Khám phá cách công nghệ nhận dạng giọng nói chuyển đổi âm thanh thành văn bản, hỗ trợ các giải pháp AI như trợ lý giọng nói, phiên âm, v.v.
Nhận dạng giọng nói, thường được gọi là Nhận dạng giọng nói tự động (ASR) hoặc chuyển giọng nói thành văn bản , là một công nghệ trong Trí tuệ nhân tạo (AI) và ngôn ngữ học tính toán cho phép máy tính hiểu và phiên âm ngôn ngữ nói của con người thành văn bản viết. Nó đóng vai trò là giao diện quan trọng cho tương tác giữa người và máy tính, cho phép các thiết bị và ứng dụng phản hồi lệnh thoại và xử lý đầu vào âm thanh. Lĩnh vực này sử dụng nhiều nguyên tắc từ Học máy (ML) , đặc biệt là Học sâu (DL) , để đạt được mức độ chính xác cao và xử lý các biến thể trong mẫu giọng nói, giọng và môi trường.
Quá trình chuyển đổi giọng nói thành văn bản thường bao gồm một số giai đoạn chính. Ban đầu, âm thanh được thu bằng micrô và chuyển thành tín hiệu số. Âm thanh thô này trải qua các bước tiền xử lý như giảm nhiễu và chuẩn hóa. Tiếp theo, các đặc điểm âm thanh, biểu diễn các đặc điểm như tần số và năng lượng theo thời gian, được trích xuất từ tín hiệu. Các đặc điểm này sau đó được xử lý bằng mô hình âm thanh, thường là mạng nơ-ron (NN) phức tạp. Các kiến trúc phổ biến bao gồm Mạng nơ-ron hồi quy (RNN) , mạng Bộ nhớ dài hạn ngắn hạn (LSTM) và gần đây hơn là các mô hình Biến áp , được biết đến với hiệu quả trong các tác vụ mô hình hóa chuỗi thông qua các cơ chế như tự chú ý . Mô hình âm thanh ánh xạ các đặc điểm thành các đơn vị âm thanh cơ bản, như âm vị. Cuối cùng, một mô hình ngôn ngữ, được đào tạo trên các tập đoàn văn bản mở rộng (như những tập đoàn được tìm thấy trong các sáng kiến Dữ liệu lớn ), phân tích trình tự của các đơn vị ngữ âm này để xác định các từ và câu có khả năng xảy ra nhất, có tính đến ngữ pháp và ngữ cảnh. Các khuôn khổ như Kaldi và bộ công cụ từ các nền tảng như Hugging Face cung cấp tài nguyên để xây dựng các hệ thống ASR.
Điều quan trọng là phải phân biệt nhận dạng giọng nói với các công nghệ liên quan nhưng khác biệt:
Công nghệ nhận dạng giọng nói được tích hợp vào nhiều ứng dụng trên nhiều lĩnh vực khác nhau:
Mặc dù có những tiến bộ đáng kể, các hệ thống ASR vẫn phải đối mặt với những thách thức. Việc phiên âm chính xác giọng nói trong môi trường ồn ào, xử lý nhiều giọng và phương ngữ khác nhau, xử lý tình trạng chồng chéo người nói trong các cuộc trò chuyện và hiểu được ý nghĩa sắc thái hoặc phân tích tình cảm vẫn là những lĩnh vực nghiên cứu tích cực. Những tiến bộ trong tương lai tập trung vào việc cải thiện tính mạnh mẽ thông qua các kỹ thuật học sâu tiên tiến, khám phá các mô hình đa phương thức kết hợp âm thanh với thông tin trực quan (như đọc khẩu hình, liên quan đến thị giác máy tính ) và tận dụng các kỹ thuật như học tự giám sát để đào tạo các mô hình trên các tập dữ liệu lớn không có nhãn. Trong khi Ultralytics tập trung chủ yếu vào các mô hình AI thị giác như Ultralytics YOLO cho các tác vụ như phát hiện đối tượng và phân đoạn hình ảnh , tiến trình trong các lĩnh vực AI liên quan như nhận dạng giọng nói góp phần vào hệ sinh thái chung của các hệ thống thông minh. Bạn có thể khám phá các tùy chọn đào tạo và triển khai mô hình cho các mô hình thị giác trong tài liệu Ultralytics và quản lý các dự án bằng Ultralytics HUB .