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What is ASR Full Form
| ASR Full Form | Automated Speech Recognition |
ASR का फुल फॉर्म Automated Speech Recognition होता है। एएसआर को हिंदी में स्वचालित वाक् पहचान कहते है।
ASR Full Form = Automated Speech Recognition
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What is Automatic Speech Recognition System (ASR Full Form)? स्वचालित वाक् पहचान प्रणाली क्या है?
Automatic Speech Recognition (ASR Full Form) प्रणाली एक ऐसी तकनीक है जिसे बोली जाने वाली भाषा को लिखित पाठ में बदलने के लिए उपयोग किया जाता है।
Automatic Speech Recognition (ASR Full Form) सिस्टम कई क्षेत्रों में उपयोग किए जाते हैं, जिनमें शामिल हैं:-
- Transcription Services: ASR तकनीक का उपयोग अक्सर Audio Recording या Live भाषण को नक़ल करने के लिए किया जाता है। जिससे बैठकों, साक्षात्कारों, व्याख्यानों या अन्य बोली जाने वाली भाषाओ की लिखित नक़ल तैयार करना आसान नहीं है।
- Voice Assistants: Siri, Google Assistant और Alexa जैसे असिस्टेंट उपयोगकर्ता के आदेशों और सवालों को समझने और उनका जवाब देने के लिए ASR का उपयोग होता है।
- Voice Commands: ASR उपयोगकर्ताओं को Voice Command के माध्यम से डिवाइस और एप्लिकेशन को नियंत्रित करने में सक्षम बनाता है। जैसे वॉयस-एक्टिवेटेड होम ऑटोमेशन सिस्टम और कारों में Voice Controlled Navigation।
- Accessibility: ASR तकनीक विकलांग व्यक्तियों की पूरी तरीके से मदद करती है। बोली जाने वाली सामग्री को Text में परिवर्तित करके जिसे स्क्रीन पर प्रदर्शित किया जा सकता है। उनका उपयोग उन लोगों द्वारा किया जा सकता है जो सुनने में कठिन हैं।
- Customer Service: स्वचालित फोन सिस्टम सहित कई ग्राहक सेवा इंटरैक्शन, ग्राहकों से बोले गए अनुरोधों को पहचानने और उसमे सुधार करने के लिए ASR पर निर्भर करते हैं।
- Language Translation: SSR को मशीनी अनुवाद प्रणालियों के साथ एकीकृत किया जा सकता है। ताकि बोली जाने वाली भाषा को एक भाषा में लिखा जा सके और फिर उसे दूसरी भाषा में अनुवाद किया जा सके।
SSR सिस्टम बोले गए शब्दों को सही से पहचानने और ध्वनिक मॉडलिंग, भाषा मॉडलिंग और सांख्यिकीय एल्गोरिदम सहित तकनीकों के संयोजन का उपयोग करते हैं। उन्हें विभिन्न भाषाओं और उच्चारणों की बारीकियों को सीखने के लिए ऑडियो रिकॉर्डिंग और संबंधित ट्रांसक्रिप्शन के बड़े डेटासेट पर प्रशिक्षण की आवश्यकता होती है।
What is an Example of Automatic Speech Recognition ASR? स्वचालित वाक् पहचान एएसआर का उदाहरण क्या है?
Automatic Speech Recognition (ASR Full Form) तकनीक का एक प्रमुख उदाहरण विभिन्न आभासी सहायकों और ध्वनि-सक्रिय उपकरणों में पाई जाने वाली ध्वनि पहचान सुविधा है। यहां कुछ प्रसिद्ध एएसआर उदाहरण दिए गए हैं:-
- Siri (Apple): सिरी ऐप्पल का Virtual Assistant है। जो iPhone, iPad, Mac और अन्य ऐप्पल डिवाइस पर उपलब्ध होता है। उपयोगकर्ता “अरे सिरी” कहकर या एक बटन दबाकर सिरी को सक्रिय कर सकते हैं। फिर वह अपनी भाषा का उपयोग करके प्रश्न कर सकते हैं या आदेश भी दे सकते हैं। सिरी का ASR घटक बोले गए इनपुट को टेक्स्ट में परिवर्तित करता है, जिसे फिर कार्य करने या प्रतिक्रियाएँ प्रदान करने के लिए संसाधित किया जाता है।
- Google Assistant (Google): Google Assistant Google का वॉयस-एक्टिवेटेड वर्चुअल असिस्टेंट होता है। जो Android device पर और अन्य प्लेटफॉर्म पर एक Standalone App के रूप में उपलब्ध होता है। यह उपयोगकर्ताओं के Voice Command और प्रश्नों को पहचानने और ट्रांसक्रिप्ट करने के लिए ASR का उपयोग करता है। जिससे Web Search, Smart device को नियंत्रित करना, रिमाइंडर सेट करना और विभिन्न कार्यों को सक्षम किया जा सकता है।
- Amazon Alexa (Amazon): एलेक्सा अमेज़ॅन का आवाज-नियंत्रित सहायक है। जो अमेज़ॅन इको और इको डॉट उपकरणों में पाया जाता है। यह बोले गए अनुरोधों को टेक्स्ट में बदलने के लिए SSR का उपयोग करता है और फिर कार्यों को पूरा करके या जानकारी प्रदान करके उपयोगकर्ता के सवालों का जवाब देता है।
- Microsoft Cortana (Microsoft): Cortana Microsoft का आभासी सहायक था। जो Windows उपकरणों और Microsoft के पारिस्थितिकी तंत्र में एकीकृत था। हालाँकि हाल के वर्षों में इसके समर्थन में गिरावट आई है। यह आवाज पहचान और प्रतिक्रिया के लिए एएसआर का भी उपयोग करता है।
- Voice Typing in Gboard (Google): मोबाइल उपकरणों के लिए Google के Gboard कीबोर्ड ऐप में एक वॉयस टाइपिंग सुविधा शामिल है जो बोले गए शब्दों को टेक्स्ट में ट्रांसक्राइब करने के लिए ASR का उपयोग करती है। यह सुविधा ध्वनि इनपुट का उपयोग करके Messages, Email या दस्तावेज़ों को शीघ्रता से लिखने के लिए उपयोगी है।
Automatic Speech Recognition (ASR Full Form) प्रौद्योगिकी के कुछ उदाहरण मात्र हैं। ASR आधुनिक तकनीक का एक अभिन्न अंग है। जिससे उपयोगकर्ताओं के लिए उपकरणों के साथ बातचीत करना, कार्य करना और अपनी आवाज का उपयोग करके जानकारी तक पहुंचना आसान हो गया है।
What are the Benefits of Automatic Speech Recognition (ASR Full Form)? एएसआर के क्या लाभ हैं?
Automatic Speech Recognition (ASR Full Form) तकनीक कई लाभ हमें प्रदान करती है। जो इसे विभिन्न अनुप्रयोगों में एक मूल्यवान उपकरण बनाती है। SSR के कुछ प्रमुख लाभ दिए गए हैं:-
- Improved Accessibility: ASR तकनीक विकलांग व्यक्तियों, विशेषकर श्रवण बाधित लोगों के लिए पहुंच बढ़ाती है। यह बोली जाने वाली सामग्री को Text में परिवर्तित करने की अनुमति देता है। जिसे स्क्रीन पर दिखाया जा सकता है या Text-to-Speech सिस्टम का उपयोग करके पढ़ा जा सकता है।जिससे जानकारी अधिक सरल हो जाती है।
- Efficient Data Entry: Automatic Speech Recognition (ASR Full Form) डेटा प्रविष्टि की गति और दक्षता में उल्लेखनीय वृद्धि करता है। उपयोगकर्ता Manual Typing की तुलना में तेज़ ट्रांसक्रिप्शन और डेटा इनपुट को सक्षम करके टेक्स्ट को निर्देशित कर सकते हैं।
- Enhanced User Experience: वॉयस कमांड और ASR के माध्यम से उपकरणों के साथ इंटरेक्शन अधिक उपयोगकर्ता-अनुकूल और प्राकृतिक अनुभव प्रदान करता है। अधिकतर Hands-Free या मोबाइल परिदृश्यों में। यह वvirtual assistants, in-car navigation और Smart Home Control जैसे अनुप्रयोगों के लिए विशेष रूप से महत्वपूर्ण है।
- Time and cost savings: ASR प्रतिलेखन सेवाओं, ग्राहक सहायता और डेटा प्रविष्टि से जुड़े समय और लागत को कम कर सकता है। यह उन कार्यों को स्वचालित करता है जिनके लिए अन्यथा मैन्युअल श्रम की आवश्यकता होती।
- Increased Productivity: ASR विभिन्न व्यावसायिक सेटिंग्स में उत्पादकता को बढ़ावा दे सकता है। चिकित्सा, कानूनी या व्यावसायिक क्षेत्रों के पेशेवर श्रुतलेख और नोट लेने के लिए ASR का उपयोग करते हैं। जिससे उन्हें Manual Data प्रविष्टि के बजाय अपने काम पर ध्यान केंद्रित करने की अनुमति मिलती है।
- Multilingual Support: ASR कई भाषाओं और उच्चारणों को पहचान सकता है और उनका प्रतिलेखन किया जा सकता है। जिससे यह भाषा अनुवाद या वैश्विक ग्राहक सेवा जैसे अंतरराष्ट्रीय या बहुभाषी अनुप्रयोगों के लिए उपयोगी हो जाता है।
- Safety and Convenience: ASR ड्राइविंग जैसी स्थितियों में हाथों से मुक्त संचालन को सक्षम करके सुरक्षा को बढ़ाता है। जहां Manual Input खतरनाक हो सकता है। यह विभिन्न उपकरणों और प्रणालियों के साथ बातचीत को सरल बनाकर सुविधा प्रदान करता है।
- Scalability: ASR सिस्टम को अनुप्रयोगों की एक विस्तृत श्रृंखला में एकीकृत किया जा सकता है। जिससे उन्हें विभिन्न उद्योगों और उपयोग के मामलों के लिए Scalable और अनुकूलनीय बनाया जाता है।
- Big Data Analysis: ASR बोले गए वार्तालापों या Audio सामग्री को टेक्स्ट में परिवर्तित कर सकता है। जिससे बड़ी मात्रा में बोले गए डेटा का विश्लेषण करना और अंतर्दृष्टि निकालना आसान होता है। जो अनुसंधान और व्यावसायिक विश्लेषण के लिए मूल्यवान हो सकता है।
- Language Learning: ASR भाषा सीखने वालों को सही उच्चारण प्रतिक्रिया और बोली जाने वाली भाषा का प्रतिलेखन प्रदान करके सहायता कर सकता है। जिससे शिक्षार्थियों को अपने भाषा कौशल में सुधार करने में मदद मिलती है।
What are the Three Types of Speech Recognition? वाक् पहचान के तीन प्रकार क्या हैं?
Speech पहचान के तीन प्राथमिक प्रकार होते हैं। प्रत्येक अलग-अलग उद्देश्यों और उपयोग के मामलों में काम करता है:-
Speaker-Dependent Speech Recognition: स्पीकर-निर्भर वाक् पहचान:
Speaker-Dependent Speech Recognition को किसी विशिष्ट उपयोगकर्ता या उपयोगकर्ताओं के सीमित समूह के भाषण को पहचानने के लिए किया जाता है। इन प्रणालियों को प्रशिक्षण की आवश्यकता होती है। जिसमें उपयोगकर्ता व्यक्तिगत वॉयस प्रोफ़ाइल बनाने के लिए सिस्टम को अपने भाषण के नमूने प्रदान करता है।
यह प्रशिक्षण प्रक्रिया सिस्टम को उपयोगकर्ता के अद्वितीय भाषण पैटर्न, उच्चारण और उच्चारण के अनुकूल होने में मदद करती है। स्पीकर-निर्भर सिस्टम प्रशिक्षित उपयोगकर्ता के लिए उच्च सटीकता प्रदान करते हैं लेकिन अन्य स्पीकर के लिए उतना अच्छा प्रदर्शन नहीं कर सकते हैं।
Speaker-independent Speech Recognition: वक्ता-स्वतंत्र वाक् पहचान:
Speaker-independent Speech Recognition प्रणालियाँ उपयोगकर्ता-विशिष्ट नहीं हैं और व्यक्तिगत प्रशिक्षण की आवश्यकता के बिना उपयोगकर्ताओं की एक बड़ी श्रृंखला के भाषण को समझने के लिए किया जाता है। ये सिस्टम सामान्य भाषा का उपयोग करते हैं और किसी विशिष्ट उपयोगकर्ता की आवाज प्रोफ़ाइल पर निर्भर नहीं होते हैं।
वे किसी विशेष उपयोगकर्ता के लिए Speaker-independent Speech Recognition के समान सही नहीं हो सकते हैं। वह अधिक बहुमुखी हैं और आवाज़ों और उच्चारणों की एक विस्तृत श्रृंखला को संभाल सकते हैं।
Adaptive or Speaker-Adaptive Speech Recognition:अनुकूली या वक्ता-अनुकूली वाक् पहचान:
Adaptive or speaker: अनुकूली या स्पीकर:-
अनुकूली वाक् पहचान प्रणाली स्पीकर-निर्भर और स्पीकर-स्वतंत्र मान्यता दोनों के तत्वों को एक दूसरे से जोड़ती है। ये सिस्टम उपयोगकर्ताओं के साथ बातचीत करते समय के साथ सही अनुकूलित और सुधार कर सकते हैं। वे एक सामान्य भाषा मॉडल से शुरुआत करते हैं लेकिन फिर उपयोगकर्ता-विशिष्ट इनपुट और फीडबैक के आधार पर इसे परिष्कृत कर सकते हैं। इस अनुकूलन के परिणामस्वरूप कुछ हद तक बहुमुखी प्रतिभा बनाए रखते हुए व्यक्तिगत उपयोगकर्ताओं के लिए बेहतर सटीकता प्राप्त हो सकती है।
Speech Recognition प्रकार का चुनाव विशिष्ट एप्लिकेशन और उपयोगकर्ता-विशिष्ट सटीकता और वक्ताओं की एक विस्तृत श्रृंखला को समायोजित करने की आवश्यकता के बीच व्यापार-बंद पर निर्भर करता है। Siri या Google असिस्टेंट जैसे व्यक्तिगत आभासी सहायकों के लिए व्यापक उपयोगकर्ता आधार को पूरा करने के लिए Speaker-Dependent Systems का उपयोग किया जाता है।
कुछ पेशेवर या चिकित्सा क्षेत्रों में एप्लिकेशन प्रशिक्षित उपयोगकर्ताओं के एक सीमित समूह के लिए उच्चतम सटीकता प्राप्त करने के लिए स्पीकर-निर्भर प्रणालियों का उपयोग कर सकते हैं। अनुकूली प्रणालियां अक्सर उन अनुप्रयोगों में उपयोग की जाती हैं। जहां वैयक्तिकरण और लचीलेपन दोनों की आवश्यकता होती है।
What is the Role of AI in Speech Recognition ? वाक् पहचान में AI की क्या भूमिका है?
Speech Recognition तकनीक में आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई) एक महत्वपूर्ण स्थान है। AI प्रौद्योगिकियां स्वचालित वाक् पहचान Automatic Speech Recognition (ASR Full Form) प्रणालियों के मूल हैं। जो उन्हें बोली जाने वाली भाषा को समझने और अनुवाद करने में सक्षम बनाती हैं। वाक् पहचान में AI की कुछ प्रमुख भूमिकाएँ हैं:-
- Pattern recognition: एआई एल्गोरिदम, मशीन लर्निंग और डीप लर्निंग तकनीकों का उपयोग ऑडियो सिग्नल में पैटर्न को पहचानने के लिए किया जाता है। ये एल्गोरिदम ध्वनियों, शब्दों और वाक्यांशों की पहचान करने के लिए बोले गए शब्दों की ध्वनिक विशेषताओं जैसे आवृत्ति, आयाम और अवधि का विश्लेषण करते हैं।
- Language Modeling: एआई मॉडल का उपयोग भाषा मॉडल को बनाने के लिए किया जाता है। जो किसी दी गई भाषा में शब्द अनुक्रमों की संभावना को पकड़ता है। इससे ASR प्रणाली को प्रासंगिक रूप से भविष्यवाणियां करने और प्रतिलेखन की सटीकता में सुधार करने में मदद मिलती है।
- Continuous learning : ASR सिस्टम नए डेटा और उपयोगकर्ता इंटरैक्शन से अनुकूलित और सीख भी सकते हैं। AI मॉडल इन प्रणालियों को भाषण पैटर्न और बोलियों में परिवर्तन को समायोजित करने के लिए अपनी भाषा और ध्वनिक मॉडल को लगातार अद्यतन और परिष्कृत करने की अनुमति देते हैं।
- Noise Reduction: AI का उपयोग पृष्ठभूमि शोर को फ़िल्टर करने और बोले गए इनपुट की स्पष्टता को बढ़ाने के लिए किया जाता है। यह Voice Assistant और कॉल सेंटर सिस्टम जैसे अनुप्रयोगों में महत्वपूर्ण है। जहां परिवेशीय शोर पहचान को प्रभावित कर सकता है।
- Speaker Customization : AI मॉडल ASR सिस्टम को व्यक्तिगत स्पीकर की अनोखी विशेषताओं के अनुकूल बनाने में मदद कर सकते हैं। विशिष्ट उपयोगकर्ताओं के लिए पहचान सटीकता में सुधार के लिए स्पीकर-विशिष्ट मॉडल बनाए जा सकते हैं।
- Natural Language Understanding : भाषण को लिखने से अलग, AI ASR सिस्टम को बोली जाने वाली भाषा के संदर्भ को समझने में सक्षम बनाता है। यह Virtual Assistant जैसे अनुप्रयोगों के लिए महत्वपूर्ण है। जहां उपयोगकर्ता के प्रश्नों और आदेशों को संसाधित करने और समझदारी से कार्य करने की आवश्यकता होती है।
- Contextual Understanding : AI, ASR सिस्टम को बातचीत के संदर्भ पर विचार करने में पूरी मदद करता है और प्रासंगिक प्रतिक्रिया प्रदान करता है। प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण (एनएलपी) तकनीकों का उपयोग अक्सर बोली जाने वाली भाषा से अर्थ निकालने और उपयोगकर्ता को निर्धारित करने के लिए किया जाता है।
- Multilingual Support: एआई-संचालित ASR सिस्टम को कई भाषाओं को पहचानने और ट्रांसक्रिप्ट करने के लिए प्रशिक्षित किया जा सकता है। जिससे उन्हें अंतरराष्ट्रीय उपयोग के लिए बहुमुखी बनाया जा सकता है।
- Adaptability: AI एएसआर प्रणालियों को विभिन्न उच्चारणों, बोलियों और क्षेत्रीय भाषण विविधताओं के अनुकूल होने की अनुमति देता है। जिससे विविध भाषाई संदर्भों में उनकी उपयोगिता का विस्तार होता है।
- Improved Accuracy: चल रहे AI अनुसंधान और विकास से एएसआर सटीकता में महत्वपूर्ण सुधार हुआ है। जिससे विभिन्न प्रकार के अनुप्रयोगों के लिए भाषण पहचान अधिक विश्वसनीय और व्यावहारिक हो गई है।
AI वाक् पहचान प्रौद्योगिकी के विकास और सफलता के पीछे भाग रहा है। यह सिस्टम को बोली जाने वाली भाषा को पाठ में बदलने उपयोगकर्ता के इरादे को समझने और विभिन्न कारकों के अनुकूल बनाने में सक्षम बनाता है। उपयोगकर्ता अनुभव को बढ़ाता है और एएसआर को कई क्षेत्रों और अनुप्रयोगों में एक मूल्यवान उपकरण बनाता है।
वाक् पहचान या Automatic Speech Recognition (ASR Full Form) बोली जाने वाली भाषा को बदलने के लिए विभिन्न तरीकों और तकनीकों का उपयोग करता है। इन विधियों को ध्वनिक मॉडलिंग, भाषा मॉडलिंग और डिकोडिंग में वर्गीकृत किया जा सकता है। वाक् पहचान में उपयोग की जाने वाली प्रमुख विधियाँ इस प्रकार हैं:
Acoustic Modelling: ध्वनिक मॉडलिंग:
Hidden Markov Model (HMM): हिडन मार्कोव मॉडल (एचएमएम):
HMM का व्यापक रूप से ASR में उपयोग किया जाता है। वह मॉडल के भीतर स्थितियों और विविधताओं पर विचार करके भाषण की ध्वनिक विशेषताओं जैसे ध्वनि संबंधी विशेषताओं को मॉडल करते हैं। HMM बोले गए शब्दों में ध्वनियों के अस्थायी अनुक्रम को पकड़ लेते हैं।
Deep Learning: गहन तंत्रिका नेटवर्क, जिसमें कन्वेन्शनल न्यूरल नेटवर्क (सीएनएन) और आवर्तक तंत्रिका नेटवर्क (आरएनएन) शामिल होते हैं। ध्वनिक मॉडलिंग में प्रमुख हो गए हैं। लंबी अल्पकालिक मेमोरी (एलएसटीएम) और गेटेड आवर्तक इकाई (जीआरयू) नेटवर्क का उपयोग अक्सर ऑडियो डेटा के अनुक्रम मॉडलिंग के लिए किया जाता है।
Feature Extraction: मॉडलिंग के लिए ऑडियो सिग्नल से प्रासंगिक जानकारी निकालने के लिए मेल-फ़्रीक्वेंसी सेप्स्ट्रल गुणांक (एमएफसीसी), स्पेक्ट्रल फीचर्स और फ़िल्टर बैंक जैसी तकनीकों का उपयोग किया जाता है।
Language Modeling:
- N-gram : एन-ग्राम मॉडल किसी भाषा में उनकी सह-घटना के आधार पर शब्द अनुक्रमों की संभावना की गणना करते हैं। ये मॉडल एएसआर प्रणाली को शब्द संयोजनों की संभावना की भविष्यवाणी करने और प्रतिलेखन सटीकता में सुधार करने में मदद करते हैं।
- Statistical Language Models: ये मॉडल शब्द अनुक्रमों और वाक्यांशों की संभावना का अनुमान लगाने के लिए सांख्यिकीय तकनीकों का उपयोग करते हैं। पहचान सटीकता में सुधार के लिए उन्हें ध्वनिक मॉडल के साथ जोड़ा जा सकता है।
- Neural Language Models: भाषा मॉडल बनाने के लिए आवर्तक तंत्रिका नेटवर्क (RNN) और ट्रांसफॉर्मर सहित गहन शिक्षण विधियों का उपयोग किया जाता है। ये मॉडल जटिल भाषा पैटर्न और संदर्भ को अधिक प्रभावी ढंग से पकड़ सकते हैं।
Decoding:
- Viterbi Algorithm:: विटरबी एल्गोरिदम का उपयोग एचएमएम-आधारित ASR सिस्टम को डिकोड करने के लिए किया जाता है। यह देखे गए ऑडियो डेटा से मेल खाने वाले शब्दों या टोन का सबसे संभावित अनुक्रम निर्धारित करता है।
- Beam Search: बीम खोज एक अनुकूलन तकनीक है जिसका उपयोग संभावित शब्द अनुक्रमों को कुशलतापूर्वक खोजने के लिए किया जाता है। इससे खोज स्थान को कम करने और पहचान सटीकता में सुधार करने में मदद मिलती है।
Deep Learning End-to-End Model:
- End-to-end ASR: ये मॉडल ध्वनिक और भाषा मॉडलिंग में स्पष्ट अलगाव के बिना ऑडियो इनपुट को सीधे टेक्स्ट आउटपुट में मैप करने के लिए गहन शिक्षण तकनीकों का उपयोग करते हैं। आवर्तक तंत्रिका नेटवर्क और ट्रांसफार्मर को एंड-टू-एंड एएसआर सिस्टम में लागू किया गया है।
हाइब्रिड मॉडल: - Hybrid ASR: कुछ एएसआर सिस्टम पारंपरिक एचएमएम-आधारित तरीकों और गहन शिक्षण तकनीकों दोनों के तत्वों को जोड़ते हैं। हाइब्रिड मॉडल उच्च पहचान सटीकता प्राप्त करते हुए दोनों दृष्टिकोणों की ताकत का लाभ उठाते हैं।
Automatic Speech Recognition (ASR Full Form) सिस्टम को विशिष्ट स्पीकर या एप्लिकेशन के लिए अनुकूलित किया जा सकता है। जिससे उन्हें व्यक्तिगत उपयोगकर्ताओं या विशेष संदर्भों के लिए पहचान सटीकता में सुधार करने की अनुमति मिलती है। अतिरिक्त प्रशिक्षण डेटा या उपयोगकर्ता प्रतिक्रिया का उपयोग करके फाइन-ट्यूनिंग प्राप्त की जा सकती है।
Multilingual and Interlingual ASR:
विविध भाषाई परिवेशों में संचार की सुविधा के लिए शून्य-शॉट या कुछ-शॉट क्रॉस-भाषी एएसआर सहित कई भाषाओं को पहचानने और उनका प्रतिलेखन करने की तकनीक विकसित की जा रही है।
वाक् पहचान प्रौद्योगिकी की सटीकता और बहुमुखी प्रतिभा में लगातार सुधार करने के लिए कृत्रिम बुद्धिमत्ता और मशीन लर्निंग में प्रगति का उपयोग करते हुए, इन तरीकों को अक्सर एएसआर प्रणाली की विशिष्ट आवश्यकताओं के अनुसार संयोजित और तैयार किया जाता है।
ASR का Full Form और भी है।
ASR Full Form = Anti-Slip Regulation
ASR Full Form = American Sociological Review
ASR Full Form = Airport Surveillance Radar
ASR Full Form = Association des Scouts du Rwanda
ASR Full Form = Alkali-Silica Reaction
ASR Full Form = Analyte-Specific Reagent
ASR Full Form = Answer Seizure Ratio
ASR Full Form = Army Service Ribbon
ASR Full Form = Advanced Shake Reduction