
العملية التي من خلالها تحدد الآلة وتفهم الكلمات المنطوقة من الإشارات الصوتية.التعرف على الكلام هو التقنية التي تمكّن الآلات من تحويل اللغة المنطوقة إلى نص أو أوامر. يتضمن تحليل الإشارات الصوتية، واستخراج الخصائص الصوتية، وربطها بالوحدات اللغوية مثل الفونيمات والكلمات. تستخدم الأنظمة الحديثة شبكات عصبية عميقة مدرّبة على كميات هائلة من بيانات الكلام لتحقيق دقة تقترب من دقة الإنسان، حتى في البيئات المزعجة أو مع اللهجات المتنوعة.
المحاولات المبكرة في الخمسينيات استخدمت مطابقة الأنماط البسيطة للأرقام. تقدم المجال مع نماذج ماركوف المخفية في الثمانينيات، لكن الاختراق جاء في العقد 2010 عندما حل التعلم العميق محل النماذج الصوتية التقليدية، مما حسن الدقة بشكل كبير.
تبدأ العملية برقمنة شكل الموجة الصوتية وتقسيمه إلى إطارات قصيرة (مثل 25 مللي ثانية). لكل إطار، تُستخرج خصائص مثل معاملات التردد الميلية (MFCCs)، التي تلتقط الشكل الطيفي للصوت. تُغذى هذه المتجهات المميزة إلى شبكة عصبية — غالبًا بنية متكررة أو محول — تُخرج احتمالات على الفونيمات أو الحروف الممكنة. ثم يجمع نموذج لغوي هذه الاحتمالات مع القيود اللغوية لإنتاج تسلسل النص الأكثر ترجيحًا. النماذج الحديثة من البداية إلى النهاية (مثل Whisper وDeepSpeech) تتعلم التعيين الكامل من الصوت إلى النص مباشرة، متجاوزةً المحاذاة الصوتية الصريحة.
التعرف على الكلام يشغل المساعدين الافتراضيين (Siri، Alexa)، وخدمات النسخ الآلي، والأجهزة التي تُتحكم بالصوت، والترجمة الفورية للنصوص للمعاقين سمعيًا.
أنظمة التعرف على الكلام الحديثة حساسة جدًا لدرجة أنه يمكن خداعها بأوامر فوق صوتية غير مسموعة مخبأة في التسجيلات الصوتية، وهي ثغرة أمنية اكتُشفت في عام 2017.
















