SesTanıma

Arabaların konuşamamasının birkaç nedeni vardır: Teknolojik sınırlamalar: Arabaların konuşmasını sağlamak için gerekli olan yapay zeka ve ses tanıma teknolojileri, şu anda araçlarda yaygın olarak bulunmamaktadır. Dış seslerden etkilenme: Araçlardaki ses tanıma sistemleri, dış seslerden etkilenebilir ve bu da yanlış anlamalara yol açabilir. Farklı konuşma tipleri: Her insanın farklı bir konuşma tipi vardır, bu da araçların tüm farklı konuşma şekillerini tanımasını zorlaştırır. Komutların karmaşıklığı: Komutların vurgu, tonlama, uzatma ve kısaltma gibi unsurlara dikkat edilerek verilmesi gerekir, bu da araçların komutları doğru bir şekilde yorumlamasını zorlaştırır. Ancak, bazı araçlarda sesle kumanda edilebilen sistemler bulunmaktadır, örneğin Ford'un "Sync" sistemi veya APOLLON-34 sesli kontrol sistemi.

V sesini ayırt etmek için şu yöntemler kullanılabilir: F sesinden hareket etme: "F" sesi telaffuz edilirken alt dudak büzülerek sıkıldığında "V" sesi çıkar. Burun titreşimini hissetme: "V" sesi burun sesi değildir, bu nedenle burun titreşimi olmaz. Ayrıca, "V" sesini içeren kelimelerin ve varlıkların isimlerinin söylenmesi gibi etkinlikler de ayırt etmeyi kolaylaştırabilir. "V" sesi ile ilgili ayırt etme ve yazma çalışmaları için YouTube ve wordwall.net gibi kaynaklar kullanılabilir.

Yandex'in yapay zekası, özellikle Yazeka adlı hizmetiyle dikkat çekmektedir. Yazeka, Türkiye pazarı için geliştirilmiş olup, soruları hızlıca analiz ederek kapsamlı ve kaynak bazlı yanıtlar sunmaktadır. Bazı özellikleri: Derinlemesine ve anlaşılır yanıtlar: Bağlamı koruyarak detaylı bilgiler verir. Güncel veriler: Tarih sınırı olmadan, internete bağlı yanıtlar sunar. Video ve görsel ekleme: Yanıtlara video ve görsel özetler ekleyebilir. Akıl yürütme modu: Bilgileri karşılaştırır ve cevap vermeden önce düşünür. YandexGPT 3 Lite gibi yeni nesil yapay zeka modelleri de geliştirilmiştir ve bu modeller, önceki nesillere göre daha doğru ve az hatalı yanıtlar vermektedir. Genel olarak, Yandex'in yapay zekası, kullanıcı ihtiyaçlarına yönelik çeşitli ve etkili özellikler sunmaktadır.

Python'da ses tanıma yapmak için aşağıdaki kütüphaneler kullanılabilir: SpeechRecognition. PyAudio. gTTS (Google Text To Speech). Ses tanıma için temel adımlar: 1. Kütüphanelerin yüklenmesi. 2. Recognizer nesnesi oluşturma. 3. Mikrofonun veya ses dosyasının tanımlanması. 4. Ses tanıma. Daha detaylı bilgi ve örnekler için medium.com ve tr.python-3.com gibi kaynaklar incelenebilir.

Kodlanabilir bir robota ses komutu vermek için aşağıdaki adımlar izlenebilir: 1. Gerekli bileşenlerin hazırlanması: Arduino Uno, motor sürücü kalkanı, Bluetooth modülü (HC-05 veya HC-06) gibi bileşenler gereklidir. 2. Bağlantıların yapılması: Motor sürücü kalkanı, Arduino ve Bluetooth modülü bağlantıları yapılır. 3. Yazılım yüklenmesi: Arduino programına gerekli kütüphaneler yüklenir ve ses komutlarını işleyen kod eklenir. 4. Uygulamanın yüklenmesi: Ses komutlarını algılayacak bir mobil uygulama (örneğin, AMR_Voice) telefona yüklenir. 5. Bluetooth bağlantısı: Telefon ve robotun Bluetooth modülleri birbirine bağlanır. 6. Komut verilmesi: Mobil uygulama üzerinden sesli komutlar verilir ve robot bu komutları yerine getirir. Ses tanıma uygulamalarının %100 doğru olmadığını ve çevredeki seslere duyarlı olabileceğini unutmamak gerekir.

Öğretmen, sınıftaki bir öğrencinin gözlerini bağlayarak diğer öğrencilerin aynı uzaklıktan flüt ve mızıka çalmalarını istemesinin amacı, öğrencinin işitme duyusunu kullanarak farklı ses kaynaklarını ayırt edebilme yeteneğini geliştirmektir. Bu etkinlik sayesinde öğrenci: - Tını farkını (enstrümanların kendine özgü ses rengini) ayırt eder. - Sesin şiddetini ve kaynağını (sesin ne kadar yüksek olduğunu ve nereden geldiğini) duyu organı olan kulak sayesinde tahmin eder. - Duyusal algı ve tanıma becerilerini kullanarak, görsel girdiler olmaksızın işitme duyusu yoluyla bilgiyi tanıyabilir ve kategorize edebilir.

Sesi yazıya çevirme için kullanılabilecek bazı yapay zeka tabanlı uygulamalar şunlardır: 1. Otter.ai: Toplantılar, dersler ve sesli notlar için yapay zeka destekli bir transkripsiyon hizmeti sunar. 2. Google Dokümanlar - Sesle Yazma: Chrome ve diğer Chromium tabanlı tarayıcılarda canlı konuşmayı metne dönüştürür. 3. Descript: Metin düzenlemesi yaparken eş zamanlı olarak ses ve video dosyasını günceller, 60 dakikalık ücretsiz transkripsiyon hakkı sunar. 4. Riverside.fm: Kayıt gerektirmeden ve kullanım kotası olmadan ücretsiz transkripsiyon hizmeti sunar. 5. Aiko: iPhone'da sesli notlar ve ders kayıtları için gerçek zamanlı transkripsiyon yapar. 6. TurboScribe.ai: Arka plan gürültüsü olsa bile yüksek doğruluk sunan, tarayıcı üzerinden çalışan bir yapay zeka aracı.

Subvokal tanıma, subvokalizasyonun alınması ve tespit edilen bulguların dijital çıktıya dönüştürülmesi işlemidir. Subvokalizasyon ise, konuşma hareketlerine benzeyen ancak duyulamayan dudak, dil ve gırtlak hareketleriyle ilişkili gizli konuşmadır.

TV'de ses tanıma işlemi, bulut tabanlı ses tanıma uygulamaları kullanılarak gerçekleştirilebilir. İşte bazı yöntemler: 1. Google Cloud Speech-to-Text: Google'ın sunduğu bu hizmet, gerçek zamanlı ve toplu ses tanıma imkanı sağlar. 2. Amazon Transcribe: Amazon'un ses tanıma hizmeti, otomatik ses tanıma ve metin dönüştürme, özel kelime tanıma ve kanal tanımlama gibi özellikler sunar. 3. Microsoft Azure Speech Service: Gerçek zamanlı ve toplu ses tanıma, özel ses modelleri ve dil desteği ile konuşmacı tanıma ve ses sentezi gibi özellikler sunar. 4. Samsung TV: Samsung televizyonlarda, Bixby adlı sanal asistan ile ses tanıma özelliği bulunmaktadır. Ayrıca, Android televizyonlarda Google Asistan entegrasyonu ile de sesli komutlar kullanılarak işlemler yapılabilir.