VI 
EN 
JP 
ID 
ZH 
HI 
UR 
Một cách mà trí tuệ nhân tạo đã sửa đổi cách chúng ta làm việc, giảng dạy, học tập và hoạt động, là thông qua nhận dạng giọng nói tự động, còn được gọi là ASR.
Nhận dạng giọng nói tự động (ASR) là một công nghệ cho phép máy tính nhận dạng và phiên âm ngôn ngữ nói thành văn bản viết. Có nhiều ứng dụng cho hệ thống ASR, chẳng hạn như phần mềm đọc chính tả giọng nói thành văn bản, trợ lý ảo và hệ thống trung tâm cuộc gọi. Họ cũng có thể được đào tạo để hiểu các ngôn ngữ khác nhau, tăng khả năng sử dụng của nó trên các khu vực địa lý và nền văn hóa khác nhau.
ASR hoạt động như thế nào?
Hầu hết công nghệ ASR bắt đầu bằng một mô hình âm thanh biểu thị kết nối giữa các tín hiệu âm thanh, hình vị và âm vị. Một mô hình âm thanh lấy sóng âm thanh và dịch chúng thành dữ liệu kỹ thuật số. Điều này được ví như một nhiệt kế kỹ thuật số lấy số đọc tương tự của nhiệt độ và chuyển nó thành giá trị kỹ thuật số. Ngôn ngữ học tính toán giải thích từng âm thanh theo trình tự và ngữ cảnh để xây dựng các từ và câu, sau đó được sử dụng bởi các mô hình ngôn ngữ và phát âm. Đây là thủ tục tiêu chuẩn cho đến gần đây. Các nghiên cứu mới đang từ bỏ phương pháp đa thuật toán này để ủng hộ một mạng lưới thần kinh duy nhất được mệnh danh là mô hình đầu cuối. Có hai phương pháp mà hệ thống ASR hoạt động:
- Phương pháp lai truyền thống
- Phương pháp đầu cuối
Phương pháp lai truyền thống
Phương pháp kết hợp truyền thống để nhận dạng giọng nói tự động (ASR) liên quan đến việc kết hợp hai phương pháp khác nhau để nhận dạng giọng nói: phương pháp dựa trên quy tắc và phương pháp thống kê.
Cách tiếp cận dựa trên quy tắc bao gồm một tập hợp các quy tắc được sử dụng để ánh xạ âm thanh của một ngôn ngữ với các từ hoặc âm vị tương ứng. Cách tiếp cận này dựa trên sự hiểu biết về cấu trúc và quy tắc của ngôn ngữ, và có thể khá chính xác khi các quy tắc được xác định rõ. Tuy nhiên, rất khó để tạo quy tắc cho tất cả các biến thể và trọng âm có thể có của một ngôn ngữ, vì vậy cách tiếp cận dựa trên quy tắc có thể dễ mắc lỗi.
Phương pháp thống kê sử dụng một mô hình thống kê được đào tạo trên tập dữ liệu lớn về âm thanh được sao chép để tìm hiểu các mẫu và mối quan hệ giữa âm thanh của một ngôn ngữ với các từ hoặc âm vị tương ứng. Cách tiếp cận này linh hoạt hơn và có thể xử lý nhiều biến thể và trọng âm hơn, nhưng nó cũng có thể kém chính xác hơn so với cách tiếp cận dựa trên quy tắc. Điều này là do nó dựa trên các mẫu và mối quan hệ học được từ tập dữ liệu, chứ không phải là một bộ quy tắc cố định như phương pháp tiếp cận dựa trên quy tắc.
Phương pháp kết hợp truyền thống kết hợp điểm mạnh của cả hai phương pháp bằng cách sử dụng phương pháp dựa trên quy tắc để xử lý các quy tắc được xác định rõ và phương pháp thống kê để xử lý đầu vào phức tạp và đa dạng hơn. Điều này có thể dẫn đến một hệ thống ASR chính xác và mạnh mẽ hơn. Tuy nhiên, cách tiếp cận kết hợp có thể phức tạp hơn và chuyên sâu về tính toán hơn so với cách tiếp cận đơn lẻ.
Hệ thống đầu cuối
Các hệ thống ASR đầu cuối thường sử dụng mạng thần kinh sâu (DNN) để tìm hiểu các mối quan hệ phức tạp giữa tín hiệu âm thanh và bản phiên mã. Họ được đào tạo trên bộ dữ liệu lớn về âm thanh được phiên âm và có thể xử lý nhiều loại giọng, cách phát âm và phong cách nói. Nó trực tiếp dự đoán quá trình phiên mã tín hiệu âm thanh thành văn bản viết mà không cần các bước trung gian rõ ràng như nhận dạng âm vị hoặc từ.
Các hệ thống ASR đầu cuối có một số lợi thế so với các hệ thống lai truyền thống dựa trên các bước trung gian rõ ràng. Chúng có thể chính xác và hiệu quả hơn, đồng thời chúng cũng có thể linh hoạt và dễ thích nghi hơn với các ngôn ngữ và tác vụ mới. Tuy nhiên, các hệ thống ASR đầu cuối cũng có thể phức tạp hơn và yêu cầu nhiều dữ liệu và tài nguyên tính toán hơn để đào tạo.
Các ứng dụng ASR hữu ích
Công nghệ ASR đã được cải thiện đáng kể trong những năm qua và hiện có thể đạt được mức độ chính xác cao trong nhiều ngữ cảnh. Dưới đây là một số ví dụ về cách ASR được sử dụng:
phần mềm đọc chính tả
ASR được sử dụng để tạo phần mềm đọc chính tả cho phép người dùng nói và tự động chuyển lời nói của họ thành văn bản. Điều này hữu ích cho những người thích nói hơn là đánh máy hoặc những người bị suy giảm khả năng vận động khiến việc đánh máy trở nên khó khăn.
trợ lý ảo
Các trợ lý ảo như Siri của Apple sử dụng ASR để hiểu và phản hồi các lệnh thoại, mang lại ngôi nhà thông minh và sự tiện lợi cho cuộc sống hàng ngày của chúng ta.
Các trung tâm cuộc gọi
Tại các trung tâm cuộc gọi, hệ thống phản hồi bằng giọng nói tương tác (IVR) sử dụng ASR để nâng cao trải nghiệm của khách hàng. Khi được tích hợp với các ứng dụng khác, công nghệ ASR cho phép người gọi thực hiện các tác vụ tự phục vụ. Điều này bao gồm kiểm tra số dư tài khoản, cũng như xác thực danh tính của họ để bảo mật.
ASR cũng có thể tự động tạo bản ghi cho các cuộc gọi này, được sử dụng cho mục đích đào tạo và đảm bảo chất lượng.
Giáo dục
Ngành giáo dục sử dụng ASR để giúp học sinh khuyết tật học tập hiệu quả hơn. Ví dụ, nhiều trẻ mắc chứng khó đọc cảm thấy khó thành thạo kỹ năng đọc của mình. ASR có thể giúp xác định lỗi đọc và cung cấp can thiệp ngay lập tức để sửa lỗi đọc.
khả năng tiếp cận
ASR có thể được sử dụng để tạo các phiên bản dễ tiếp cận của tài liệu bằng văn bản dành cho những người mù hoặc có thị lực kém.
Dịch
ASR có thể phiên âm và dịch ngôn ngữ nói, cho phép giao tiếp theo thời gian thực giữa những người nói các ngôn ngữ khác nhau.
phần mềm phiên âm
Phần mềm như Auris AI sử dụng công nghệ ASR để tự động tạo bảng điểm chính xác trong vòng vài giây. Điều này giúp người dùng tiết kiệm thời gian trong quá trình làm việc cũng như tiết kiệm chi phí thuê dịch vụ chuyển ngữ chuyên nghiệp. Auris AI có sẵn miễn phí và bạn có thể dùng thử nơi đây.
Tương Lai Của Công Nghệ Nhận Dạng Giọng Nói Tự Động
Chúng ta có thể thấy những cải tiến liên tục về độ chính xác và hiệu suất của các công nghệ ASR với những bước phát triển sau:
Tăng cường sử dụng học sâu. Mạng thần kinh sâu (DNN) và các thuật toán học máy khác có thể thúc đẩy các cải tiến về độ chính xác và hiệu suất của các hệ thống ASR. DNN đặc biệt phù hợp để xử lý sự phức tạp và hay thay đổi của lời nói tự nhiên. Trên thực tế, nhiều bước đột phá mà chúng ta thấy ngày nay là kết quả của sự phát triển thông qua DNN.
Hỗ trợ đa ngôn ngữ và đa điểm nhấn. Các công nghệ ASR ngày càng có thể hiểu được nhiều loại ngôn ngữ và giọng điệu. Điều này có thể có lợi cho nhiều ứng dụng, chẳng hạn như dịch vụ khách hàng và đọc chính tả đa ngôn ngữ.
Cải thiện độ bền. Các hệ thống ASR đang trở nên mạnh mẽ hơn đối với tiếng ồn, nhiễu nền và các yếu tố khác có thể làm giảm chất lượng âm thanh. Điều này sẽ làm cho các hệ thống ASR trở nên hữu ích hơn trong môi trường thực tế, chẳng hạn như ở những nơi công cộng đông đúc hoặc môi trường ồn ào.
Điều đáng chú ý là lĩnh vực ASR đang phát triển nhanh chóng. Với những tiến bộ này, ASR sẽ ngày càng trở nên chính xác, đáng tin cậy và được áp dụng rộng rãi, cuối cùng trở thành một công cụ thiết yếu trong cuộc sống của chúng ta.
