“22 भाषाएँ – डिजिटल रूप से पुनर्परिभाषित” : भारत की भाषाई भविष्य की दिशा में तकनीकी पहल / 22 Languages, Digitally Reimagined” – Building India’s Multilingual Digital Future

मुख्य बिंदु
1.    भाषाई समावेशन हेतु प्रमुख प्लेटफ़ॉर्म

• भाषिणी (Bhashini): 22 भाषाओं और कई जनजातीय भाषाओं में वास्तविक समय (real-time) अनुवाद की सुविधा।
• भारतजेन (BharatGen): सभी अनुसूचित भाषाओं के लिए AI मॉडल तैयार कर रहा है, जिससे शिक्षा, स्वास्थ्य और शासन में भाषा बाधाएँ दूर हों।
• आदि-वाणी (Adi-Vaani): भारत का पहला AI आधारित जनजातीय भाषाओं का अनुवादक, जिसमें संथाली, भीली, मुंडारी और गोंडी जैसी भाषाएँ शामिल हैं।

2.    भाषाओं का संरक्षण और डिजिटलीकरण

• SPPEL योजना (2013): 10,000 से कम बोलने वालों वाली भाषाओं का दस्तावेजीकरण और संरक्षण।
• संचिका (Sanchika): भारतीय भाषाओं के लिए ऑनलाइन शब्दकोश, पाठ्य सामग्री और ऑडियो-विजुअल संसाधनों का भंडार।
• TRI-ECE योजना: जनजातीय भाषाओं और संस्कृति के लिए अनुसंधान व AI अनुवाद उपकरणों का विकास।
• CIL और IGNCA के डिजिटल अभिलेखागार: लोककथाओं और पांडुलिपियों का डिजिटलीकरण, जिससे AI प्रशिक्षण को सांस्कृतिक आधार मिले।

3.    बहुभाषी डिजिटल शासन

• GeM और GeMAI: सरकारी ई-मार्केटप्लेस में बहुभाषी AI सहायक, जिससे सरकारी खरीद प्रक्रिया कई भाषाओं में आसान हो गई।

4.    शिक्षा में AI का उपयोग

• ई-कुंभ (e-KUMBH) और अनुवादिनी ऐप: तकनीकी पुस्तकों का भारतीय भाषाओं में अनुवाद — नई शिक्षा नीति (NEP 2020) के अनुरूप।
• स्वयं (SWAYAM): बहुभाषी ऑनलाइन पाठ्यक्रम; 5 करोड़ से अधिक छात्र पंजीकृत।
• राष्ट्रीय अनुवाद मिशन और राष्ट्रीय पांडुलिपि मिशन शिक्षा और सांस्कृतिक समावेशन को बढ़ावा दे रहे हैं।

प्रमुख तकनीकी घटक

• ASR: बोले गए शब्दों को टेक्स्ट में परिवर्तित करता है।
• TTS: टेक्स्ट को प्राकृतिक आवाज़ में बदलता है।
• NMT: गहन शिक्षण (Deep Learning) से वास्तविक समय अनुवाद।
• NLU: भाषा के अर्थ और भाव को समझने की क्षमता।
• IndicBERT व mBART: भारतीय भाषाओं पर आधारित उन्नत AI मॉडल।
• कॉर्पस विकास: पांडुलिपियों, लोककथाओं, और शिक्षा सामग्री से डेटा तैयार करना।

निष्कर्ष
भारत का भाषाई भविष्य अब डिजिटल और समावेशी बन रहा है। भाषिणी, भारतजेन और आदि-वाणी जैसे मंच न केवल भाषाओं का संरक्षण कर रहे हैं बल्कि उन्हें तकनीकी नवाचार और डिजिटल सहभागिता का माध्यम बना रहे हैं। यह पहल भारत को बहुभाषी डिजिटल परिवर्तन में विश्व अग्रणी बनाने की दिशा में एक ऐतिहासिक कदम है।

Introduction
Key Highlights
1.    AI Platforms Enabling Linguistic Inclusion

• Bhashini: Enables real-time translation across 22 scheduled languages and several tribal languages.
• BharatGen: Develops AI models for speech and text translation, enhancing accessibility in education, healthcare, and governance.
• Adi-Vaani: India’s first AI-powered tribal language translator, supporting languages like Santali, Bhili, Gondi, and Mundari.

2.    Language Preservation and Documentation

• SPPEL (Scheme for Protection and Preservation of Endangered Languages): Launched in 2013 by the Ministry of Education; documents endangered languages spoken by less than 10,000 people.
• Sanchika: A digital repository managed by the Central Institute of Indian Languages (CIIL), Mysuru; hosts dictionaries, primers, and audio-visual material.
• TRI-ECE Scheme: Promotes research and AI-based translation tools for tribal languages under the Ministry of Tribal Affairs.
• Digital Archives by CIIL and IGNCA preserve manuscripts, oral traditions, and folklore, integrating heritage with AI tools.

3.    Multilingual Digital Governance

• GeM & GeMAI: The Government e-Marketplace includes an AI multilingual assistant, enabling voice and text support in multiple Indian languages for procurement processes.

4.    AI for Education

• e-KUMBH Portal and Anuvadini App (AICTE): Translate and provide technical books in Indian languages, aligning with National Education Policy (NEP) 2020.
• SWAYAM Platform: Offers multilingual online courses; over 5 crore learners enrolled.
• National Translation Mission (NTM) and National Mission on Manuscripts (NMM) strengthen educational and cultural inclusivity.

Technology Backbone

• ASR (Automatic Speech Recognition): Converts spoken language into text.
• TTS (Text-to-Speech): Generates natural-sounding speech in Indian languages.
• NMT (Neural Machine Translation): Enables real-time contextual translation.
• NLU (Natural Language Understanding): Allows AI to interpret emotions and meaning.
• Transformer Models (IndicBERT, mBART): Power multilingual translation accuracy.
• Corpus Development: Uses data from manuscripts, oral traditions, and archives for AI training.

Conclusion
India’s linguistic digitization movement blends technology with tradition, ensuring that every citizen — regardless of language — can participate in the digital economy and governance. With platforms like Bhashini, BharatGen, and Adi-Vaani, India is not only preserving linguistic heritage but also pioneering multilingual innovation, setting a global benchmark for inclusive digital transformation.