1−амалий иш. Тиббиётда қЎлланиладиган сенсор воситаларнинг мажмуаси билан танишиш сенсорлар ҳАҚида

5−АМАЛИЙ ИШ. НУТҚНИ ТАҲЛИЛ ҚИЛИШДАГИ АЛГОРИТМЛАРНИ ЎРГАНИШ

Ҳозирги кунда нутқни таниб олиш турли соҳаларада кенг қамровда қўлланилмоқда. Бунга мисол сифатида Интернетнинг асосий хизматларини ўзида мужассамлаштирилган Google, Yandex кабиларни келтириш мумкин. Smart технологияларни ривожланиши турли мобил иловалар ѐрдамида ҳаттоки ақлли уйни яратишда бошқариш имкониятлари яратмоқда. Нутқни таниб олиш тизимлари ―инсон – машина мулоқот муҳитида табиий мулоқот тилини моделлаштиришни назарда тутади. Табиий тилни моделлаштириш орқали компьютернинг турли дастурий таъминотларини нутқ асосида бошқариш, нутқ сигналларни матнга ўтказиш каби масалаларни ечиш имконияти яратилади.

Замонавий ахборот – коммуникация технолгияларининг ривожланиш тенденцияси эса турли ―Ақлли технологияларини кенг тарқалиши нутқ асосида бошқариш механизмини такомиллаштиришни талаб этмоқда. Бу эса ўз навбатида тадқиқотчилардан энг самарали таниб олиш тизимларини ишлаб чиқиш учун мавжуд усул ва алгоритмларни такомиллаштиришни талаб қилади. Мазкур тадқиқотда нутқни таниб олиш учун дастлабки ишлов бериш механизмини яратиш борасида тавсиялар ва зарурий таклифлар беришни мақсад қилиб қўйган. Бунинг учун кенг қамровли таҳлилларга асосланилган таҳлилий маълумотлар, тадқиқот ва тижорат мақсадларида амалга оширилган модел ва алгоритмик – дастурий ишланмалар таҳлил қилинган. Нутқни таниб олиш тизимларини қўйидагича туркумлаш мумкин:
- Луғат ҳажми бўйича (чекланган сўзлар жамланмаси, катта миқдорли луғат);
- Сухандонга боғлиқлиги бўйича (сухандонга боғлиқ ва сухандога боғлиқ бўлмаган тизимлар);
- Нутқ тури бўйича (бириккан ва ажратилган нутқ);
- Қўлланиш бўйича (айтиб туриш тизими ва буйруқлар тизими);
- Фойидаланилаѐтган алгоритми бўйича (нейрон тармоғи, яширин Марков моделлари, динамик дастурлаш);
- Тузилмавий бирликлари ва турлари бўйича (ибора, сўз, фонемалар, дифон ва аллофонлар, яъни сўзларнинг турли белгилараро ифодаланиши);
- Тузилмавий бирликларга ажратиш тамоиллари бўйича (шаблон бўйича таниб олиш, лексик элементларини ажратиш).
Ушбу туркумланиш асосида нутқни таниб олиш тизимларини шакллантиришда дастлабки ишлов бериш ва таниб олиш механизмини яратиш учун таянч бўладиган бир қатор ѐндашувлар тадқиқ қилинган. Таҳлил асосида нутқни автоматлаштирилган таҳлиллаш масаласини ечишда дастлабки ишлов бериш ва таниб олиш самарадорлигини оширишга хизмат қилувчи механизмни қуриш учун асос бўлувчи ѐндашувни аниқлаб олинган. Нутқни таниб олиш турлари ва алгоритмларини таҳлиллашни амалга оширган бўлиб, олимларнинг таъқидлашича нутқни таниб олиш учун энг мақбули яширин Марков модели (ЯMM) эканлиги таъқидланган.
Булардан статистик моделлаштириш нутқли ва тил ишлов бериш механизмини қуришда ЯMM ларини кесишувчи ишлов бериш механизми ѐритилган. Ўтган асрнинг 90–йилларда амалга оширилган тадқиқотларда статистик усулларга кирувчи моделларнинг ишлатилиши урф бўлган. 2000 йилларга келиб нутқни таниб олиш масаласи кенг тадқиқ қилина бошланди ва натижалар тадқиқот мақсадларида эмас, балки тижорат мақсадларига ҳам кенг йўналтирилди. Бу нутқга ишлов бериш, таҳлиллаш ва таниб олиш масалаларини ечишда техник имкониятлар ҳам кенгайганини кўрсатади. Мазкур турдаги тадқиқотларда дастурий воситаларда анализ (Speech – to – Text ) ҳамда синтез (Text – to – Speech, бу тескари масала ҳам дейилади ) масалаларини қамраб олинган.
2002 йил Жон – Хопкинс университетининг ѐзги тадқиқот семинарида Вашингтон университети вакили Катрин Кирчхофф томонидан мураккаб талафузли тил ҳисобланган араб тили учун нутқни таниб олиш бўйича қилинган катта ишни тақдим этди. Унда MSA (араб тили тузилиш стандарти) бўйича тилни моделлаштириш амалга оширилган бўлиб, таниб олиш тизимида ўқитиш тил стандарти билан боғлаб кўрсатилган. Бироқ унда тил стандартини (лингвистик қоидаларни) қўлланилиши катта силжишга олиб келмаган. Мақсадга эришишни учта турли моделлардан фойдаланиш мумкинлиги кўрсатилади: булар қисмлар моделлари, морфологик оқимлар моделлари ва асосланган тил моделлари.
Яратилаган дастурий восита, сўзларни лотин алифбосига олиб келиш, араб тили нутқ қисмлари учун статик триггерь SRILM моделлаштириш тили ѐрдамида амалга оширилган. Нутқни таниб олиш технологияларининг ривожланиши, учун бир қатор моделлаштиришнинг замонавий воситаларини қўллаш ҳамиша ҳам яхшироқ ечим бермаслиги мумкин. ЯMM билан қўшилиб нейрон тармоғини қўллаш ундаги ҳаққонийлик даражасини аниқлаш учун математик аппарат таклиф этилган.
2013 йил қурилган математик аппарат асосида дастурий ишланмаиси экспериментли тарзда ишлаб чиқилди. Дастурий восита Medieparl кўптилли маълумотлар базасига асосланиб қурилган бўлиб, немис тилидаги нутқларни таниб олишни амалга оширади. Натижалар гибрид моделларининг нутқни таниб олишда яхшироқ ишлаши асосланган. Хулоса қилиб айтганда, ишлаб чиқилган таниб олиш тизимларининг таҳлили асосида универсаллаштириш, яъни тил, нутқ ва тузилмавий бирликларини барча тиллар учун ягона кўринишга келтириш орқали амалга оширилиши хато йўл эканлиги ҳамда бундай тизимларни тиллар учун алоҳида ѐки тил гуруҳлари учун модулларни шакллантириш орқали амалга ошириш ўринли ҳисобланади.
Нутқ сигналларнинг рақамли кўриниши ва қўллаш тизимлари кўриб чиқилган. Энг асосий теоремалардан ҳисобланган дискретлаш теоремаси ёки Котелников теоремаси, бу частота диапазонида чекланган ҳар қандай сигнал этарли даражада юқори частотада олинган тенг тақсимланган намуналар кетма-кетлиги сифатида ифодаланишини билдиради. Шундай қилиб, дискретлаштириш тартиби рақамли 104 ишлов бериш назарияси ва иловалари асосида амалга оширилади. Нутқ сигналларини ифодалашнинг бир қатор усуллари мавжуд. Бу усуллар иккита катта гуруҳга бўлиниши мумкин - рақамли ва нутқ кўринишинг параметрлик тебранишлари. Нутқ тебранишининг рақамли намойиши дискарция ва квантлаш жараёнидан иборат. Параметрик намойиш нутқни шакллантириш моделининг чиқиш жавобига кўра, нутқ сигналининг таърифига асосланади. Параметрик кўринишни қуришнинг биринчи босқичида нутқ дискеритлаш ва квантлаш таъсири тутилади. Кейин модель параметрларини олади. Модель параметрлари: улар одатда қўзғалиш параметрларига (нутқ товушлари манбаига боғлиқ) ва вокал тизимининг параметрларига (бевосита индивидуал нутқ товушлари билан боғлиқ) бўлинади. Нутқни узатишнинг энг қадимий ва энг муҳим намуналаридан бири 1930-йилларда яратилган овоз чиқарувчи ёки овозни кодловчи бўлиб, мақсади овоз узатиш учун зарур бўлган частоталарни камайтириш эди. Кенг кўламли сунъий йўлдош, оптик алоқа тизимлари ва бошқалар мавжудлигига қарамасдан, бу вазифа бугунги кунда ҳам долзарблигича қолмоқда. Бундан ташқари, рақамли тельефон тармоқларида фойдаланиш учун арзон ва паст тезликли нутқ-рақамли конверторларга эҳтиёж бор. Рақамли тизимлардан фойдаланишнинг ижобий жиҳатларидан бири бу узатишнинг махфийлигини таъминлаш қобилиятидир. Нутқни синтез қилиш тизимларида эса, овозли жавоб тизимларида нутқ сигналини сақлаш усулини ишлаб чиқиш билан изоҳланади. Бундай тизим фойдаланувчилар овозли сўралган маълумотларини автоматик равишда жавобни овозли билдириш учун рақамли алгоритмни амалга оширади. Масофадан бошқариш пульти клавиатура ёрдамида анъанавий тельефон аппарати бўлиб хизмат қила оладиган бўлса, овозли жавоб бериш тизими бирон бир қўшимча ускунани ўрнатмасдан кенгайтирилган тельефон тармоқларида кенг қўлланилиши мумкин. Нутқни синтез қилиш тизими сўзларнинг тўғри талаффузини ўрганишда муҳим рол ўйнайди. Инсон ва компьютер ўртасидаги сўзлашиш тизимини учта синфга бўлиш мумкин: 1) овозли жавоб билан; 2) шахсни таниши: а) шахсни овозини текшируви, б) шахсни идентификатори 3) нутқни аниқлаш.
Овозли жавоб бериш тизимлари фойдаланувчиларга овозли хабар шаклида маълумот бериш учун мўлжалланган. Шундай қилиб, овозли жавоб бериш тизимлари бир томонлама алоқа тизимлари, яъни машинадан одамга ўтади. Бошқа томондан, иккинчи ва учинчи даражали тизимлар одамдан машинага алоқа тизимлари. Шахсни аниқлаш тизимида вазифа (масалан, муайян шахсни муайян шахслар гуруҳига тегишли бўлган муаммони ҳал қилиш учун) ёки маълум бир тўпламдан шахсни аниқлаш учун топширилади. Шундай қилиб, шахсни тасдиқлашда, ўлчов қийматларининг бутунлигини (агрегатларини) стандартларнинг параметрлари қийматига тенглигини бир марта таққослашда, унинг асосида тахмин қилинган идентификацияни қабул қилиш ёки рад этиш тўғрисида қарор қабул қилиниши талаб этилади. Одатда, ўлчанган қийматлар ва стандартларнинг тақсимланиши орасидаги масофа ҳисобланади. Мумкин бўлган хатолар турларини (яъни, "ёлғончи" ва "ҳақиқий" шахсни текшириш) ўртасидаги йўқотишларни тақсимлашга асосланиб, тегишли фарқловчи чегара (масофа) ўрнатилади. Юқоридаги хатолар эҳтимоли деярли Н га (системада сақланадиган стандартлар сонига) қарам эмас, чунки бошқа шахсларнинг барча стандартлари барча шахсларни ифодаловчи барқарор тақсимотни шакллантириш учун ишлатилади. Юқорида келтирилган математик шаклдаги матнни ёзишда п и (х) деб шахс учун х векторининг ўлчанадиган қийматлари эҳтимоллигини тақсимлашни белгилаймиз. агар шахсни и деб белгиласак ёки; п и (х)> c и * п ав (х) (1.1) шахсни рад этиш ёки; п и (х)п ж (х), ж=1,2, …Н, ж≠и (1.3) яъни, шахсни минимал мутлақ хато эҳтимоли билан танланади. Ансамблда шахслар сонининг кўпайиши билан хато эҳтимоли кўпаяди, чунки чекланган параметрли ҳудуддаги кўплаб эҳтимоллик тақсимотлари кесиб ўтолмайди. Умумий ансамблда икки ёки ундан кўп одамларнинг бир-бирига яқин бўлган эҳтимоллик тақсимотига эга бўлиш эҳтимоли кучайиб бормоқда. Бундай шароитда маъқул шахсни идентификацияси деярли мумкин эмас. Юқорида келтирилган таҳлил бизга идентификациялаш ва текшириш вазифалари орасида жуда кўп ўхшашликлар ва кўп фарқлар бор деган хулосага келишимизга имкон беради. Ҳар бир ҳолатда, шахс бир ёки бир нечта тест сўзларини айтиш керак. Бу иборалар учун баъзи иборалар олинади ва тақдим этилган ва мос ёзувлар векторлари орасидаги фарқлашнинг бир ёки бир неча ўлчовлари ("масофа") аниқланади. Шундай қилиб, рақамли ишлов бериш усуллари нуқтаи назаридан, бу иккала вазифа ҳам худди шундай. Асосий фарқ, қарор қабул қилиш босқичида пайдо бўлади. Ушбу турдаги тизимлар жараёнларни бошқариш жараёнида (ахборотни эркин фойдаланиш ёки чекловларни чеклаш, шунингдек, турли хил автоматлаштирилган кредит операциялари жараёнида қўлланилиши мумкин).
Шахснинг идентификация қилиш тизимларида чекловчиларнинг қайси бири сўзма-сўз айтилганлиги тўғрисида қарор қабул қилиш керак, бундай тизимлар суд соҳасида тажриба бўлиб хизмат қилади.. Нутқни аниқлаш тизимлари. Энг умумий шаклда таниб олиш тизимлари овозли хабарни муносиб матнга айлантириши керак. Таниб олиш вазифасининг мураккаблиги талаффузнинг шартлари ва аниқ иборанинг мазмуни, шунингдек, шахсни созлаш имконияти мавжудлиги ёки йўқлиги билан белгиланади.
Нутқни аниқлаш ва синтез тизимларини биргаликда ишлатиш мумкин бўлган узатиш тезлиги билан овозли узатиш тизимини олиш имконини беради. Нутқ камчиликларини бартараф этиш. Бу ҳолда, нутқ сигналини қайта ишлаш ва олинган маълумотни тарбияланган шахс учун энг муносиб шаклда акс эттириш учун мўлжалланган. Карларни ўқиш пайтида ахборотни сенсорли ва визуал кўрсатиш учун рақамли сигналларни ишлашнинг бир қатор усуллари ишлаб чиқилган.
Нутқнинг сифатини яхшилаш. Баъзи ҳолларда алоқа тизимига кирувчи нутқ бузилган, бу узатиш сифатини пасайтиради. Бундай ҳолда, сигналларни қабул қилиш сифатини яхшилаш учун рақамли ишлов бериш методлари қўлланилиши мумкин. Бундай ўзгаришларнинг мисоллари шовқинни (ёки эчо) йўқ қилиш, нутқ сигналида шовқинларни бартараф этиш, тўсиқ-кислород томонидан нафас олиш воситаси сифатида ишлатиладиган нафас олиш аралаштирувчилар муҳитида қайд этилган нутқни қайта тиклашдир. Эшитиш асбоблари (ЭА) да рақамли сигналларни қайта ишлаш.
Кўп шахслар эшитиш қобилиятидан маҳрум бўлиб, бир шаклда ёки бошқача. шахслар ўртасида оддий оғзаки мулоқотга аралашишга бошлаганларида, бу йўқотишлар жуда муҳим. Ёшга боғлиқ эшитиш қобилиятининг пастлиги, қулоқдаги олдинги касалликлар, овозли травмалар, айрим дориларнинг ототоксик таъсири ва бошқа сабаблар, аҳолининг тахминан 2% и ЭА эшитиш асбобларини жамиятнинг тўла аъзолари бўлишига олиб келади. ЭАнинг тарихий ривожланиши технология ва механизмлар ҳақидаги илмий ғояларни ривожланишини акс эттиради. Овоз частотаси диапазонида рақамли узатиш ишларини қўллашда ЭА қуйидаги умумий афзалликларга эга:
- рақамли фильтрларнинг амплитудали-частотавий хусусиятларининг (АЧХ) такрорланиши, сифати, барқарорлиги, аниқлиги;
- белгиланган частотали жавобнинг юқори аниқлиги билан шаклланиши;
- беморнинг эшитиш хусусиятларини ва қўлланиладиган электроакустик трансдусерларнинг частотали таъсирини қоплаш;
- назорат қилинадиган параметрларнинг сонини кўпайтириш билан механик созлаш элементларининг йўқлиги;
- бир хил аппарат ядросига эга алгоритмларни амалга ошириш ва мослаштириш дастурий мослашувчанлиги;
- муайян акустик муҳитга мос келадиган овозни қайта ишлаш стратегиясини танлаш қобилиятларини мисол келтириш мумкин