Categories: Sinhala SUSL

Lip Reading සමග නව ලෝකයට එන LipNet


බිහිරි පුද්ගලයින් සමග කතාබහ කිරීමට, කට හඩ උපදවිය නොහැකි අය සමග කතාබහ කිරීමට යනාදී වැඩ වෙනුවෙන් යොදා ගන්නා ලොව අලුත්ම තාක්ෂණය විදිහට Lip Reading with LipNet හදුන්වන්න පුළුවන්. බ්‍රිතාන්යේ සරසවියේ, පරිගණක විද්‍යා අධ්‍යනඅංශයේ පර්යේෂකයින් පිරිසක් විසින් මෙම කෘතීම බුද්ධි පරිගණක පද්ධතිය සොයාගෙන ඇත.

එය භාවිතා කරන විට 93% ක නිවැරදිතාවෙන් යුතුව පවසන දේ කියවිය හැක. ඉතා හොද Lip Reader කෙනෙක්ට වුවද, 60% ක නිවැරදිතාවෙන් කියවිය හැක්කේ ද කලාතුරකිනි. Google සමාගමේ DeepMind නම් කෘතිම බුද්ධි ආයතනය උපකාරයෙන් තොල් සැලෙන රටාව හදුනා ගැනීමට හැකි, කෘතිම බුද්ධි පරිගණක ගණනය කිරීමේ, Algorithm එක සකසා ගන්නා ලදී. එතැන් සිට video කියවමින්, වචන දත්ත ගබඩාවක් සකසා, LipNetපද්ධතිය නිමවන ලදී. දැනට මෙය භාවිතා කරන්නේ ඉංග්‍රීසි භාෂාවෙන් වුවද ඕනෑම භාෂාවක් සදහා මෙම ක්‍රමය භාවිත කරන්න පුළුවන්.

මෙම LipNet තාක්ෂණය යොදා ගතහැකි තවත් අවස්ථා ගණනාවක් වේ. මහජනයා ගැවසෙන තැනක සිට කටහඩ නොනගා රහසේ කතා කරමින් smartphone භාවිතා කිරීමට හැකි App තැනීමට මෙම තාක්ෂණය භාවිතා කරන්නට පුළුවන්. තවද ඝෝෂාකාරී තත්වයක වුවද LipNet මගින් බාධාවකින් තොරව කතා කරන්න පුළුවන්. එහිදී අපගේ තොල් සැලෙන රටාව හදුනාගන්නා app එක කතාව වචනයට හරවා අනෙක් කෙලවරේ සිටින්නාට දන්වන්නට පුළුවන්. එසේම ඇගිලි සලකුණ, ඇසේ කණිනිකාව හදුනාගැනීම, කට හඩ හදුනාගැනීම වැනි Biometric identification තාක්ෂණ මගින් තොල් සැලෙන රටාව කියවීම භාවිතා කරන්න පුළුවන්.

දැනට මෙම ක්‍රමයේ ඇති දුර්වලතා වශයෙන්, සෑම භාෂාවකම තිබෙන හඩ වෙනස්වුවත්, එක සේ තොල් සොලවා කියවන වචන හදුනාගත නොහැකි වීම හදුන්වන්න පුළුවන්. ඉංග්‍රීසි භාෂාවේ එන Pat, Bat හා Mat යන වචන භාවිතය හදුන්වන්න පුළුවන්. ඒවායේ අර්ථය වෙනස් වුවද තොල් සොලවා උච්චාරණය කරන්නේ එකම විදියටය. මෙවැනි තැන් දියුණු කරන්නට පර්යේෂකයෝ උපක්‍රම සොයමින් සිටි. ඉන් එක උපක්‍රමයක් වන්නේ, වචන උච්චාරණයත් සමග වාක්‍යයක්ම අවබෝධ කරගත හැකි සේ මෙහි Algorithm ය දියුණු කිරීමයි. ඒ සදහා Google සමාගමේ සහයෝගයද ලබාගැනේ. Google Search engine හී වචනයක් සෙවූ විට එය යේදී ඇති වාක්‍යයක්ද පෙන්වන සේ,  LipNet ජාලයේදී භාවිතා කරන වචන සමග වාක්‍ය දත්ත ද ඉදිරියේදී එක් කිරීමට නියමිතය. එවිට වචනය වාක්‍යයක යෙදී ඇති ස්වරුපය දැන, නොමනා වචන මගහැර, ගැලපෙන වචනය දැන ගනී.


Article by: Sachith Mayantha Fernando

 

No comments yet

Post a comment

Post your comment