# การรู้จำคำพูด

**การรู้จำคำพูด** ใช้หลักของการออกเสียงเข้ามาเกี่ยวข้อง โดยการรู้จำของระบบคอมพิวเตอร์นั้นจะต้องใช้ศาสตร์ทางด้านปัญญาประดิษฐ์โดยวิธีการเรียนรู้ของระบบคอมพิวเตอร์จะจำเอารูปแบบเสียง ๆ นั้น มาสร้างเป็นฟังก์ชันที่จะใช้ในการคำนวณของระบบคอมพิวเตอร์เมื่อได้รับเสียงเข้ามาก็จะเอาเสียงไปเทียบกับฟังก์ชันที่ได้สร้างขึ้น

## เทคโนโลยีรู้จำเสียงพูด (Automatic Speech Recognition: ASR)

เป็นสาขาย่อยของ วิชาภาษาศาสตร์คอมพิวเตอร์ที่พัฒนาวิธีการและเทคโนโลยีที่ช่วยให้การรับรู้และการแปลภาษาพูดเป็นข้อความโดยคอมพิวเตอร์ ซอฟต์แวร์รู้จำเสียงพูดขั้นพื้นฐานมีคำศัพท์ที่จำกัด องคำและวลีและอาจระบุสิ่งที่พูดอย่างชัดเจน ซึ่งประเภทของระบบรู้จำเสียงพูดสามารถแบ่งได้ เป็น 3 ประเภท ดังนี้

1. เทคโนโลยีรู้จำเสียงพูดแบบคำโดด (Isolated speech) คือระบบที่รู้จำคำสั้น ๆ เพียงไม่กี่คำสั่ง เพื่อให้ระบบบสามารถตอบโต้ได้อย่างรวดเร็ว
2. เทคโนโลยีรู้จำเสียงพูดแบบต่อเนื่อง (Continuous speech) คือระบบรู้จำคำจากเสียงอย่างต่อเนื่อง แล้วทำการพิจารณาตัดเสียงพูด
3. เทคโนโลยีรู้จำที่จำเสียงเพียงบ้างส่วน (Spontaneous speech) คือระบบที่จดจำเสียงที่ตรวจหาคำสำคัญเพียงคำเดียวในประโยคเพื่อหาใจความสำคัญ

Speech Recognition คือระบบโปรแกรมคอมพิวเตอร์ที่สามารถแปลงเสียงพูด (Audio File) เป็นข้อความตัวอักษร (Text) โดยสามารถแจกแจงคำพูดต่าง ๆ ที่มนุษย์สามารถพูดใส่ไมโครโฟน โทรศัพท์หรืออุปกรณ์อื่น ๆ และเข้าใจคำศัพท์ทุกคำอย่างถูกต้องเกือบ 100% โดยเป็นอิสระจากขนาดของกลุ่มคำศัพท์ ความดังของเสียงและลักษณะการออกเสียงของผู้พูด โดยระบบจะรับฟังเสียงพูดและตัดสินใจว่าเสียงที่ได้ยินนั้นเป็นคำ ๆ ใด เทคโนโลยีที่เป็นส่วนสำคัญในการทำ ASR เรียกว่า Hidden Markov Model (HMM) เทคโนโลยีชนิดนี้สามารถที่จะเข้าใจคำพูด จากการจำแนกความแตกต่างและการประมาณการถึงความเป็นไปได้ของส่วนประกอบของหน่วยที่เป็นพื้นฐานของเสียงที่อยู่ติด ๆ กัน โดยอาศัยหลักการที่ว่าเสียงแต่ละเสียงจะมีขอบเขตของสัญญาณและลักษณะเฉพาะที่มีความแตกต่างกัน

โดยระบบรู้จำเสียงพูด มีส่วนประกอบหลัก 5 ส่วนคือ

1. ส่วนรับเสียง (Acoustic Front-end) เป็นส่วนที่ทำหน้าที่เกี่ยวกับการประมวลผลสัญญาณ (signal processing) และสกัดคุณลักษณะ (feature extraction)
2. โมเดลเสียง (Acoustic Model) เป็นส่วนที่จัดเก็บความรู้สำหรับระบบรู้จำเสียงพูด
3. โมเดลภาษา (Language Model) เป็นส่วนที่รวบรวมเงื่อนไขของลำดับคำในภาษา
4. ตัวตรวจจับ (Decoder) เป็นส่วนที่ค้นหาความคล้ายของลำดับคำจากเสียงที่ได้รับ
5. คลังศัพท์ (Lexicon) เป็นส่วนที่จัดเก็บคำศัพท์ทั้งหมด

บทบาทของเทคโนโลยีการรู้จำเสียงพูดที่สำคัญในปัจจุบัน คือ เป็นตัวเชื่อมประสานกับผู้ใช้งาน (User Interface) ซึ่งอำนวยความสะดวกในการติดต่อระหว่างมนุษย์กับคอมพิวเตอร์ ขณะที่มือไม่ว่าง ต้องการความคล่องตัว สายตาไม่ว่าง ไม่ต้องการใช้คีย์บอร์ด ทัศนวิสัยไม่ดี มีข้อจำกัดด้านร่างกาย ฯลฯ

ทั้งนี้ความท้าทายและทิศทางการพัฒนาเทคโนโลยีดังกล่าว มีดังต่อไปนี้

1. ความทนทาน (Robustness) เพื่อให้ได้ความถูกต้องของการรู้จำที่ไม่ลดลง เมื่อข้อมูลที่ส่งมาเกิดความผิดเพี้ยนหรือหายไปเนื่องจากสิ่งรบกวนต่าง ๆ
2. การเรียนรู้และปรับปรุงตัวเองโดยอัตโนมัติ (Automatic Training and Adaptation) เพื่อให้ระบบสามารถเรียนรู้และปรับปรุงตัวเองให้เข้ากับการทำงานในลักษณะต่าง ๆ ได้อย่างรวดเร็ว ประหยัด และเรียบง่าย
3. การรู้จำเสียงพูดที่เป็นธรรมชาติ (Spontaneous Speech) เพื่อให้ระบบสามารถรู้จำสำเนียงการพูด (Prosody) จังหวะการพูด อารมณ์ และพฤติกรรมการพูดรูปแบบแบบต่าง ๆ
4. การสนทนา (Dialogue Models) เพื่อให้ระบบสามารถเข้าใจบทสนทนาของผู้ใช้
5. การสร้างภาษาโต้ตอบ (Natural Language Response Generation) เพื่อให้ระบบ สามารถสร้างภาษาโต้ตอบกับผู้ใช้ โดยภาษาที่สร้างขึ้นต้องสอดคล้องและเหมาะสมกับเรื่องที่กำลังสนทนา
6. การสังเคราะห์และสร้างเสียงพูด (Speech Synthesis and Generation) เพื่อให้ระบบสามารถสังเคราะห์เสียงพูดและสนทนาโต้ตอบกับผู้ใช้
7. ระบบหลายภาษา (Multilingual Systems) เพื่อการเข้าถึงข้อมูลข้ามภาษาและการแปลภาษาแบบทันกาลจากเสียงพูด
8. ระบบแบบผสมผสาน (Multimodal Systems) เป็นการนำข้อมูลด้านอื่นที่นอกเหนือจากข้อมูลทางภาษาและเสียงพูด เช่น สีหน้า ฝีปาก ท่าทาง และลายมือ เข้ามาใช้เพื่อเพิ่มความถูกต้องของการรู้จำและความเข้าใจในภาษา

ตัวอย่าง รถเข็นคนพิการควบคุมด้วยระบบรู้จำเสียงพูด

ระบบรู้จำเสียงพูด (Speech Recognition) ใช้ในการควบคุมรถเข็นคนพิการให้เคลื่อนที่ไปในทิศทางต่าง ๆ โดยกำหนดด้วยคำสั่ง 9 คำสั่ง ประกอบด้วยคำว่า เดินหน้า ถอยหลัง เลี้ยวซ้าย เลี้ยวขวา กึ่งซ้าย กึ่งขวา เร็วขึ้น ช้าลง และหยุด ซึ่งจะเป็นคำสั่งที่ใช้เป็นสัญญาณอินพุตเข้าสู่ระบบ และระบบก็จะประมวลผลตัดสินใจและส่งค่าเอาท์พุต ออกไปควบคุมมอเตอร์เพื่อเคลื่อนรถเข็นคนพิการในทิศทางที่สั่ง

องค์ประกอบหลัก ๆ ของระบบรู้จำเสียงพูดแบ่งได้เป็น 3 ขั้นตอนดังนี้

1. การเตรียมสัญญาณขั้นต้น (Preprocessing) เป็นขั้นตอนที่จะทำให้สัญญาณเสียงที่จะนำไปใช้ หรือรับเข้ามานั้น มีความสมบูรณ์มากที่สุด โดยจะทำการกำจัดสัญญาณรบกวน (Noise) และตัดส่วนที่ไม่ใช่สัญญาณเสียง (Unvoice) ออกซึ่งจะเหลือแต่เพียง ช่วงที่เป็นข้อมูลเสียง
2. การหาลักษณะสำคัญของเสียง (Feature Extraction) เป็นขั้นตอนที่ใช้สำหรับหาองค์ประกอบสำคัญต่าง ๆ ของเสียงแต่ละเสียงที่รับเข้ามา ให้รู้ว่าคำแต่ละคำนั้นมีลักษณะเด่นอย่างไร
3. การรู้จำเสียงพูด (Speech Recognition) เป็นขั้นตอนที่ให้ระบบทำการเรียนรู้โดยการนำสัญญาณเสียงเข้าสู่ระบบโครงข่ายประสาทเทียม (Neural Network System) เพื่อระบบจะทำการตัดสินใจ และให้ผลลัพธ์ตามสัญญาณเสียงที่แตกต่างกันได้ถูกต้อง