KURS ISHI

KIRISH Global ovozli yordamchi texnologiyalar bozori 2023-yilda 15,1 mlrd dollarni tashkil etib, 2030-yilga qadar yillik o‘rtacha 35% o‘sish sur’ati bilan 120 mlrd dollardan oshishi prognoz qilinmoqda [1]. O‘zbekistonda esa raqamli xizmatlar, jumladan, mobil ilovalar orqali taqdim etilayotgan yordamchi funksiyalar ulushi jadal sur’atlar bilan o‘sib bormoqda. Masalan, 2023-yil oxiriga kelib, mobil qurilmalar orqali internetga ulanuvchilar soni 25 milliondan oshdi va ularning 70% dan ortig‘i kundalik hayotda raqamli yordamchilardan foydalanish imkoniyatini qidirmoqda [2]. Bu raqamlar elektron ovozli yordamchi xizmat tizimlarining nafaqat jahon, balki mahalliy bozorda ham rivojlanish imkoniyatini beradiligini ko‘rsatadi. Zamonaviy texnologiyalar hayotimizga shunchalik chuqur kirib borgan bir paytda, foydalanuvchilar bilan yanada tabiiy, intuitiv va samarali muloqot qilish usullariga bo‘lgan talab tobora ortib bormoqda. Shu nuqtai nazardan, elektron ovozli yordamchi tizimlarini loyihalash va O‘zbekiston sharoitiga moslashtirish bugungi kunning dolzarb vazifalaridan biridir. Ushbu sohaga oid tadqiqotlar hali ham to‘liq hajmdagi tahlillar va amaliy implementatsiyalarni talab qiladi, ayniqsa, mahalliy til va madaniyat xususiyatlarini hisobga olgan holda. Elektron ovozli yordamchi tizimlari sohasida jahon miqyosida bir qator fundamental tadqiqotlar amalga oshirilgan. Masalan, Andrew Ng ASR (Avtomatik Nutqni Aniqalash) tizimlarining neyron tarmoqlar asosida ishlovchi modellarini takomillashtirishga oid ishlari bilan mashhur bo‘lib, bu tizimlarning aniqligini sezilarli darajada oshirdi [3]. Xuddi shunday, Yoshua Bengio tabiiy tilni tahlil qilish (NLU) va generatsiya qilish (NLG) sohalarida chuqur o‘rganish (DL) usullarining qo‘llanilishi bo‘yicha ishlanmalari bilan ushbu tizimlarning ma’no anglash va javob hosil qilish qobiliyatini rivojlantirdi [4]. Fei-Fei Li esa ko‘rish va nutqni integratsiyalashgan tizimlari ustida ishlagan bo‘lib, bu yordamchi tizimlarining murakkab vazifalarni bajarishdagi rolini kengaytirdi [5]. Ian Goodfellow generativ qarshi tarmoqlar (GAN) texnologiyasini taklif qilib, sun'iy nutq (TTS) sifatini yanada yaxshilash yo'llarini ochib berdi [6]. O‘zbekistonlik tadqiqotchilar ham ushbu sohada o‘z hissalarini qo‘shmoqdalar. Masalan, Sh.M. Razzoqov o‘zbek tilida ASR tizimlarini yaratishning dastlabki bosqichlarida algoritmlar ishlab chiqishga oid ...