ऑप्टिकल कैरेक्टर रिकॉग्निशन (OCR) एक ऐसी तकनीक है जो स्कैन किए गए दस्तावेज़ों, PDF और छवियों को संपादन योग्य टेक्स्ट में बदलने की अनुमति देती है। ओसीआर सॉफ्टवेयर छवि का विश्लेषण करके और उसके भीतर के पात्रों की पहचान करके काम करता है। सॉफ्टवेयर तब वर्णों को मशीन-पठनीय पाठ में परिवर्तित करता है, जिसे संपादित और खोजा जा सकता है।
OCR की प्रक्रिया इमेज के प्री-प्रोसेसिंग से शुरू होती है, जिसमें इमेज एन्हांसमेंट, नॉइज़ रिडक्शन और थ्रेशोल्डिंग जैसे कदम शामिल हैं। छवि वृद्धि का उपयोग छवि की गुणवत्ता में सुधार के लिए किया जाता है, जबकि शोर में कमी का उपयोग अवांछित विवरण को हटाने के लिए किया जाता है। थ्रेशोल्डिंग का उपयोग इमेज को बाइनरी इमेज में बदलने के लिए किया जाता है, जिससे OCR सॉफ़्टवेयर के लिए वर्णों की पहचान करना आसान हो जाता है।
एक बार जब छवि पूर्व-संसाधित हो जाती है, तो OCR सॉफ़्टवेयर वर्ण पहचान प्रक्रिया शुरू कर देता है। इस प्रक्रिया में छवि में वर्णों के आकार, आकार और स्थिति का विश्लेषण करना शामिल है। सॉफ्टवेयर वर्णों की तुलना ज्ञात वर्णों के डेटाबेस से करता है और उनका मिलान करने का प्रयास करता है। सॉफ्टवेयर पात्रों के संदर्भ को भी ध्यान में रखता है, जो पहचान की सटीकता में सुधार करने में मदद कर सकता है।
वर्ण पहचान प्रक्रिया के बाद, ओसीआर सॉफ्टवेयर पोस्ट-प्रोसेसिंग करता है, जिसमें वर्तनी-जांच, व्याकरण-जांच और स्वरूपण जैसे कदम शामिल हैं। वर्तनी जाँच का उपयोग मान्यता प्राप्त पाठ में किसी भी त्रुटि को ठीक करने के लिए किया जाता है, जबकि व्याकरण जाँच का उपयोग यह सुनिश्चित करने के लिए किया जाता है कि पाठ व्याकरणिक रूप से सही है। स्वरूपण का उपयोग यह सुनिश्चित करने के लिए किया जाता है कि पाठ ठीक से संरेखित है और इसमें सही फ़ॉन्ट और रिक्ति है।
पिछले कुछ वर्षों में ओसीआर प्रौद्योगिकी में काफी सुधार हुआ है, और आज, ओसीआर सॉफ्टवेयर के साथ उच्च स्तर की सटीकता प्राप्त करना संभव है। बाजार के कुछ बेहतरीन OCR सॉफ्टवेयर में Adobe Acrobat, ABBYY FineReader, और Tesseract शामिल हैं। Adobe Acrobat व्यवसायों और व्यक्तियों के लिए एक लोकप्रिय विकल्प है, जिन्हें बड़ी संख्या में दस्तावेज़ों को परिवर्तित करने की आवश्यकता होती है, जबकि ABBYY FineReader और Tesseract डेवलपर्स के लिए लोकप्रिय विकल्प हैं, जिन्हें अपने अनुप्रयोगों में OCR कार्यक्षमता को एकीकृत करने की आवश्यकता होती है।
ओसीआर के अलावा, एक अन्य संबंधित तकनीक है जिसे स्पीच-टू-टेक्स्ट (एसटीटी) रूपांतरण कहा जाता है । एसटीटी एक ऐसी तकनीक है जो बोले गए शब्दों को लिखित पाठ में बदलने की अनुमति देती है। एसटीटी की प्रक्रिया भाषण की रिकॉर्डिंग से शुरू होती है, जिसे माइक्रोफ़ोन या डिजिटल रिकॉर्डिंग डिवाइस का उपयोग करके किया जा सकता है।
अगला कदम ऑडियो रिकॉर्डिंग को संसाधित करना है, जिसमें शोर में कमी, भाषण विभाजन और फीचर निष्कर्षण जैसे चरण शामिल हैं। किसी भी अवांछित पृष्ठभूमि शोर को दूर करने के लिए शोर में कमी का उपयोग किया जाता है, जबकि भाषण विभाजन का उपयोग भाषण को अलग-अलग खंडों में अलग करने के लिए किया जाता है। फीचर एक्सट्रैक्शन का उपयोग भाषण से प्रासंगिक जानकारी निकालने के लिए किया जाता है, जैसे कि पिच, लाउडनेस और फॉर्मेंट्स।
ऑडियो रिकॉर्डिंग संसाधित होने के बाद, एसटीटी सॉफ्टवेयर वाक् पहचान प्रक्रिया शुरू करता है। इस प्रक्रिया में भाषण खंडों का विश्लेषण करना और उनकी तुलना ज्ञात शब्दों और वाक्यांशों के डेटाबेस से करना शामिल है। सॉफ्टवेयर भाषण के संदर्भ को भी ध्यान में रखता है, जो मान्यता की सटीकता में सुधार करने में मदद कर सकता है।
वाक् पहचान प्रक्रिया के बाद, एसटीटी सॉफ्टवेयर पोस्ट-प्रोसेसिंग करता है, जिसमें व्याकरण की जाँच, विराम चिह्न और कैपिटलाइज़ेशन जैसे चरण शामिल हैं। व्याकरण की जाँच का उपयोग यह सुनिश्चित करने के लिए किया जाता है कि पाठ व्याकरणिक रूप से सही है, जबकि विराम चिह्न और पूंजीकरण का उपयोग पाठ की पठनीयता में सुधार के लिए किया जाता है।
तकनीकी रूप से, एसटीटी का सबसे आम तरीका मशीन लर्निंग पर आधारित है और इसे स्वचालित वाक् पहचान (एएसआर) के रूप में जाना जाता है।
ASR की प्रक्रिया भाषण की रिकॉर्डिंग से शुरू होती है, जिसे बाद में डिजिटल सिग्नल में बदल दिया जाता है। डिजिटल सिग्नल को तब छोटे खंडों में विभाजित किया जाता है, जिन्हें फ्रेम कहा जाता है, और प्रत्येक फ्रेम का विश्लेषण उसकी वर्णक्रमीय सामग्री के लिए किया जाता है, जो भाषण में मौजूद आवृत्तियों का प्रतिनिधित्व करता है। प्रत्येक फ्रेम की वर्णक्रमीय सामग्री की तुलना पूर्व-निर्धारित मॉडल के एक सेट से की जाती है, जिसे ध्वनिक मॉडल के रूप में जाना जाता है, जो भाषण में मौजूद ध्वनि की सबसे संभावित ध्वनि या बुनियादी इकाइयों को निर्धारित करता है।
एक बार स्वरों की पहचान हो जाने के बाद, उन्हें भाषा मॉडलिंग नामक एक प्रक्रिया का उपयोग करके शब्दों में जोड़ दिया जाता है। इस प्रक्रिया में स्वरों की तुलना पूर्व-निर्धारित मॉडलों के एक समूह से की जाती है, जिन्हें भाषा मॉडल के रूप में जाना जाता है, जो भाषा में होने वाले शब्दों के विभिन्न अनुक्रमों की संभावना का प्रतिनिधित्व करते हैं। भाषा मॉडल वाक्य के संदर्भ को भी ध्यान में रखता है।
अंतिम चरण भाषण का एक प्रतिलेख उत्पन्न करना है, जो पहचाने गए शब्दों को वाक्यों में जोड़कर और उन्हें सही ढंग से विराम चिह्न बनाकर किया जाता है। इस चरण में पोस्ट-प्रोसेसिंग नामक एक प्रक्रिया भी शामिल है, जिसमें पिछले चरणों के दौरान पेश की गई किसी भी त्रुटि को दूर करना शामिल है।
ASR के सबसे लोकप्रिय अनुप्रयोगों में से एक वॉयस असिस्टेंट में है, जैसे कि Apple का सिरी, Amazon का Alexa और Google Assistant। ये ध्वनि सहायक उपयोगकर्ताओं को प्राकृतिक भाषा का उपयोग करके अपने उपकरणों के साथ बातचीत करने की अनुमति देते हैं, जिससे रिमाइंडर सेट करना, संगीत बजाना और फ़ोन कॉल करना जैसे कार्य करना आसान हो जाता है। इसके अतिरिक्त, ASR के एकीकरण के साथ, उपकरण नेविगेशन, इंटरनेट पर खोज करने और स्मार्ट घरेलू उपकरणों को नियंत्रित करने में भी मदद कर सकते हैं।
एक अन्य क्षेत्र जहां एएसआर का व्यापक रूप से उपयोग किया जाता है वह ग्राहक सेवा के क्षेत्र में है। कई कंपनियां अपने ग्राहकों को इंटरएक्टिव वॉयस रिस्पांस (आईवीआर) सेवाएं प्रदान करने के लिए एएसआर सिस्टम का उपयोग करती हैं। यह ग्राहकों को प्राकृतिक भाषा का उपयोग करते हुए सिस्टम के साथ बातचीत करने की अनुमति देता है, जिससे उनके लिए आवश्यक जानकारी प्राप्त करना या लेन-देन पूरा करना आसान हो जाता है। इसके अतिरिक्त, सिस्टम का उपयोग ग्राहक कॉल को ट्रांसक्रिप्ट और विश्लेषण करने के लिए भी किया जा सकता है, जो ग्राहकों की जरूरतों और प्राथमिकताओं में मूल्यवान अंतर्दृष्टि प्रदान कर सकता है।
ASR के स्वास्थ्य सेवा उद्योग में भी अनुप्रयोग हैं। उदाहरण के लिए, इसका उपयोग चिकित्सा श्रुतलेखों को लिखने के लिए किया जा सकता है, जो समय बचा सकता है और त्रुटियों को कम कर सकता है। इसके अतिरिक्त, एएसआर का उपयोग इलेक्ट्रॉनिक स्वास्थ्य रिकॉर्ड (ईएचआर) या टेलीमेडिसिन सिस्टम के साथ बातचीत करने के लिए सीमित गतिशीलता या निपुणता वाले मरीजों की सहायता के लिए भी किया जा सकता है।
शिक्षा के क्षेत्र में, श्रवण बाधित छात्रों के लिए भाषण-से-पाठ प्रतिलेखन प्रदान करने के लिए एएसआर का उपयोग किया जा सकता है। इसके अतिरिक्त, ASR का उपयोग तत्काल प्रतिक्रिया प्रदान करके छात्रों को उनके उच्चारण और बोलने के कौशल में सुधार करने में मदद करने के लिए भी किया जा सकता है।
इन अनुप्रयोगों के अलावा, ASR के कई अन्य उपयोग भी हैं, जैसे कि मोटर वाहन उद्योग में जहां इसका उपयोग इन-कार सिस्टम और नेविगेशन के हैंड्स-फ्री नियंत्रण के लिए किया जा सकता है, और कानूनी क्षेत्र में, जहां इसका उपयोग लिप्यंतरण के लिए किया जा सकता है। अदालत की कार्यवाही। ASR का उपयोग मीटिंग, कॉन्फ़्रेंस कॉल और व्यवसाय से संबंधित अन्य ऑडियो को ट्रांसक्राइब करने के लिए भी किया जा सकता है, जिससे इन ईवेंट के लिखित रिकॉर्ड बनाना आसान हो जाता है।
कुल मिलाकर, ASR एक शक्तिशाली तकनीक है जिसके विभिन्न उद्योगों में कई अनुप्रयोग हैं। बोली जाने वाली भाषा को लिखित पाठ में बदलने की इसकी क्षमता इसे कई अलग-अलग कार्यों को स्वचालित करने के लिए एक मूल्यवान उपकरण बनाती है, और प्राकृतिक भाषा को समझने और प्रतिक्रिया देने की इसकी क्षमता इसे मानव-कंप्यूटर इंटरफेस के निर्माण के लिए एक आदर्श विकल्प बनाती है। जैसे-जैसे तकनीक में सुधार जारी है, संभावना है कि एएसआर के लिए आवेदनों की संख्या बढ़ती रहेगी।
यदि आप एमपी3 फाइलों को टेक्स्ट में परिवर्तित करने के लिए स्वयं इस तकनीक को आजमाना चाहते हैं, तो कई ऑनलाइन उपकरण पहले से ही उपलब्ध हैं, और जैसे-जैसे तकनीक में सुधार जारी है और प्रशिक्षण के लिए उपयोग किए जाने वाले डेटा की मात्रा में वृद्धि जारी है, वाक्-से-पाठ पहचान की सटीकता सिस्टम भी बढ़ रहा है। हालाँकि, अभी भी कुछ चुनौतियाँ हैं जिन्हें दूर करने की आवश्यकता है, जैसे कि विभिन्न लहजे, बोलियों और पृष्ठभूमि के शोर से निपटना।
एआई क्षेत्र में तेजी से प्रगति के कारण, भाषण और पाठ पहचान दोनों में अगले वर्षों में काफी सुधार होने की उम्मीद है और जो संभव है उसकी शुरुआत में हम ठीक हैं।
