Khám phá cách công nghệ chuyển giọng nói thành văn bản chuyển đổi ngôn ngữ nói thành văn bản bằng AI, cho phép tương tác bằng giọng nói, phiên âm và các công cụ trợ năng.
Speech-to-Text, thường được viết tắt là STT và còn được gọi là Automatic Speech Recognition (ASR), là một công nghệ chuyển đổi ngôn ngữ nói thành văn bản viết. Quá trình này tận dụng các mô hình học máy để phân tích âm thanh và phiên âm thành định dạng có thể đọc được, thu hẹp khoảng cách giữa dữ liệu âm thanh và văn bản. Đây là một thành phần quan trọng trong nhiều ứng dụng hiện đại, cho phép tương tác bằng giọng nói với máy tính và thiết bị, và chuyển đổi nội dung nói thành thông tin viết có thể truy cập được.
Công nghệ chuyển giọng nói thành văn bản hoạt động thông qua một quy trình phức tạp bao gồm nhiều giai đoạn, chủ yếu được điều khiển bởi các thuật toán học máy. Ban đầu, đầu vào âm thanh được thu lại, thường thông qua micrô, sau đó được chuyển đổi thành định dạng kỹ thuật số. Tín hiệu âm thanh kỹ thuật số này trải qua quá trình xử lý trước để loại bỏ tiếng ồn và cô lập các mẫu giọng nói có liên quan. Sau đó, trích xuất tính năng xác định các tính năng ngữ âm chính trong âm thanh, chia nhỏ giọng nói thành các đơn vị nhỏ hơn, dễ quản lý hơn.
Các đặc điểm được trích xuất này được đưa vào các mô hình âm thanh, được đào tạo trên các tập dữ liệu giọng nói lớn để nhận dạng âm vị và từ. Các hệ thống STT hiện đại thường sử dụng các kiến trúc học sâu, đặc biệt là các mạng nơ-ron sâu như mạng nơ-ron hồi quy và bộ biến đổi , để đạt được độ chính xác cao. Các mô hình ngôn ngữ cũng được sử dụng để hiểu ngữ cảnh của giọng nói, dự đoán trình tự từ có khả năng xảy ra nhất và cải thiện độ chính xác của bản ghi bằng cách xem xét ngữ pháp và tính nhất quán về mặt ngữ nghĩa. Cuối cùng, hệ thống đưa ra văn bản đã phiên âm, có thể được xử lý thêm hoặc sử dụng trong nhiều ứng dụng khác nhau. Những tiến bộ trong học sâu đã cải thiện đáng kể độ chính xác và hiệu quả của các hệ thống Chuyển giọng nói thành văn bản, khiến chúng trở nên không thể thiếu trong nhiều lĩnh vực.
Các ứng dụng của Speech-to-Text rất rộng lớn và liên tục mở rộng, được thúc đẩy bởi những tiến bộ trong AI và học máy. Sau đây là một số ví dụ đáng chú ý:
Trong khi Ultralytics chủ yếu tập trung vào thị giác máy tính với các mô hình Ultralytics YOLO cho các tác vụ như phát hiện đối tượng và phân đoạn hình ảnh , Speech-to-Text có thể bổ sung cho các ứng dụng AI trực quan. Ví dụ, trong một hệ thống an ninh thông minh, STT có thể được sử dụng để phân tích các mối đe dọa bằng lời nói hoặc các lệnh được thu thập bởi các cảm biến âm thanh, hoạt động kết hợp với phát hiện đối tượng YOLOv8 để xác định và phản hồi các sự kiện bảo mật một cách toàn diện. Ultralytics HUB cung cấp một nền tảng để quản lý và triển khai nhiều mô hình AI khác nhau và trong khi hiện tại nhấn mạnh vào AI thị giác, bối cảnh AI rộng lớn hơn ngày càng tích hợp các phương pháp tiếp cận đa phương thức, trong đó Speech-to-Text và thị giác máy tính có thể hoạt động hiệp đồng. Khi AI phát triển theo hướng học tập đa phương thức , việc tích hợp các công nghệ như Speech-to-Text với các mô hình dựa trên thị giác sẽ trở nên quan trọng hơn nữa để tạo ra các hệ thống AI toàn diện và thông minh.
