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 nhận dạng giọng nói máy tính, là một công nghệ cho phép máy tính hoặc thiết bị nhận dạng và chuyển đổi ngôn ngữ nói thành văn bản có thể đọc được bằng máy. Nó đóng vai trò là thành phần nền tảng của Trí tuệ nhân tạo (AI) hiện đại, thu hẹp khoảng cách giữa lời nói của con người và khả năng hiểu biết của máy tính. Về cơ bản, ASR phân tích sóng âm, xử lý chúng bằng các thuật toán phức tạp và tạo ra bản ghi văn bản, tạo thành một phần quan trọng của quy trình Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) .
Quá trình chuyển đổi giọng nói thành văn bản thường bao gồm nhiều giai đoạn được hỗ trợ bởi Học máy (ML) . Đầu tiên, hệ thống thu âm thanh và chia nhỏ thành những âm thanh nhỏ, rõ ràng. Sử dụng một quy trình gọi là trích xuất đặc điểm, dạng sóng âm thanh được chuyển đổi thành dạng biểu diễn kỹ thuật số mà mô hình có thể phân tích.
Tiếp theo, một mô hình âm học, thường là mạng nơ-ron sâu , sẽ phân tích các đặc điểm này để ánh xạ chúng thành các âm vị - đơn vị âm thanh cơ bản trong một ngôn ngữ. Cuối cùng, một mô hình ngôn ngữ sẽ lấy chuỗi các âm vị và sử dụng kiến thức thống kê để lắp ráp chúng thành các từ và câu mạch lạc. Chất lượng của các hệ thống này đã được cải thiện đáng kể với sự ra đời của học sâu và các tập dữ liệu lớn, với các nền tảng như PyTorch và TensorFlow đóng vai trò quan trọng trong quá trình phát triển chúng.
Nhận dạng giọng nói được tích hợp vào vô số ứng dụng giúp định hình các tương tác hàng ngày của chúng ta với công nghệ.
Sẽ rất hữu ích khi phân biệt ASR với một số thuật ngữ có liên quan chặt chẽ sau:
Mặc dù đã có những tiến bộ đáng kể, các hệ thống ASR vẫn còn phải đối mặt với nhiều thách thức. Việc phiên âm giọng nói chính xác trong môi trường ồn ào, xử lý các giọng điệu và phương ngữ đa dạng, xử lý tình trạng chồng chéo giọng nói trong các cuộc hội thoại, và hiểu được ý nghĩa sâu sắc hoặc phân tích cảm xúc vẫn là những lĩnh vực nghiên cứu đang được quan tâm. Các dự án nguồn mở tiên phong như Whisper của OpenAI và các bộ công cụ như Kaldi tiếp tục mở rộng ranh giới của những điều có thể.
Những tiến bộ trong tương lai tập trung vào việc cải thiện độ 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 hình ảnh (như đọc khẩu hình, liên quan đến thị giác máy tính ) và tận dụng các kỹ thuật như học tự giám sát để huấn luyện mô hình trên các tập dữ liệu lớn chưa được gắn nhãn. Trong khi Ultralytics chủ yếu tập trung vào các mô hình AI thị giác như Ultralytics YOLO cho các tác vụ như phát hiện đối tượng và phân đoạn hình ảnh , thì sự tiến bộ trong các lĩnh vực AI liên quan như nhận dạng giọng nói cũng góp phần vào hệ sinh thái tổng thể 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 dự án bằng Ultralytics HUB .
