IT აკადემია STEP! ჩვენ 1999 წლიდან ვსწავლობთ. მაღალი ხარისხის კომპიუტერულ განათლებას მოზრდილებში და ბავშვებში.

Your browser is out of date!

You are using an outdated browser Internet Explorer. This version of the browser does not support many modern technologies, that's why many pages of the website are not displayed correctly, and may not work some of functions . We recommend viewing the website using the latest versions of the browsers Google Chrome, Safari, Mozilla Firefox, Opera, Microsoft Edge

ШАГ логотип

Siri-ს ხმის განვითარება რობოტიდან ადამიანამდე

14.03.2020

559 დათვალიერება

ხელოვნური ინტელექტის სიღრმისეული სწავლება აძლიერებს ჩვენს ეფექტურობას და უფრო მეტად გამოიყენებადს ხდის ვირტუალურ-პერსონალურ ასისტენტებს. შეიტყვეთ, თუ როგორ გამოიყენეს ისინი სირის ხმის გასაუმჯობესებლად.

თუ IOS- ის მომხმარებელი ხართ, დღეში რამდენჯერ ლაპარაკობთ Siri-თან? შეამჩნევდით, რომ Siri- ს ხმა ბევრად უფრო ჰგავს ადამიანის ხმას iOS 11-ში, ვიდრე ეს აქამდე იყო.რაც ხდება იმის გამო, რომ Apple-ი დეტალურად იკვლევს ხელოვნურ ინტელექტს, მანქანათმცოდნეობას და სიღრმისეული სწავლის ტექნოლოგიას, იმისთვის, რომ საუკეთესო პირადი ასისტენტის გამოცდილება შესთავაზოს მის მომხმარებლებს.

Siri– ს დანერგვიდან iPhone 4S–თან ერთად და iOS 11 – ში მისი გაგრძელებადან, აღნიშნული პერსონალური თანაშემწე განვითარდა ადამიანებთან დაახლოების და მათთან კარგი ურთიერთობების დამყარების მიზნით. მომხმარებლების ხმოვან ბრძანებებზე პასუხის გასაცემად, Siri იყენებს მეტყველების სინთეზს სიღრმისეულ სწავლებასთან ერთად.

მეტყველების სინთეზი: სირის ფუნქციონირების ინტეგრალური ნაწილი

მეტყველების სინთეზი, ძირითადად, ადამიანის მეტყველების ხელოვნურ წარმოებას წარმოადგენს. ეს ტექნოლოგია ძირითადია რამდენიმე დომენში, მათ შორის ვირტუალურ პერსონალურ თანაშემწეებში, თამაშებსა და გასართობებში. მიუხედავად იმისა, რომ   ერთეულის შერჩევის და პარამეტრული სინთეზის ძირითად მოდელებში გარკვეულ წარმატებას მიაღწიეს, სიღრმისეულმა სწავლებამ მასში უფრო ღრმად შეაღწია.

ამ ტექნოლოგიის ინტეგრაციამ მეტყველების სინთეზში განაპირობა ახალი მოდელის აღმავლობა, რომელიც ცნობილია როგორც პირდაპირი ტალღის მოდელირება. ამ მოდელის საშუალებით უკვე შესაძლებელია მაღალხარისხიანი ერთეულის შერჩევის სინთეზის დამუშავება და აგრეთვე პარამეტრული სინთეზით მოქნილობის უპირატესობის მიღწევა.

Apple იყენებს სიღრმისეული სწავლების ძალას ჰიბრიდული ერთეულის შერჩევის სისტემებში, რათა მიიღონ ყველაზე მაღალი ხარისხის ხმოვანი გამომავალი Siri.

როგორ მუშაობს ტექსტური-მეტყველების სისტემა (TTS)

TTS სისტემა მუშაობს ადამიანის ხმების ჩაწერის გამოყენებით შესაძლო შემთხვევებისთვის, მეტყველების განყოფილებების გამრავლების და მანქანების სწავლის გამოყენებით.

ადამიანის ხმების ჩაწერა შესაძლო შემთხვევებისთვის

ვირტუალური პირადი თანაშემწეებისთვის ტექსტური – მეტყველების სისტემის შექმნის პირველი მთავარი ამოცანაა ადამიანის ხმის ჩაწერა. ეს ხმა არამარტო სასიამოვნო მოსასმენი უნდა იყოს, არამედ ყველასთვის გასაგებიც უნდა იყოს.

ადამიანის მეტყველების მრავალფეროვნების ასათვისებლად, საჭიროა პროფესიონალურ სტუდიაში ჩაწეროთ დაახლოებით 20 საათის მეტყველება. ეს მოიცავს თითქმის ყველა ტიპის პასუხს, მათ შორის ინსტრუქციების თხრობას, ამინდის მოხსენებების კარნახს, ხუმრობის თქმას და ა.შ. შეუძლებელია ამ აუდიო კლიპების გამოყენება არსებული სახით, რადგან შეზღუდვები არ არსებობს კითხვების ტიპებზე, რომლებიც ნებისმიერმა მომხმარებელმა შეუძლია ჰკითხოს პერსონალურ ასისტენტს. აღნიშნული ჩაწერილი პასუხების დამუშავება ხდება იმისთვის, რომ ვირტუალურმა ასისტენტმა ისწავლოს მათ შესახებ ინფორმაცია.

მეტყველების ერთეულების გაორება

ადამიანის ჩაწერილი მეტყველება რამდენიმე კომპონენტად არის დაყოფილი და მოგვიანებით ერთდება მიღებული ტექსტის მიხედვით, სრულყოფილი პასუხის შესაქმნელად. სპეციფიკური მოწყობილობებისთვის მეტყველების კომპონენტების ოპტიმიზაცია ან მოწყობილობების ნებისმიერი მასივისთვის მათი თავსებადობა მოითხოვს თითოეული ტელეფონის აკუსტიკური მახასიათებლების ანალიზსა და მეტყველების პროსოდიის ანალიზს.

მანქანათმცოდნეობის გამოყენება

დეველოპერებისთვის საკმაოდ ძნელად მისაღწევია, რომ მიიღონ სტრესის და ინტონაციის სრულყოფილი მოდელი (პროსოდი). გარდა ამისა, მობილური ტელეფონისთვის მძიმე იქნება ამ მეთოდით მუშაობა.

ეს გამოწვევები გარკვეულწილად მოგვარდა მანქანათმცოდნეობის დანერგვით. ტრენინგისთვის მონაცემების შეგროვებით შესაძლებელია ტექსტური-მეტყველების სისტემამ გაიგოს ნიმუში და როგორ გაყოს აუდიოს სხვადასხვა ელემენტები ადამიანის ბუნებრივი ხმის გამომუშავების მისაღებად.

Apple- ის ძალისხმევა Siri-ის ხმის გაუმჯობესებისთვის

მას შემდეგ, რაც მათ გადაწყვიტეს სრულყოფილად ემუშავათ სირის ხმის გასაუმჯობესებლად, Apple– ის ინჟინრებმა იმუშავეს ქალის ხმის მქონე მსახიობთან, რომ ჩაეწერათ 20 საათის საუბარი აშშ – ს აქცენტით ინგლისურ ენაზე. ამ 1-2 მილიონიანი აუდიო სეგმენტის ჩანაწერები შემდეგ გამოიყენეს სიღრმისეული სწავლის სისტემის ტრენინგის მიზნით.

შემდეგ, მათ გამოსცადეს გამომავალი შედეგები, რომ საგანი აერჩიათ Siri– ს წინა და ახალი ხმებიდან. მათი უმრავლესობა უპირატესობას ანიჭებდა ახალ ბუნებრივ და ადამიანის მსგავსი სირის ხმას. მათ შენიშნეს აშკარა განსხვავება რობოტსა ბუნებრივ ხმას შორის, როდესაც სირი პასუხობდა წვრილმან კითხვებზე, დაადასტურეს "მოთხოვნა დასრულებულია" შეტყობინებები და უზრუნველყვეს სხვა სანავიგაციო მითითებები.

უფრო მეტიც, სატესტო საგნების მოსაზრება იყო ის, რომ ეს ხმა მშვენივრად შეესაბამებოდა სირის "პიროვნებას". iOS აპლიკაციების განვითარების სერვისების პროვაიდერები სწავლობენ ამ ტექნოლოგიას იმისთვის რომ შეიტყონ, თუ როგორ შეიძლება იგივე მასალის გამოყენება უფრო მეტი ინოვაციური პროგრამების შესაქმნელად.

Apple არასოდეს შეწყვეტს ტექნოლოგიის ექსპერიმენტებს, ახალი შესაძლებლობების აღმოჩენის მიზნით. ახლა, როცა სირის ხმა გაუმჯობესდა, Apple დაკვირვების ეტაპზეა, რომ გაიგოს საბოლოო მომხმარებლების რეაქცია.

ხელოვნური ინტელექტი და სიღრმისეული სწავლება აძლიერებს ვირტუალურ პერსონალურ ასისტენტებში გამოყენების ფესვებს და ვითარდება სხვა პროგრამების გამოყენების თვალსაზრისით. ამ ტექნოლოგიების მომავალი საკმაოდ ნათელი ჩანს, რადგან ადამიანები მასზე დადებითად რეაგირებენ.

IT Academy STEP – მსოფლიო ბრენდი 82 ფილიალით!
გახდი კვალიფიციური სპეციალისტი და საკუთარი საქმის პროფესიონალი, შემოგვიერთდით სტეპერების დიდ ოჯახში 

თბილისი,

საბურთალო, ალ.ყაზბეგის 34/34ბ



ავტორის სწავლების ტექნოლოგიები::

IT აკადემია STEP

მხატვრიდან „ვიზუალურ სტრატეგამდე“: როგორ იცვლება დიზაინერის პროფესია 2030-მდე

როდესაც Midjourney-მ და DALL-E-მ პირველი სურათები დააგენერირეს, დიზაინერების ნაწილი პანიკამ მოიცვა: „ჩემი საქმე დასრულებულია, რობოტს შეუძლია ხატვა“. ეს რეაქცია გასაგებია, მაგრამ World Economic Forum-ის (WEF) 2025 წლის „Future of Jobs“ ანგარიში სრულიად სხვა სურათს გვიხატავს.

როდესაც Midjourney-მ და DALL-E-მ პირველი სურათები დააგენერირეს, დიზაინერების ნაწილი პანიკამ მოიცვა: „ჩემი საქმე დასრულებულია, რობოტს შეუძლია ხატვა“. ეს რეაქცია გასაგებია, მაგრამ World Economic Forum-ის (WEF) 2025 წლის „Future of Jobs“ ანგარიში სრულიად სხვა სურათს გვიხატავს. ანგარიშის მიხედვით, Creative Thinking (კრეატიული აზროვნება) არის ის უნარი, რომელიც ყველაზე მეტად დაფასდება 2030 წლამდე. AI-ს შეუძლია შექმნა, მაგრამ მას არ შ

ШАГ логотип

უხილავი არქიტექტორები: როგორ იცვლება სისტემური ადმინისტრატორის და ქსელის ინჟინრის როლი 2030-მდე

ციფრულ სამყაროში მომხმარებლები ხედავენ მხოლოდ აისბერგის წვერს — ლამაზ აპლიკაციებს და ვებ-გვერდებს. თუმცა, წყლის ქვემოთ არის გიგანტური, უხილავი მექანიზმი, რომელიც ამ ყველაფერს ამუშავებს. ამ მექანიზმის მცველები — სისტემური ადმინისტრატორები, ქსელის ინჟინრები და კიბერუსაფრთხოების სპეციალისტები — დღეს უფრო მოთხოვნადები არიან, ვიდრე ოდესმე.

ციფრულ სამყაროში მომხმარებლები ხედავენ მხოლოდ აისბერგის წვერს — ლამაზ აპლიკაციებს და ვებ-გვერდებს. თუმცა, წყლის ქვემოთ არის გიგანტური, უხილავი მექანიზმი, რომელიც ამ ყველაფერს ამუშავებს. ამ მექანიზმის მცველები — სისტემური ადმინისტრატორები, ქსელის ინჟინრები და კიბერუსაფრთხოების სპეციალისტები — დღეს უფრო მოთხოვნადები არიან, ვიდრე ოდესმე. World Economic Forum-ის (WEF) 2025 წლის „Future of Jobs“ ანგა

ШАГ логотип

კოდის წერიდან „ციფრულ არქიტექტურამდე“: როგორი იქნება პროგრამისტის პროფესია 2030 წელს?

ბოლო წლებში ტექნოლოგიურ სამყაროში ყველაზე ხშირად დასმული კითხვაა: „შეჭამს თუ არა AI პროგრამისტებს?“ თუ მხოლოდ სოციალურ ქსელებს დაუჯერებთ, პასუხი სავალალოა. მაგრამ თუ World Economic Forum-ის (WEF) 2025 წლის „Future of Jobs“ ანგარიშს ჩავხედავთ და მის პროგნოზებს 2030 წლამდე გავყვებით, სურათი რადიკალურად განსხვავებულია.

ბოლო წლებში ტექნოლოგიურ სამყაროში ყველაზე ხშირად დასმული კითხვაა: „შეჭამს თუ არა AI პროგრამისტებს?“ თუ მხოლოდ სოციალურ ქსელებს დაუჯერებთ, პასუხი სავალალოა. მაგრამ თუ World Economic Forum-ის (WEF) 2025 წლის „Future of Jobs“ ანგარიშს ჩავხედავთ და მის პროგნოზებს 2030 წლამდე გავყვებით, სურათი რადიკალურად განსხვავებულია. პროგრამირება არ კვდება. პირიქით, მოთხოვნა Software and Applications Developers-ზე გლობალურად იზრდება. თუმცა, ი

ШАГ логотип

ტექნოლოგიური სფეროები, სადაც 1 წელიწადში შეძლებ წარმატების მიღწევას

ერთ წელიწადში რეალური სტარტი შესაძლებელია იქ, სადაც მოთხოვნა მაღალია და სწავლა პრაქტიკაზეა ორიენტირებული: QA, Data Analytics (Junior), UI/UX, Performance Marketing, No-Code/Low-Code, IT Support და Junior SOC. მოამზადებ 2–3 ქეისს, ჩადებ პორტფოლიოში და პირველი ჯუნიორ პოზიცია უკვე რეალისტური იქნება.

სწრაფი სტარტი 12 თვეში: აირჩიე მიმართულება და დაიწყე დღეს ბევრი პროფესიული მიმართულება სწრაფად ვითარდება, რაც იმას ნიშნავს, რომ სწორად დაგეგმილი სწავლითა და პრაქტიკით 6 -12 თვეში შეძლებ ჯუნიორ პოზიციაზე კარიერის დაწყებას ან პირველი ფრიალანს შემოსავლის მიღებას. სწრაფი სტარტისთვის საუკეთესო არჩევანია ის გზები, სადაც მოთხოვნა იზრდება და დასაწყებად ბარიერი არ არის მაღალი - QA, Junio

ШАГ логотип

ამ საიტზე გამოიყენება Cookies

Კონფიდენციალურობის პოლიტიკა