Sự xuất hiện của các trợ lý ảo như Siri và Alexa đã khiến các hệ thống nhận dạng giọng nói tự động được sử dụng và phát triển rộng rãi hơn. Tự động nhận dạng giọng nói (ASR) là một quá trình chuyển đổi ngôn ngữ nói thành văn bản. Công nghệ này liên tục được sử dụng trong các ứng dụng nhắn tin tức thời, công cụ tìm kiếm, hệ thống phương tiện và tự động hóa gia đình. Mặc dù tất cả các hệ thống này dựa trên các quy trình kỹ thuật hơi khác nhau, bước đầu tiên trong tất cả các hệ thống này là như nhau: thu thập dữ liệu giọng nói và chuyển đổi nó thành văn bản có thể đọc được bằng máy. Nhưng hệ thống ASR hoạt động như thế nào? Làm thế nào để nó học cách nhận ra lời nói? Hệ thống ASR: chúng hoạt động như thế nào? Do đó, từ góc độ cơ bản, chúng ta biết rằng nhận dạng giọng nói tự động trông như sau: đầu vào dữ liệu âm thanh, đầu ra dữ liệu văn bản. Tuy nhiên, từ đầu vào đến đầu ra, dữ liệu âm thanh cần phải trở thành dữ liệu có thể đọc được bằng máy. Điều này có nghĩa là dữ liệu được gửi qua các mô hình âm thanh và mô hình ngôn ngữ. Hai quy trình này giống như sau: mô hình âm thanh xác định mối quan hệ giữa tín hiệu âm thanh và đơn vị lời nói trong ngôn ngữ và mô hình ngôn ngữ khớp âm thanh với từ và chuỗi từ. Hai mô hình này cho phép hệ thống ASR thực hiện kiểm tra xác suất trên đầu vào âm thanh để dự đoán các từ và câu trong đó. Hệ thống sau đó chọn dự đoán với mức độ tin cậy cao nhất. ** Đôi khi các mô hình ngôn ngữ có thể ưu tiên các dự đoán nhất định được coi là có khả năng hơn do các yếu tố khác. Do đó, nếu cụm từ được chạy qua hệ thống ASR, nó sẽ thực hiện như sau: tạo đầu vào bằng giọng nói: "Này Siri, bây giờ là mấy giờ?" Chạy dữ liệu giọng nói qua mô hình âm thanh và chia nó thành các phần giọng nói. Chạy dữ liệu thông qua mô hình ngôn ngữ. Dữ liệu văn bản đầu ra: "Này Siri, mấy giờ rồi?" Ở đây, điều đáng nói là nếu hệ thống nhận dạng giọng nói tự động là một phần của giao diện người dùng giọng nói, mô hình ASR sẽ không phải là mô hình học máy duy nhất đang chạy. Nhiều hệ thống nhận dạng giọng nói tự động được sử dụng cùng với hệ thống xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) và hệ thống chuyển văn bản thành giọng nói (TTS) để thực hiện vai trò nhất định của chúng. Nói cách khác, nghiên cứu sâu về giao diện người dùng bằng giọng nói là một chủ đề hoàn chỉnh. Để tìm hiểu thêm, kiểm tra bài viết này. Vì vậy, bây giờ bạn biết hệ thống ASR hoạt động như thế nào, nhưng bạn cần xây dựng cái gì? Chìa khóa là dữ liệu. Thiết lập hệ thống ASR: Tầm quan trọng của dữ liệu. Một hệ thống ASR tốt cần có tính linh hoạt. Nó cần nhận ra các đầu vào âm thanh khác nhau (mẫu giọng nói) và tạo ra văn bản chính xác dựa trên dữ liệu để đáp ứng tương ứng. Để đạt được điều này, dữ liệu theo yêu cầu của hệ thống ASR được dán nhãn mẫu lời nói và các mẫu được phiên âm. Nó phức tạp hơn một chút so với điều này (ví dụ, quy trình đánh dấu dữ liệu rất quan trọng và thường bị bỏ qua), nhưng để làm cho mọi người rõ ràng, nó được đơn giản hóa ở đây. Hệ thống ASR yêu cầu một lượng lớn dữ liệu âm thanh. Tại sao? Vì ngôn ngữ phức tạp. Có nhiều cách để nói cùng một điều, và ý nghĩa của câu thay đổi theo vị trí và điểm nhấn của từ. Cũng xem xét rằng có nhiều ngôn ngữ khác nhau trên thế giới. Trong các ngôn ngữ này, cách phát âm và lựa chọn từ có thể khác nhau tùy thuộc vào các yếu tố như vị trí địa lý và giọng nói. Ồ, đừng quên rằng ngôn ngữ cũng thay đổi theo độ tuổi và giới tính! Với suy nghĩ này, các mẫu giọng nói được cung cấp cho hệ thống ASR càng nhiều thì càng tốt trong việc nhận biết và phân loại đầu vào giọng nói mới. Càng nhiều mẫu được lấy từ nhiều âm thanh và môi trường khác nhau, hệ thống càng có thể nhận ra âm thanh trong các môi trường này. Thông qua tinh chỉnh và bảo trì chuyên dụng, hệ thống nhận dạng giọng nói tự động sẽ được cải thiện trong quá trình sử dụng. Do đó, từ quan điểm cơ bản nhất, càng nhiều dữ liệu, càng tốt. Đúng là nghiên cứu hiện tại có liên quan đến việc tối ưu hóa các tập dữ liệu nhỏ hơn, nhưng hầu hết các mô hình hiện yêu cầu một lượng lớn dữ liệu để thực hiện tốt. May mắn thay, nhờ kho lưu trữ dữ liệu và dịch vụ thu thập dữ liệu chuyên dụng, việc thu thập dữ liệu âm thanh trở nên dễ dàng hơn. Điều này lần lượt làm tăng tốc độ phát triển công nghệ. Sau đó, chúng ta hãy xem xét ngắn gọn về các lĩnh vực mà nhận dạng giọng nói tự động có thể cho thấy tương lai của nó. Công nghệ ASR đã được tích hợp vào xã hội. Trợ lý ảo, hệ thống trên xe và tự động hóa gia đình đều giúp cuộc sống hàng ngày thuận tiện hơn và phạm vi ứng dụng cũng có thể mở rộng. Khi ngày càng có nhiều người chấp nhận các dịch vụ này, công nghệ sẽ phát triển hơn nữa.