هستند و قادر نیستند به راحتی بنویسند کمک خواهد بود. امروزه بسیار از گوشی های هوشمند و دستگاه های هوشمند به این فناوری مجهز هستند و همین امر دسترسی به موتورهای تبدیل گفتار به متن بسیار راحت تر می کند.

تبدیل گفتار به نوشتار چگونه کار می کند؟

بسیاری از نرم افزار های تبدیل گفتار به نوشتار خروجی مشابهی دارند و در نهایت یک کار را انجام می دهند. الگوریتم‌های یادگیری عمیق برای تبدیل گفتار به متن غالبا بدین شکل عمل می‌کنند که ابتدا ویژگی‌های مشخصی را از گفتار استخراج می‌کنند، سپس با کمک مدل آموزش داده شده این ویژگی‌ها را به دنباله‌ای از واج‌های احتمالی تبدیل می‌کنند و سپس به کمک مدل زبانی این واج‌ها را به رشته‌ای متنی تبدیل می‌کنند.

برخی از نرم افزارهای تبدیل گفتار به متن نیاز دارند تا آموزش داده شوند. برای این کار یک کاربر باید متن یا کلمات را جدا جدا بخواند تا سیستم صدای او را تجزیه و تحلیل کند و از این طریق آموزش ببیند تا آن را بشناسد. این امر باعث بالا رفتن دقت سیستم می شود و سیستم ها پس از آموزش قادرند تا مستقل از کاربر کار کنند.

مزایای استفاده از موتورهای تبدیل گفتار به متن

در طول متن بارها به مزایای استفاده از موتورهای تبدیل گفتار به متن اشاره شد. در ادامه نیز شماری از مزایای برجسته استفاده از این سیستم ها اشاره می شود:

افزایش در سرعت انجام کارها

یک فرد معمولی می تواند در هر دقیقه به طور میانگین 38 تا 40 کلمه را تایپ کند که با این محاسبات در هر ساعت می تواند 2400 کلمه را تایپ کند. چنان چه این روش سنتی و قدیمی با موتورهای تبدیل گفتار به نوشتار جایگزین شود، سرعت تایپ کردن به 4 برابر این مقدار خواهد رسید. یعنی به طور میانگین در هر دقیقه 150 کلمه. این مسئله را می توان بزرگترین مزیت فناوری تبدیل گفتار به نوشتار دانست.

افزایش پویایی

با استفاده از تکنولوژی دیگر لازم نیست زمان زیادی را بنشینید و تایپ کنید. به جای آن می توانید این زمان ها را به انجام کارهای خلاقانه و پویا تری بپردازید که راندمان کار و خلاقیت در کار را افزایش می دهد. این پویایی هم چنین می تواند به تحرک بیشتر شما و سلامتی شما کمک کند.

دقت بالاتر

این که مستقیما با نرم افزاری صحبت کنید و آن نرم افزار مستقیما گفته های شما را بنویسد درصد خطای اشتباه نوشتن و یا غلط دیکته ای را تا حد چشم گیری کاهش می دهد. درصد خطای یک تایپیست معمولی بین 8 کلمه در 100 کلمه می باشد که نیاز دارد که دوباره درست شوند.

افزایش تمرکز

با استفاده از سیستم های تبدیل گفتار به نوشتار، قطعا متوجه خواهید شد که تمرکز بیشتری درحین انجام کارتان دارید. این کار کمک می کند تا بر روی مسئله ای که در مورد آن صحبت می کنید متمرکز تر شوید و راحت تر آن چه در ذهنتان می گذرد را به نوشتار تبدیل کنید

نزدیکی بیان و نوشته

تا به حال برای شما پیش آمده که درحال نوشتن حس کنید نوشته تان معقول نیست؟ یا اینکه سبک نوشته به درستی رعایت شده و یا بیش از حد خشک نوشته شده ؟ در هنگام بیان آن چه می خواهدی بنوسید می توانید راحت تر آن چه که در ذهنتان می گذرد را بیان کنید و با تبدیل به نوشتار به صورت همزمان می توانید چیزی که در فکرتان می گذرد را سریعا بنویسید.

کاهش مشکلات بدنی

همه می دانیم با نشستن طولانی مدت پشت کامپیوتر برای تایپ کردن، هم بیماری هایی مانند کمر درد به سراغمان می آید و هم خیره شدن طولانی مدت به مانیتور باعث خشکی چشم و دردسر های دیگری می شود که سلامتی ما را به خطر خواهد انداخت. با استفاده از فناوری تبدیل گفتار به نوشتار دیگر لازم نیست تا زمان زیادی را پشت کامپیوتر صرف کنید و مثل مجسمه بنشینید، بلکه کافی است حرف بزنید تا نرم افزار آن را برای شما بنویسد.

در طی چند سال گذشته به لطف پیشرفت هایی که در زمینه یادگیری عمیق و هوش مصنوعی به وجود آمده است، دقت فناوری های تبدیل گفتار به متن چند برابر شده است. شما می توانید با خیال راحت از آن ها برای کارهایتان استفاده کنید.

لازم به ذکر است که شرکت عامر اندیش هوشمند نیز یکی از اولین شرکت های داخلی است که اقدام به تولید و بومی سازی موتوری برای تبدیل گفتار به نوشتار برای زبان فارسی نموده است و این نرم افزار از دیتا ست بسیار قوی و جامعی برخوردار می باشد. این نرم افزار که فارس آوا نام دارد قادر است با درصد خطای بسیار کمی آنچه می شنود را به متن تبدیل کرده و نیازهای شما را برطرف کند.

source : https://amerandish.com