التعرف على الكلام هو مجال سريع النمو في معالجة اللغة الطبيعية وهو أمر ضروري للعديد من التطبيقات. مع تزايد الطلب على أنظمة التعرف على الكلام متعددة اللغات ، يستكشف الباحثون طرقًا جديدة لتطوير نماذج يمكنها التعامل مع لغات متعددة في وقت واحد. أحد هذه الأساليب هو استخدام طريقة المحولات التوليدية (GPT) للتعرف على الكلام.
طريقة GPT في التعرف على الكلام لعدة لغات
- GPT هو نموذج لغة قائم على المحولات تم استخدامه للعديد من مهام معالجة اللغة الطبيعية ، بما في ذلك التعرف على الكلام. يتضمن هذا النهج تدريب النموذج على مجموعة كبيرة من البيانات النصية من لغات متعددة. يتعلم النموذج التعرف على الأنماط في البيانات ، والتي يمكن استخدامها للتعرف على الكلمات والعبارات المنطوقة.
- تتمثل ميزة استخدام GPT للتعرف على الكلام في قدرته على التعامل مع لغات متعددة دون الحاجة إلى نماذج منفصلة لكل لغة. هذا مفيد بشكل خاص للتطبيقات التي تتضمن تفاعلات بين أشخاص يتحدثون لغات مختلفة. على سبيل المثال ، في بيئة العمل ، يمكن استخدام نظام التعرف على الكلام المستند إلى GPT لترجمة الكلام في الوقت الفعلي ، مما يتيح التواصل الفعال بين الأشخاص الذين يتحدثون لغات مختلفة.
- لتطبيق GPT للتعرف على الكلام ، يمكن للباحثين استخدام تقنية تسمى الضبط الدقيق. يتضمن الضبط الدقيق أخذ نموذج GPT مدرب مسبقًا وتدريبه على مجموعة بيانات أصغر خاصة بالمهمة قيد البحث ، مثل التعرف على الكلام. يمكن بعد ذلك ضبط النموذج للغات متعددة من خلال تدريبه على مجموعة من البيانات النصية التي تتضمن جميع اللغات محل الاهتمام. بمجرد تدريب النموذج ، يمكن استخدامه للتعرف على الكلام في أي من اللغات المدعومة.
- ميزة أخرى لاستخدام GPT للتعرف على الكلام هي قدرته على التعلم من السياق. يمكن أن تستخدم GPT فهمها للغة للتنبؤ بالكلمات التي من المحتمل أن تأتي بعد ذلك في الجملة ، مما يجعلها مفيدة للتعرف على الكلام في البيئات الصاخبة أو المواقف التي يكون فيها كلام المتحدث غير واضح.
