Quá khứ, hiện tại và tương lai của công nghệ chuyển giọng nói thành văn bản
Bevoice / January 18, 2024
Kể từ khi công nghệ nhận dạng giọng nói ra đời, nó đã trải qua nhiều thay đổi và tiến bộ đáng kể. Bạn đã từng tự hỏi về lịch sử phát triển của công nghệ chuyển giọng nói thành văn bản và tương lai của nó sẽ như thế nào không? Đây là một chủ đề hấp dẫn và đầy triển vọng, đặc biệt khi xem xét sự phát triển của trí tuệ nhân tạo và machine learning.
Chuyển giọng nói thành văn bản bằng AI là gì?
Trong lĩnh vực khoa học máy tính, AI speech-to-text tập trung vào việc cho phép máy tính nhận diện và chuyển văn bản từ ngôn ngữ nói. Nó cũng được gọi là nhận dạng giọng nói, nhận dạng giọng nói máy tính, hoặc nhận dạng giọng nói tự động (ASR). Speech-to-text khác biệt so với nhận dạng giọng nói vì phần mềm được huấn luyện để hiểu và nhận dạng những từ đang được nói. Ngược lại, phần mềm nhận dạng giọng nói tập trung vào việc xác định các mẫu giọng của cá nhân. Trong ngữ cảnh công nghệ thông tin ngày nay, AI speech-to-text đóng vai trò quan trọng trong việc cải thiện khả năng tương tác giữa con người và máy tính thông qua việc chuyển đổi ngôn ngữ nói thành văn bản một cách nhanh chóng và chính xác.
Nhận dạng giọng nói – Nó hoạt động như thế nào?
Nhận dạng giọng nói hoạt động bằng cách chuyển đổi ngôn ngữ nói thành văn bản bằng cách sử dụng các thuật toán tiên tiến và kỹ thuật học máy để diễn giải và ghi chép chính xác những từ ngữ được phát âm. Quá trình này bao gồm nhiều bước quan trọng để hiểu và chuyển đổi từ âm thanh thành văn bản. Dưới đây là ví dụ về các bước cơ bản trong quá trình nhận dạng giọng nói:
| Bước | Mô tả | Ví dụ |
|---|---|---|
| Thu âm | Tiến hành ghi âm giọng nói từ nguồn âm thanh | Sử dụng micro để thu âm giọng nói từ người nói |
| Tiền xử lý | Loại bỏ tiếng ồn và cải thiện chất lượng âm thanh để chuẩn bị cho quá trình nhận dạng giọng nói sau đó | Sử dụng bộ lọc để loại bỏ tiếng ồn và làm sạch âm thanh trước khi tiến hành nhận dạng giọng nói |
| Nhận dạng | Sử dụng các thuật toán và mô hình học máy để chuyển đổi âm thanh thành văn bản | Sử dụng các mô hình Deep Learning để nhận dạng và chuyển đổi giọng nói thành văn bản trong thời gian thực |
Qua các bước trên, quá trình nhận dạng giọng nói có thể hiểu và chuyển đổi ngôn ngữ nói thành văn bản một cách chính xác và hiệu quả.
Lịch sử nhanh về nhận dạng giọng nói
Trước khi khám phá lịch sử nhận dạng giọng nói, hãy xem xét những cột mốc quan trọng mở đường cho sự phát triển của nó.
- Năm 1952, Bell Laboratories xây dựng hệ thống nhận dạng giọng nói đầu tiên có tên là "Audrey", có thể nhận dạng âm thanh của một chữ số được phát âm bởi nhà phát triển HK David với độ chính xác hơn 90%.
- Năm 1962, IBM tạo ra "Shoebox", một máy có khả năng nhận dạng 16 từ tiếng Anh được phát âm. Trong thập kỷ đó, Liên Xô tạo ra một thuật toán có khả năng nhận dạng hơn 200 từ.
- Các nhà nghiên cứu tại Đại học Carnegie Mellon phát triển "Harpy" vào những năm 1970, có thể nhận dạng toàn bộ câu với từ vựng gồm 1000 từ.
- Vào những năm 1980, từ vựng của phần mềm nhận dạng giọng nói đã tăng lên đến 20.000 từ. IBM tạo ra một máy đánh chữ kích hoạt bằng giọng nói có tên là Tangora, sử dụng mô hình dự đoán thống kê để nhận dạng từ.
- Sản phẩm chuyển văn bản thành giọng nói đầu tiên dành cho người tiêu dùng được ra mắt vào năm 1990 - Dragon Dictate. Một sản phẩm kế nhiệm, ra mắt vào năm 1997 với tên Dragon Naturally Speaking, vẫn đang được sử dụng trên nhiều máy tính để bàn cho đến ngày nay.
Việc sử dụng tính năng chuyển giọng nói thành văn bản hiện nay
Các ứng dụng hiện tại của chuyển văn bản thành giọng nói ngày nay.
| Nguồn cung cấp | Mô tả |
|---|---|
| Dịch vụ khách hàng | Doanh nghiệp dựa vào trợ lý ảo hoặc trò chuyện AI trong dịch vụ khách hàng. Trợ lý ảo có khả năng nhận dạng giọng nói tiên tiến giúp giảm tải cho các trung tâm cuộc gọi. |
| Tìm kiếm nội dung | Sự tăng cường trong việc sử dụng di động đang thúc đẩy nhu cầu tăng về thuật toán nhận dạng giọng nói AI. |
| Tài liệu điện tử | Giúp bác sĩ quản lý hồ sơ bệnh nhân nhanh chóng hơn và giảm chi phí. Hệ thống tòa án và cơ quan chính phủ cũng sử dụng công nghệ này để tăng cường hiệu quả trong việc lưu trữ hồ sơ. |
| Tiêu thụ nội dung | Yêu cầu ngày càng tăng về phụ đề số cho nội dung số trực tuyến. Việc cung cấp phụ đề thời gian thực đang trở thành một nhu cầu lớn. |
Công nghệ chuyển văn bản thành giọng nói đang được ứng dụng rộng rãi trong các lĩnh vực khác nhau như dịch vụ khách hàng, tìm kiếm nội dung, tài liệu điện tử và tiêu thụ nội dung. Việc cung cấp các dịch vụ thông qua giọng nói có thể giúp nâng cao trải nghiệm khách hàng và tối ưu hóa hiệu quả hoạt động của các tổ chức.
Vai trò của AI/ML/NLP trong nhận dạng giọng nói
Vai trò của trí tuệ nhân tạo (AI), học máy (ML), và xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) trong việc nhận dạng giọng nói rất quan trọng và đóng vai trò không thể phủ nhận trong công nghệ nhận dạng giọng nói hiện đại. Các điểm chính cần lưu ý bao gồm:
- Trí tuệ nhân tạo (AI) được thiết kế để giúp con người, đặc biệt là trong các nhiệm vụ lặp đi lặp lại, như nhận dạng giọng nói.
- Học máy (ML) là một phần con của nghiên cứu trí tuệ nhân tạo, tập trung vào việc sử dụng mô hình thống kê và dữ liệu phong phú để dạy máy tính/phần mềm thực hiện các nhiệm vụ phức tạp như chuyển đổi giọng nói thành văn bản.
- Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) tập trung vào việc huấn luyện máy tính hiểu văn bản và ngôn ngữ như con người, nhằm tương tác với con người thông qua kiến thức này.
- NLP là yếu tố quan trọng trong việc cung cấp kết quả chính xác cho nhu cầu của người dùng thông qua nhận dạng giọng nói cho các nhiệm vụ tiên tiến như tìm kiếm dựa trên giọng nói và trợ lý ảo như Siri của Apple.
- Máy tính với phần mềm chuyển giọng nói thành văn bản không mệt mỏi và hoạt động nhanh hơn con người.
Những yếu tố này cùng nhau tạo nên khả năng nhận dạng giọng nói hiện đại và cung cấp kết quả chính xác và hiệu quả cho người dùng.
Kết luận
Bạn có biết rằng vào năm 2019, hơn 1 tỷ giờ âm thanh được chuyển đổi thành văn bản bằng công nghệ nhận dạng giọng nói? Điều này chỉ là một trong những ứng dụng hiện tại của công nghệ chuyển đổi giọng nói thành văn bản. Với sự phát triển của trí tuệ nhân tạo, máy học và xử lý ngôn ngữ tự nhiên, tương lai của công nghệ này là vô cùng hứa hẹn.