บทความหัวข้อ: 5 Python Libraries ที่คุณสามารถนำไปใช้ในงานด้าน Automatic Speech Recognition ได้
การพัฒนาเทคโนโลยีด้าน Automatic Speech Recognition (ASR) หรือการรู้จำเสียงอัตโนมัติ ได้ก้าวหน้าไปอย่างมากในช่วงทศวรรษที่ผ่านมา ด้วยประสิทธิภาพของอัลกอริทึม Machine Learning และ Artificial Intelligence ที่ช่วยให้เครื่องจักรสามารถ "ฟัง" และ "เข้าใจ" ภาษามนุษย์ได้อย่างดีขึ้น บทความนี้จะเปิดโลกของการรู้จำเสียงด้วยการแนะนำ 5 Python Libraries ที่สามารถช่วยให้นักพัฒนาสามารถสร้างโปรแกรม ASR ได้ด้วยตนเอง
1. SpeechRecognition
บรรดานักพัฒนา Python มือใหม่ในด้าน ASR มักเริ่มต้นจาก SpeechRecognition เนื่องจากมันใช้งานง่ายและรองรับหลากหลาย API ของบริการรู้จำเสียง เช่น Google Web Speech API, Microsoft Bing Voice Recognition, IBM Speech to Text ฯลฯ ด้วยคอนเซ็ปต์ที่ง่ายต่อการเรียนรู้, SpeechRecognition เปิดโอกาสให้นักพัฒนาได้ทดลองกับ ASR โดยไม่ต้องจมปลักกับรายละเอียดทางเทคนิคที่ซับซ้อน
ตัวอย่างโค้ด:
import speech_recognition as sr
# สร้าง recognizer instance
r = sr.Recognizer()
# บันทึกเสียงจากไมโครโฟน
with sr.Microphone() as source:
print("Please speak:")
audio_data = r.listen(source)
print("Recognizing...")
try:
# ทำการรู้จำเสียง
text = r.recognize_google(audio_data)
print("You said: " + text)
except Exception as e:
print("Sorry, I could not recognize what was said")
2. PyAudio
เพื่อการทำงานร่วมกับ ASR Libraries อื่น ๆ ความต้องการในการควบคุม input/output ของเสียงเป็นสิ่งจำเป็น PyAudio ไลบรารีให้คุณสามารถเข้าถึงและแม่นยำในการจัดการเสียงที่ได้จากไมโครโฟนหรือลำโพง เพื่อนำไปใช้งานร่วมกับระบบ ASR อื่น ๆ
3. Kaldi
Kaldi เป็นที่รู้จักในหมู่วิศวกรและนักวิจัยสำหรับการนำไปใช้ในงานวิจัยขั้นสูง ASR มันเป็นไลบรารีที่ค่อนข้างซับซ้อนแต่มาพร้อมฟีเจอร์มากมายสำหรับการประมวลผลเสียงระดับโปร Kaldi มี modules ที่ครอบคลุมตั้งแต่ pre-processing ไปจนถึง decoding โดยใช้ neural networks ที่ทันสมัย
4. DeepSpeech
DeepSpeech จัดทำโดย Mozilla เป็นโปรเจคที่เปิดโอกาสให้การรู้จำเสียงมีความเป็นไปโดยเปิด (open-source) และเป็นทางเลือกที่ยอดเยี่ยมสำหรับการพัฒนา ASR ที่ไม่อาศัยบริการบนคลาวด์ DeepSpeech ใช้โมเดลในการรู้จำเสียงของเครื่องจักรที่ได้รับการฝึกฝนมาดี และมักได้รับการยกย่องเรื่องความแม่นยำ
5. librosa
สำหรับการวิเคราะห์เสียงแบบลึก librosa นับว่าเป็นตัวเลือกที่ยอดเยี่ยม ไลบรารีนี้ไม่ได้รู้จำเสียงอัตโนมัติโดยตรง แต่เป็นการเสริมความสามารถด้าน feature extraction ที่เป็นสิ่งสำคัญในการสร้างโมเดล ASR เช่นการค้นหาคุณสมบัติสำคัญๆ ของไฟล์เสียงต่างๆ
เพื่อให้เห็นภาพของการใช้งานไลบรารีเหล่านี้ในการสร้างโปรแกรม ASR นักพัฒนาต้องมีความเข้าใจในแต่ละส่วนของกระบวนการ ASR เริ่มตั้งแต่การกระตุ้นชุดข้อมูล (data preprocessing), การสกัดลักษณะเด่น (feature extraction), การฝึกโมเดล (model training), และการทดสอบโมเดล (model evaluation) เพื่อการทำงานที่มีประสิทธิภาพ
การทำงานกับ ASR ไม่ใช่เรื่องง่ายเสมอไป แต่ด้วยบรรดาไลบรารีเหล่านี้ อำนาจในการสร้างระบบที่ฉลาดก็ถูกนำไปอยู่ในมือของผู้พัฒนา ด้วยพื้นฐานของ Python และความกระตือรือร้นในการเรียนรู้ คุณสามารถเข้าถึงด้านไอทีและการพัฒนาซอฟต์แวร์ในมิติใหม่ได้ และที่สำคัญ ด้วยความเชี่ยวชาญที่ต้องการอย่างมากในยุคปัจจุบันนี้ การศึกษาโปรแกรมมิ่งที่โรงเรียนสอนคอมพิวเตอร์เช่น EPT จะช่วยปูพื้นฐานให้กับคุณ และเปิดประตูสู่โอกาสมากมายในด้านต่าง ๆ ของไอทีและการพัฒนาซอฟต์แวร์อย่างแน่นอน
หมายเหตุ: ข้อมูลในบทความนี้อาจจะผิด โปรดตรวจสอบความถูกต้องของบทความอีกครั้งหนึ่ง บทความนี้ไม่สามารถนำไปใช้อ้างอิงใด ๆ ได้ ทาง EPT ไม่ขอยืนยันความถูกต้อง และไม่ขอรับผิดชอบต่อความเสียหายใดที่เกิดจากบทความชุดนี้ทั้งทางทรัพย์สิน ร่างกาย หรือจิตใจของผู้อ่านและผู้เกี่ยวข้อง
หากเจอข้อผิดพลาด หรือต้องการพูดคุย ติดต่อได้ที่ https://m.me/expert.Programming.Tutor/
หากมีข้อผิดพลาด/ต้องการพูดคุยเพิ่มเติมเกี่ยวกับบทความนี้ กรุณาแจ้งที่ http://m.me/Expert.Programming.Tutor
085-350-7540 (DTAC)
084-88-00-255 (AIS)
026-111-618
หรือทาง EMAIL: NTPRINTF@GMAIL.COM