<prompt> Eleza jinsi mitandao ya neva inaweza kutumika kwa utambuzi wa usemi otomatiki.  <response>: Mitandao ya neva hutumiwa katika mifumo ya kiotomatiki ya utambuzi wa usemi ili kugeuza mawimbi ya sauti kuwa maandishi. Wanafanya kazi kwa kujifunza kutambua ruwaza katika data ya sauti na kisha kutumia maarifa hayo kunakili faili mpya za sauti. Mchakato huanza na mawimbi ya sauti kugawanywa katika vitengo vidogo vya muda, kwa kawaida karibu milisekunde 20 kwa urefu. Data hii ya sauti kisha huingizwa kwenye mtandao wa neva ambao umeundwa na kufunzwa kutambua mifumo mahususi ya sauti inayounda usemi wa binadamu. Mifumo hii ya sauti huhusishwa na fonimu, ambazo ni vipashio vidogo zaidi vya sauti katika lugha. Mtandao wa neva unaweza kutambua kila fonimu na tofauti zake, kwa kuchanganua vipengele vya taswira vya data ya sauti kama vile sauti, sauti na sifa nyinginezo zinazotofautisha sauti moja na nyingine. Mara tu ishara ya sauti imechakatwa, na fonimu zimetambuliwa, hatua inayofuata ni kugeuza fonimu hizo kuwa maneno halisi. Kwa hili, aina nyingine ya mtandao wa neva unaoitwa Recurrent Neural Network RNN hutumiwa. RNN huchanganua mfuatano wa fonimu na kuzilinganisha na neno linalowezekana zaidi au mfuatano wa maneno. Hili hufikiwa kwa kujumuisha muktadha wa fonimu zinazozunguka katika mchakato wa kufanya maamuzi. Mfumo pia unaweza kutumia modeli ya lugha, ambayo huongeza ujuzi wa sarufi na ruwaza za kawaida za maneno, ili kuboresha zaidi usahihi katika mchakato wa unukuzi. Muundo wa lugha husaidia mtandao wa neva kufanya ubashiri bora kwa kupendekeza uwezekano mkubwa wa mlolongo wa maneno kutokana na maneno yaliyotangulia na muundo wa kisarufi wa lugha. Kwa ujumla, matumizi ya mitandao ya neva katika utambuzi wa matamshi ya kiotomatiki huruhusu unukuzi sahihi na bora zaidi wa mawimbi ya sauti hadi maandishi, na kuifanya kuwa zana muhimu katika teknolojia zinazoamilishwa na sauti, visaidizi pepe na huduma za unukuzi otomatiki. 