Thuật ngữ

Nhận dạng giọng nói

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, còn được gọi là nhận dạng giọng nói tự động (ASR) hoặc chuyển giọng nói thành văn bản, là một công nghệ cho phép máy móc hoặc chương trình xác định các từ được nói to và chuyển đổi chúng thành định dạng mà máy có thể đọc được. Công nghệ này nằm ở giao điểm của ngôn ngữ học, khoa học máy tính và kỹ thuật điện, tạo thành một thành phần quan trọng trong nhiều ứng dụng Trí tuệ nhân tạo (AI) và Học máy (ML).

Hiểu về Nhận dạng giọng nói

Hệ thống nhận dạng giọng nói hoạt động bằng cách phân tích dạng sóng âm thanh biểu diễn giọng nói. Điều này bao gồm một số giai đoạn:

Mô hình hóa âm thanh : Giai đoạn này chuyển đổi đầu vào âm thanh thành biểu diễn ngữ âm. Nó sử dụng các mô hình thống kê được đào tạo trên lượng lớn dữ liệu giọng nói để xác định âm vị, đơn vị âm thanh nhỏ nhất phân biệt một từ với một từ khác. Các kỹ thuật tiên tiến thường liên quan đến các mô hình học sâu như Mạng nơ-ron hồi quy (RNN) và Bộ biến đổi để nắm bắt các phụ thuộc về thời gian trong giọng nói.
Mô hình hóa ngôn ngữ : Sau khi mô hình âm thanh cung cấp một chuỗi các âm vị hoặc các từ có thể, mô hình ngôn ngữ sẽ vào cuộc để dự đoán chuỗi các từ có khả năng xảy ra nhất. Nó sử dụng các mô hình thống kê được đào tạo trên các tập hợp văn bản lớn để hiểu ngữ pháp, cú pháp và ngữ cảnh ngữ nghĩa, đảm bảo rằng văn bản được nhận dạng là mạch lạc và đúng ngữ pháp. Các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM), như GPT-3 và GPT-4 , đã cải thiện đáng kể khả năng mô hình hóa ngôn ngữ.
Giải mã : Giai đoạn cuối cùng này tìm kiếm chuỗi từ có khả năng xảy ra cao nhất dựa trên kết quả đầu ra của mô hình ngôn ngữ và âm thanh. Các thuật toán tinh vi được sử dụng để điều hướng hiệu quả không gian tìm kiếm rộng lớn và đưa ra văn bản đã phiên âm.

Ứng dụng của Nhận dạng giọng nói

Công nghệ nhận dạng giọng nói đã trở thành một phần không thể thiếu trong nhiều ứng dụng trên nhiều ngành công nghiệp khác nhau:

Trợ lý giọng nói : Các trợ lý giọng nói phổ biến như Siri của Apple , Alexa của Amazon và Google Assistant chủ yếu dựa vào nhận dạng giọng nói để hiểu và phản hồi lệnh của người dùng, cho phép tương tác rảnh tay với các thiết bị và dịch vụ.
Dịch vụ phiên âm : Nhận dạng giọng nói hỗ trợ các dịch vụ phiên âm chuyển đổi bản ghi âm thanh và video thành văn bản viết. Điều này vô cùng hữu ích trong các lĩnh vực như báo chí, tài liệu pháp lý và nghiên cứu học thuật, giúp tiết kiệm thời gian và cải thiện khả năng truy cập.
Khả năng tiếp cận : Đối với những người khuyết tật, nhận dạng giọng nói cung cấp các phương pháp nhập liệu thay thế, cho phép họ tương tác với máy tính và thiết bị di động bằng lệnh thoại. Điều này rất quan trọng đối với người dùng bị khiếm khuyết về khả năng vận động hoặc khiếm thị.
Dịch vụ khách hàng : Nhiều tổng đài và nền tảng dịch vụ khách hàng sử dụng nhận dạng giọng nói cho hệ thống phản hồi bằng giọng nói tương tác (IVR) và để phân tích tương tác của khách hàng, cải thiện hiệu quả và hiểu được tâm lý của khách hàng.
Ngành công nghiệp ô tô : Hệ thống điều khiển bằng giọng nói trên xe hơi sử dụng công nghệ nhận dạng giọng nói để cho phép người lái xe thực hiện cuộc gọi, điều hướng và kiểm soát phát phương tiện mà không cần rời tay khỏi vô lăng, giúp tăng cường sự an toàn và tiện lợi.
Chăm sóc sức khỏe : Nhận dạng giọng nói ngày càng được sử dụng nhiều trong chăm sóc sức khỏe để phiên âm y khoa, nhập dữ liệu bằng giọng nói vào hồ sơ sức khỏe điện tử (EHR) và thậm chí trong các công cụ chẩn đoán thông qua phân tích các mẫu giọng nói. Phân tích và báo cáo hình ảnh y khoa có thể được tăng cường bằng đầu vào giọng nói để quy trình làm việc nhanh hơn.