ध्वन्यात्मक और अर्थगत सन्निहितता: बोले गए शब्दों के एम्बेडिंग और मौखिक सामग्री पुनर्प्राप्ति में अनुप्रयोग

1. परिचय

Word2Vec जैसी शब्द एम्बेडिंग तकनीकों ने पाठ शब्दों के संदर्भ के आधार पर उनके बीच अर्थगत संबंधों को पकड़कर प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण में क्रांति ला दी है। इसी तरह, बोले गए शब्द खंडों से ध्वन्यात्मक संरचनाएं निकालने के लिए Audio Word2Vec विकसित किया गया है। हालांकि, पारंपरिक Audio Word2Vec केवल व्यक्तिगत बोले गए शब्दों के भीतर से सीखी गई ध्वन्यात्मक जानकारी पर केंद्रित है, और उच्चारणों में शब्दों के अनुक्रमों से उत्पन्न होने वाले अर्थगत संदर्भ की उपेक्षा करता है।

यह शोध पत्र इस अंतर को पाटने के लिए एक नवीन दो-चरणीय ढांचा प्रस्तावित करता है। लक्ष्य बोले गए शब्दों के लिए वेक्टर प्रस्तुतियाँ बनाना है जो उनकी ध्वन्यात्मक संरचना और उनके अर्थ दोनों को समाहित करें। यह एक चुनौतीपूर्ण कार्य है क्योंकि, जैसा कि पत्र में उल्लेख किया गया है, ध्वन्यात्मक समानता और अर्थगत संबंधितता अक्सर लंबकोणीय (ऑर्थोगोनल) होती हैं। उदाहरण के लिए, "भाई" और "बहन" अर्थगत रूप से निकट हैं लेकिन ध्वन्यात्मक रूप से भिन्न हैं, जबकि "भाई" और "परेशान" ध्वन्यात्मक रूप से समान हैं लेकिन अर्थगत रूप से असंबंधित हैं। प्रस्तावित विधि का उद्देश्य इन दो पहलुओं को अलग करना और उनका संयुक्त मॉडलिंग करना है, जिससे अर्थगत मौखिक दस्तावेज़ पुनर्प्राप्ति जैसे अधिक शक्तिशाली अनुप्रयोग सक्षम होंगे, जहाँ केवल सटीक क्वेरी शब्द वाले दस्तावेज़ ही नहीं, बल्कि क्वेरी अवधारणा से संबंधित दस्तावेज़ भी मिल सकेंगे।

2. कार्यप्रणाली

मुख्य नवाचार एक अनुक्रमिक, दो-चरणीय एम्बेडिंग प्रक्रिया है जिसे पहले ध्वन्यात्मक जानकारी को अलग करने और फिर उसके ऊपर अर्थगत समझ को जोड़ने के लिए डिज़ाइन किया गया है।

2.1 चरण 1: वक्ता विच्छेदन के साथ ध्वन्यात्मक एम्बेडिंग

पहला चरण कच्चे बोले गए शब्द खंडों को संसाधित करता है। इसका प्राथमिक उद्देश्य एक मजबूत ध्वन्यात्मक एम्बेडिंग सीखना है—एक वेक्टर जो शब्द में ध्वनियों के अनुक्रम का प्रतिनिधित्व करता है—जबकि स्पष्ट रूप से वक्ता की पहचान और रिकॉर्डिंग वातावरण जैसे भ्रमित करने वाले कारकों को हटाना या अलग करना। यह महत्वपूर्ण है क्योंकि वक्ता की विशेषताएं संकेत पर हावी हो सकती हैं और अंतर्निहित ध्वन्यात्मक सामग्री को अस्पष्ट कर सकती हैं। यहाँ एक वक्ता-अपरिवर्तनीय ध्वन्यात्मक स्थान बनाने के लिए डोमेन अनुकूलन या प्रतिकूल प्रशिक्षण (साइकिलजीएएन में विच्छेदन दृष्टिकोणों के समान भावना) से प्रेरित तकनीकों का उपयोग किया जा सकता है।

2.2 चरण 2: अर्थगत एम्बेडिंग

दूसरा चरण चरण 1 से प्राप्त वक्ता-विच्छेदित ध्वन्यात्मक एम्बेडिंग को इनपुट के रूप में लेता है। इन एम्बेडिंग को तब एक उच्चारण के भीतर बोले गए शब्दों के संदर्भ को ध्यान में रखते हुए संसाधित किया जाता है। इन ध्वन्यात्मक वैक्टर के अनुक्रमों का विश्लेषण करके (जैसे, आवर्तक तंत्रिका नेटवर्क या ट्रांसफॉर्मर आर्किटेक्चर का उपयोग करके), मॉडल अर्थगत संबंधों का अनुमान लगाना सीखता है, ठीक पाठ-आधारित Word2Vec की तरह। इस चरण का आउटपुट प्रत्येक बोले गए शब्द के लिए अंतिम "ध्वन्यात्मक-और-अर्थगत" एम्बेडिंग है।

2.3 मूल्यांकन ढांचा

एम्बेडिंग की दोहरी प्रकृति का मूल्यांकन करने के लिए, लेखक एक समानांतर मूल्यांकन रणनीति प्रस्तावित करते हैं। ध्वन्यात्मक गुणवत्ता का आकलन बोले गए शब्द पहचान या ध्वन्यात्मक समानता क्लस्टरिंग जैसे कार्यों द्वारा किया जाता है। अर्थगत गुणवत्ता का मूल्यांकन ऑडियो एम्बेडिंग को पूर्व-प्रशिक्षित पाठ शब्द एम्बेडिंग (जैसे, GloVe या BERT एम्बेडिंग) के साथ संरेखित करके और उनके वेक्टर स्थानों में सहसंबंध या अर्थगत कार्यों पर प्रदर्शन को मापकर किया जाता है।

3. तकनीकी विवरण

3.1 गणितीय सूत्रीकरण

सीखने का उद्देश्य संभवतः कई हानि कार्यों को जोड़ता है। चरण 1 के लिए, एक पुनर्निर्माण या कंट्रास्टिव हानि यह सुनिश्चित करती है कि ध्वन्यात्मक सामग्री संरक्षित रहे, जबकि एक प्रतिकूल या सहसंबंध हानि वक्ता जानकारी को कम करती है। चरण 2 के लिए, एक संदर्भ-आधारित पूर्वानुमान हानि, जैसे Word2Vec से स्किप-ग्राम या CBOW उद्देश्य, लागू किया जाता है। पूर्ण मॉडल के लिए एक संयुक्त उद्देश्य को इस प्रकार समझा जा सकता है:

$L_{total} = \lambda_1 L_{phonetic} + \lambda_2 L_{speaker\_inv} + \lambda_3 L_{semantic}$

जहाँ $L_{phonetic}$ ध्वनिक निष्ठा सुनिश्चित करता है, $L_{speaker\_inv}$ विच्छेदन को प्रोत्साहित करता है, और $L_{semantic}$ संदर्भगत शब्द संबंधों को पकड़ता है।

3.2 मॉडल आर्किटेक्चर

आर्किटेक्चर एक गहरे तंत्रिका नेटवर्क पाइपलाइन होने का अनुमान है। चरण 1 स्पेक्ट्रोग्राम को संसाधित करने के लिए एक कन्वेन्शनल न्यूरल नेटवर्क (CNN) या एनकोडर का उपयोग कर सकता है, जिसके बाद एक बॉटलनेक परत होती है जो वक्ता-विच्छेदित ध्वन्यात्मक वेक्टर उत्पन्न करती है। चरण 2 संभवतः एक अनुक्रम मॉडल (RNN/LSTM/Transformer) का उपयोग करता है जो चरण-1 वैक्टर के एक अनुक्रम को लेता है और संदर्भ-जागरूक एम्बेडिंग आउटपुट करता है। मॉडल को बोले गए उच्चारणों के एक कोर्पस पर एंड-टू-एंड प्रशिक्षित किया जाता है।

4. प्रायोगिक परिणाम

4.1 डेटासेट और सेटअप

प्रयोग एक बोले गए दस्तावेज़ कोर्पस पर किए गए, जो संभवतः LibriSpeech या प्रसारण समाचार जैसे स्रोतों से लिए गए थे। सेटअप में दो-चरणीय मॉडल को प्रशिक्षित करना और मानक Audio Word2Vec (केवल ध्वन्यात्मक) और पाठ-आधारित एम्बेडिंग जैसे बेसलाइन के साथ तुलना करना शामिल था।

4.2 प्रदर्शन मापदंड

मुख्य मापदंडों में शामिल हैं:

• ध्वन्यात्मक पुनर्प्राप्ति परिशुद्धता/स्मरण: सटीक बोले गए शब्द मिलान खोजने के लिए।
• अर्थगत पुनर्प्राप्ति MAP (माध्य औसत परिशुद्धता): क्वेरी से अर्थगत रूप से संबंधित दस्तावेज़ पुनर्प्राप्त करने के लिए।
• एम्बेडिंग सहसंबंध: ऑडियो एम्बेडिंग और उनके संबंधित पाठ शब्द एम्बेडिंग के बीच कोसाइन समानता।

4.3 परिणाम विश्लेषण

पत्र प्रारंभिक आशाजनक परिणामों की रिपोर्ट करता है। प्रस्तावित दो-चरणीय एम्बेडिंग ने अर्थगत पुनर्प्राप्ति कार्यों में केवल ध्वन्यात्मक Audio Word2Vec से बेहतर प्रदर्शन किया, और उन दस्तावेज़ों को सफलतापूर्वक पुनर्प्राप्त किया जो विषयगत रूप से संबंधित थे लेकिन क्वेरी शब्द नहीं रखते थे। साथ ही, उन्होंने ध्वन्यात्मक पुनर्प्राप्ति कार्यों पर मजबूत प्रदर्शन बनाए रखा, जो ध्वन्यात्मक जानकारी के संरक्षण को प्रदर्शित करता है। समानांतर मूल्यांकन ने बेसलाइन विधियों की तुलना में प्रस्तावित ऑडियो एम्बेडिंग और पाठ एम्बेडिंग के बीच उच्च सहसंबंध दिखाया।

5. विश्लेषण ढांचा उदाहरण

मामला: एक बोले गए व्याख्यान पुनर्प्राप्ति प्रणाली का मूल्यांकन

परिदृश्य: एक उपयोगकर्ता "न्यूरल नेटवर्क ऑप्टिमाइज़ेशन" वाक्यांश के साथ बोले गए व्याख्यानों के डेटाबेस को क्वेरी करता है।

प्रस्तावित एम्बेडिंग के साथ विश्लेषण:

1. ध्वन्यात्मक मिलान: सिस्टम उन व्याख्यानों को पुनर्प्राप्त करता है जहाँ सटीक वाक्यांश "न्यूरल नेटवर्क ऑप्टिमाइज़ेशन" बोला गया है (उच्च ध्वन्यात्मक समानता)।
2. अर्थगत मिलान: सिस्टम उन व्याख्यानों को भी पुनर्प्राप्त करता है जो "ग्रेडिएंट डिसेंट", "बैकप्रोपेगेशन", या "एडम ऑप्टिमाइज़र" पर चर्चा करते हैं, क्योंकि इन शब्दों के लिए एम्बेडिंग क्वेरी के अर्थगत उप-स्थान में निकट हैं।

मूल्यांकन: ध्वन्यात्मक मिलान के लिए परिशुद्धता की गणना की जाती है। अर्थगत मिलान के लिए, मानव एनोटेटर प्रासंगिकता का निर्णय करते हैं, और माध्य औसत परिशुद्धता (MAP) की गणना की जाती है। दोनों प्रकार के परिणामों को संतुलित करने की प्रणाली की क्षमता संयुक्त एम्बेडिंग के मूल्य को प्रदर्शित करती है।

6. अनुप्रयोग संभावनाएं एवं भविष्य की दिशाएं

अनुप्रयोग:

• बुद्धिमान वॉयस सहायक: शाब्दिक कमांड मिलान से परे उपयोगकर्ता के इरादे को समझना।
• मल्टीमीडिया संग्रह खोज: पॉडकास्ट, बैठकों और ऐतिहासिक ऑडियो रिकॉर्डिंग में अर्थगत खोज।
• सुगम्यता उपकरण: ऑडियो-आधारित मीडिया में दृष्टिबाधित लोगों के लिए उन्नत सामग्री नेविगेशन।
• अंतर-भाषी मौखिक पुनर्प्राप्ति: संभावित रूप से एक भाषा में क्वेरी के आधार पर दूसरी भाषा में सामग्री ढूंढना, अर्थ को पुल के रूप में उपयोग करते हुए।

भविष्य के शोध दिशाएं:

• स्वच्छ ध्वन्यात्मक विशेषताओं के लिए अधिक उन्नत विच्छेदन तकनीकों (जैसे, Beta-VAE या FactorVAE पर आधारित) का अन्वेषण।
• अधिक शक्तिशाली फ्रंट-एंड के रूप में बड़े पैमाने पर पूर्व-प्रशिक्षित भाषण मॉडल (जैसे, Wav2Vec 2.0, HuBERT) के साथ एकीकरण।
• लंबी दूरी के प्रवचन और दस्तावेज़-स्तरीय अर्थ को मॉडल करने के लिए ढांचे का विस्तार।
• दुर्लभ शब्दों के लिए फ्यू-शॉट या ज़ीरो-शॉट लर्निंग की जांच।

7. संदर्भ

1. Mikolov, T., et al. (2013). Efficient Estimation of Word Representations in Vector Space. arXiv:1301.3781.
2. Chung, Y.-A., & Glass, J. (2018). Speech2Vec: A Sequence-to-Sequence Framework for Learning Word Embeddings from Speech. Interspeech.
3. Zhu, J.-Y., et al. (2017). Unpaired Image-to-Image Translation using Cycle-Consistent Adversarial Networks. ICCV (CycleGAN).
4. Baevski, A., et al. (2020). wav2vec 2.0: A Framework for Self-Supervised Learning of Speech Representations. NeurIPS.
5. Lee, H.-y., & Lee, L.-s. (2018). Audio Word2Vec: Unsupervised Learning of Audio Segment Representations using Sequence-to-sequence Autoencoder. IEEE/ACM TASLP.
6. Chen, Y.-C., et al. (2019). Phonetic-and-Semantic Embedding of Spoken Words with Applications in Spoken Content Retrieval. arXiv:1807.08089v4.

8. विशेषज्ञ विश्लेषण