sketchpad மென்பொருள் உருவாக்கிய இவான் சுதர்லாண்ட்.
இவான் சதர்லேண்ட் (Ivan Sutherland’s), எழுதிய “Technology and Courage” என்ற தொழில் நுட்பத்தின் உள்ள சவால்களும், தொழில்நுட்பம் முனைவோரின் மன உறுதியை பிரதிபலிக்கும் குணங்கள் பற்றியுமான கட்டுரை மிக விசேஷமான ஒரு கட்டுரை.
இதனை தலையணையில் வைத்துக்கொண்டு அமெரிக்காவில் பயிலும் பொறியியல் ஆராய்ச்சி மாணவர்கள் படித்ததாக கேள்வி. நீங்களும் படித்து பார்த்து சொல்லுங்கள்.
தமிழ் உரைநடை, எழுத்து, செய்திகளை எந்திர வழி ஒலிப்பது பற்றி ஏற்கனவே நிறைய எழுதப்பட்டுள்ளது. நானும் அந்த வரிசையில் ஒரு பதிவு செயதேன்.
தற்போது இங்கு, பேராசிரியர் வாசு அவரது விட்ட இடத்தில் இருந்து அந்த ஒலி உச்சரிப்பு நிரலை கொஞ்சம் மேம்பாடுகளை செய்து வருகிறேன் : github (Tamil-tts).
இதில் எனக்கு பிடித்த உரையில் இருந்து ஒலி தயாரிப்பு வழி (tts synthesis method) என்பது “unit selective synthesis by analysis method” எனப்படும். இதனை USS A/S என்றும் ஆராய்ச்சி வட்டங்களில் சொல்லப்படும். இதில் முக்கியமாக என்னவென்றால் இரு நிலைகள் உண்டு :உரை பரிசோதனை, அடுத்து ஒலி தயாரிப்பு.
ஒரு உரை செய்தியாக இருக்கலாம், அல்லது உதவி கோரலாகவும் இருக்கலாம். இதன் இரண்டையும் கண்டறிவது உரை பரிசோதனையின் வேலை. அதாவது, “இந்திய அரசு சீன பூகம்ப அபாய நிலையில் உள்ள மக்களுக்கு உதவி அளிக்க முன்வந்தது” என்பது செய்தி வசிப்பவர்போல் ஒரே குரலில் சொல்லலாம். அனால் “காப்பாத்துங்க, வெள்ளம் நீர் கழுத்தை எட்டப்போகுது!” என்பதை உரத்த குரலில் மட்டும் தான் ஒரு எந்திர ஒலிப்பு சொல்லவேண்டும்.
மென்மேலும் தமிழில் homophones சமயோலி கொண்ட சொற்களை சரியாக உச்சரிப்பதற்கு தேவையான மொழியியல் திறனாய்வுகளும் இந்த நிலையில் மட்டுமே ஆகவேண்டும். இவற்றை சொர்கண்டு போன்ற wordnet திட்டங்கள் நமக்கு அளிக்க வாய்ப்பு undu. இதனை parts of speech tagger என்றும் சொல்வது வழக்கம். தமிழில் சமயோலி கொண்ட சொற்கள் எனக்கு சட்டென்று நினைவுக்கு வரவில்லை – இதனை உங்களுக்கு ஏதேனும் உதாரணங்கள் தெரிந்தால் சொல்லவும்.
சொல் இடம் சார்ந்த , சொற்றொடர் சார்ந்த இலக்கண விவரங்களை இத்தகைய POS-கள் உச்சரிக்கும் உரையுடன் கோர்த்து annotations-களாக அடுத்த நிலைக்கு அனுப்பும்.
ஒலி உருவாக்குதல் என்பது ஏற்கனேவே நம்மால் சேமிக்க பட்ட உச்சரிப்புகளை database தரவில் இருந்து எடுத்து கோர்த்து இந்த syllable போன்ற தனிதுவமான உதிர்ப்பூக்களான ஒலிகளை ஒரு பூமாலை போன்று கோர்வையான சொற்றொடர் உச்சரிப்பாக எழுதிவிடலாம். இதை செய்வதில் சில graph optimization கேள்விகளை உருவாக்கி அதன் தீர்வுகளை கண்டெடுத்தால் மட்டுமே நல்ல உச்சரிப்பு கிடைக்கும் என்பது ஒரு தரப்பின் பொறியியல் கணிப்பு.
இப்படிபட்ட ஒன்று தான் கிழே பார்க்கலாம் : “அம்மா இங்கே வாவா” என்ற சொல்லை உச்சரிப்பது பற்றிய கடைநிலை பரிட்சயம். எப்படி கணினி உச்சரிக்கலாம்? 18 வழிகள் உள்ளது:
ஆனால் எது சரியானது? மேலும் இந்த ஆராய்ச்சியின் தொடர்ச்சியை பற்றி எழுதுவேன்.
முத்து.
வணக்கம்,
கணிமையில் நமது மாறிலி (variables) மற்றும் தரவு மதிப்புகளை (data values) வரிசை படுத்தியோ அல்லது சீரற்ற வழியில் ஒரே மாதிரி அடுக்கி தரும் தரவு உருவம் வகையில் (data structure) ஒன்று ‘இரு கிளை மரம்’ (binary tree)- இதனை இரட்டித்த மரம் என்றும் சுருக்கி சொல்லலாம்.
எண் ‘2’-ஐ வேர் என்றும், ‘5’, ’11’, ‘4’, ‘2’ என்ற எண்கள் இலைகள் ஆகவும் இந்த இரட்டித்த மரம் அமைந்திருக்கு.
இது இயற்கையில் உள்ள இயற்கை மரம் போலவே காட்சி அளிக்குமோ என்று சந்தேக பட்டால், அது சரியானது! மரம் என்பதற்கு எப்படி,
உள்ளதோ அதே போன்று இந்த இரட்டித்த மரம் தரவு வகையில் இதற்கு இணையான (isomorphic) அம்சங்கள் இருக்கு. இந்த பதிவில் இதை பார்க்கலாம்.
மேல் கண்ட படத்தில் உள்ள மரத்தை எப்படி உருவாக்குவது ? இது சுலபம்.
மரத்தின் எல்லா மதிப்புகளையும் நுனிகள் (nodes) என்று பெயரிடுவோம். இரட்டித்த மதத்தின் குணம் என்ன என்றால், நுனிகளில் இரண்டு கிளைகள் இருக்கும் – வலது (right) நுனி, இடது (left) நுனி, மற்றும் நுனியின் மதிப்பு (value).
முதலில் வேர் நுனி என எண் ‘2’ நியமிக்கவும். இந்த வேர் நுனியிர்க்கு இரண்டு வலது கிளை நுனி (right node) என எண் ‘5’-ம், இடது கிளை நுனி (left node) என எண் ‘7’-ம் அமைக்கவும்.
அடுத்து, நுனி 7 என்பதில் வலது நுனி 6, இடது நுனி 2 எனவும் இணைக்கவும். நுனி 5-இல் வலது நுனி 9, மற்றும் 9-இன் இடது நுனி 4 எனவும் அமைக்கவும்.
கடைசியாக நுனி 6-இன் வலது புரம் 11 எனவும் இடது புரம் 5-உம் அமைக்கவும்.
இதனை போல் தொடர்ச்சியாக செய்தால் நமக்கு கணினி நினைவில் ஒரு ‘இரட்டித்த மரம்’ என்ற தரவு உருவத்தை நீங்கள் செய்யலாம்.
இந்த பதிவில் உள்ள நிரல்களை Github-இல் இருந்து இயக்கி பாருங்கள்.
பைதான் மொழியில், இதனை கீழ்கண்டவாறு செய்யலாம்:
root = make_tree(2)
node5 = make_tree(5)
node7 = make_tree(7)
set_right(root,node5)
set_left(root,node7)node9 = make_tree(9)
node4 = make_tree(4)
set_right(node5,node9)
set_left(node9,node4)node2 = make_tree(2)
node6 = make_tree(6)
set_right(node7,node6)
set_left(node7,node2)node11 = make_tree(11)
node5 = make_tree(5)
set_right(node6,node11)
set_left(node6,node5)
எழில் மொழியில், இதனை கீழ்கண்டவாறு செய்யலாம்:
நிரல்பாகம் மரம்_செய்( அளவு )
# left, right,value
ம = {“இடது_நுனி”: [],”வலது_நுனி”: [], “மதிப்பு”:அளவு}
பின்கொடு ம
முடிநிரல்பாகம் வலது_நுனி_செய்( வேர்நுனி, நுனி )
வேர்நுனி[“வலது_நுனி”] = நுனி
முடிநிரல்பாகம் இடது_நுனி_செய்( வேர்நுனி, நுனி )
வேர்நுனி[“இடது_நுனி”] = நுனி
முடி# இரட்டித்த மரம் நடுவோம் – கட்டுமானம்
வேர் = மரம்_செய்(2)
நுனி5 = மரம்_செய்(5)
நுனி7 = மரம்_செய்(7)
வலது_நுனி_செய்(வேர்,நுனி5)
இடது_நுனி_செய்(வேர்,நுனி7)நுனி9 = மரம்_செய்(9)
நுனி4 = மரம்_செய்(4)
வலது_நுனி_செய்(நுனி5,நுனி9)
இடது_நுனி_செய்(நுனி9,நுனி4)நுனி2 = மரம்_செய்(2)
நுனி6 = மரம்_செய்(6)
வலது_நுனி_செய்(நுனி7,நுனி6)
இடது_நுனி_செய்(நுனி7,நுனி2)நுனி11 = மரம்_செய்(11)
நுனி5 = மரம்_செய்(5)
வலது_நுனி_செய்(நுனி6,நுனி11)
இடது_நுனி_செய்(நுனி6,நுனி5)# மரம் நுனிகளை அனைத்தயும் வரிசையில் எடுப்பது
ம_வரிசை = பட்டியல்()
வரிசையில்_எடு( வேர், ம_வரிசை )
பதிப்பி ம_வரிசை
கேள்வி : “வேர் நுனி மட்டும் கிடைத்தால் மரம் நுனிகளை அனைத்தயும் வரிசையில் எப்படி எடுப்பது ? ”
இது ஒரு சராசரியான செயல்பாடு; எப்போது இரட்டித்த மரம் என்றாலும் உடனடியாக அந்த இடத்தில் “அனைத்து நுனிகளை எடுக்க” என்ற செயல் புரியும் தேவை உங்கள் கணிமை programming-இல் வந்து விடும்.
சரி இதன் கேள்விக்கு விடை ஒரு induction வழியாக பார்க்கலாம்;
ஆகவே நமது செயல்முறை வழி (algorithm) என்பது இதன்போல் காட்சி அளிக்கும்:
வரிசையில் அணுகு ( உள்ளீடு : மரம் வேர்_நுனி )
படி 1: மரத்தின் இடது பக்கத்தை வரிசையில் அணுகு, எடு
படி 2: தன்னிலை வேர்_நுனி மதிப்பை எடு
படி 3: மரத்தின் வலது பக்கத்தை வரிசையில் அணுகு, எடு
இதுவே recursion சார்ந்த செயல்முறை வழி. இதனை ‘inorder traversal’ (நேர் வரிசையில் அணுகுதல் என்றும் சொல்லலாம். இது எப்படி செயல்படுகிறது என்பதை ஒரு காகிதத்தில் நீங்களே எழுதி பார்த்தால் இன்னமும் எளிமையாக இருக்கும். காணொளிகளை மற்ற மென்பொருள் பறிச்சியாளர்கள் youtube-இல்பார்க்கவும் பதிவித்தார்கள்.
எழில் மொழியில் இந்த நேர் வரிசை அணுகல் என்பதை நிரல்க்கி பார்த்தால்,
# walk in in-order; ப – பட்டியல் என்ற மாறிலி (ப- variable is a list)
நிரல்பாகம் வரிசையில்_எடு(வேர்,ப)
@( வேர்[“இடது_நுனி”] != [] ) ஆனால்
வரிசையில்_எடு( வேர்[“இடது_நுனி”] , ப)
முடிபதிப்பி “%d,”, வேர்[“மதிப்பு”]
பின்இணை( ப, வேர்[“மதிப்பு”] )@( வேர்[“வலது_நுனி”] != [] ) ஆனால்
வரிசையில்_எடு( வேர்[“வலது_நுனி”] , ப)
முடிபின்கொடு ப
முடி
பைதான் மொழியில் இதனை, inorder traversal என்றும் எழுதலாம்
# walk in in-order
def walk_inorder(root,listval):
if root.left:
walk_inorder(root.left,listval)
#print(“%d, “%root.value)
listval.append(root.value)
if root.right:
walk_inorder(root.right,listval)
return
இதே அணுகுமுறையை, வலது, இடது மாற்றியும் செய்தால் அதற்கு மற்ற விளைவுகள் உண்டு; இதனால் மரத்தின் நுனிகளை அணுக மூன்று முறைகள் சொல்லுவார்கள்,
அடுத்த அத்தியாயத்தில் இந்த மூன்று அணுகு முறை இவற்றிகும் என்ன சிறப்பு அம்சங்கள் உண்டு என்றும், வேறு இரட்டித்த மரம் செயல்பாடுகளை பார்க்கலாம்.
உங்களுக்கு 2017 தை பொங்கல், மற்றும் புத்தாண்டு வாழ்த்துக்கள். இந்த கட்டுரையில் சென்ற ஆண்டில் நாங்கள் செய்த தமிழ் மென்பொருள் மேம்பாடுகள், வெளியீடுகள் பற்றி எழுதியுள்ளேன். தமிழ் கணிமை, மென்பொருள் போன்றது மெதுவாக வளர்ந்தாலும், இலக்கை நினைவுகொள்ளும் வகையில், என்றும் “eyes on the prize” போல, படிமேல் படி வைத்து செல்லுவோமாக.
We released important software updates in 2016 and entered the phase of Android application development fully. Our particular software releases and contributions from last year are documented here. As always I cannot be more thankful to everyone that collaborated, reviewed and most importantly contributed code in the pursuit of open-source Tamil computing.
Ezhil Language code was maintained and updated several times last year. Our releases were,
Open-Tamil project had several success too; we published our latest updates and developments in the Tamil Internet Conference at Dindugul, TamilNadu in 2016. Particularly the Open-Tamil was extended to work in Java as well laying foundation for easily developing Android apps.
We released the Kalsee app, a simple talkback Tamil calculator on Google Play Store; this app was also open-sourced at github where the concatenative synthesis technology maybe re-shared
Kalsee v1.2
Karunakaran, graduating senior (final-year) from CS Engineering program, at S.K.P. Engineering college Thiruvannamalai, contributed an Android App for learning Ezhil language and using the website. We supported his work with a small scholarship.
Ezhil-Programming Kayyedu app (source code) and on Play Store (released)
We conceived and created the MinMadurai project to bring published public domain works of Project Madurai to Android phones in an offline format. This project is under development with a alpha version software at Play Store.
Min Madurai (alpha version)
அன்புடன், முத்து.
சமீபத்தில் சொல்வனம் இதழில் “சொல்லாழி,” நாஞ்சில் நாடன் http://solvanam.com/?p=47917 அவர்களது வெளியானது. இந்த கட்டுரை பல அரிய தகவல்களை சுவையாக அளிக்கிறது. மேலும் கணினி மொழியியல் (computational linguistics) மற்றும் தரவு மொழியியல் (corpus linguistics) நோக்கில் படித்தால் மிகவும் சுவாரஸ்யாக இருக்கும்.
நாடன் அவர்கள் புள்ளியியல் துரையில் முதுகலை (Masters in Statistics) பட்டம் பயிற்சி பெற்றவர் என்பதையும் நினைவில் கொள்ள வேண்டும். இவரது தமிழ் விழிப்புணர்ச்சி பணி மிகவும் சிறந்தது, பொறியாளர் ஆன நமது கவனத்தை பெரும் ஒரு கட்டுரை.
-முத்து
There are several open-source Tamil Text to Speech Synthesizers (TTS) available to date. Google uses one of these behind the scenes; we may wonder which one. Some of these have previously been reviewed by others at Azhagi and elsewhere on Tamil interwebs.
Opinion : While there are purpoted speech synthesizers in Tamil from academic government (tax-payer) funded projects like SSN-IIT collaboration, they are not publicly available or easily licensable. It is a situation that needs to be remedied.
Linguistic Aspects: One of key issues that make Tamil TTS a relatively easy goal is because the front-end is easily achieved due to the phoneme-orthography of Tamil language – i.e. Tamil language is itself a “phonetic language” where written spelling and phonetic/spoken forms are identical. This is not so in case of English and European languages like French where there are silent words, and exceptions to rules almost all the time. Tamil language has few exceptions if any.
The back-end of the TTS engine is usually formed by LPC analysis or other source-filter separation algorithms which is an exciting and continually engaging problem for Signal processing engineers, computer scientists, and computational linguists.
Further research for Tamil TTS should improve on the naturalness and ability to include these wonderful tools of previous generation of engineers into our applications for mobile and desktop devices. Google scholar is your friend – start here!.
