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.
Chuyển giọng nói thành văn bản (STT), thường được gọi là Nhận dạng giọng nói tự động (ASR), là một công nghệ chuyển đổi ngôn ngữ nói thành văn bản viết mà máy có thể đọc được. Khả năng nền tảng này là nền tảng của Trí tuệ nhân tạo (AI) hiện đại, cho phép máy móc hiểu và xử lý giọng nói của con người. Về cốt lõi, STT thu hẹp khoảng cách giữa giao tiếp của con người và khả năng hiểu của máy móc, cung cấp năng lượng cho một loạt các ứng dụng, từ trợ lý ảo đến dịch vụ phiên âm tự động. Quá trình cơ bản này bao gồm các mô hình tinh vi phân tích sóng âm, xác định các thành phần ngữ âm và lắp ráp chúng thành các từ và câu mạch lạc bằng cách sử dụng các nguyên tắc của Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) .
Việc chuyển đổi từ âm thanh sang văn bản được thực hiện thông qua một chuỗi các bước phức tạp, được tăng cường đáng kể nhờ những tiến bộ trong học sâu . Đầu tiên, hệ thống thu thập đầu vào âm thanh và số hóa nó. Sau đó, một mô hình âm thanh, thường là một mạng nơ-ron được đào tạo trên các tập dữ liệu âm thanh lớn, ánh xạ các tín hiệu số này thành các đơn vị ngữ âm. Tiếp theo, một mô hình ngôn ngữ phân tích các đơn vị ngữ âm để xác định trình tự từ có khả năng xảy ra cao nhất, từ đó bổ sung hiệu quả sự hiểu biết về ngữ pháp và ngữ cảnh. Quá trình này đã trở nên cực kỳ chính xác nhờ các kiến trúc như Mạng nơ-ron hồi quy (RNN) và Transformers . Các mô hình mạnh mẽ này thường được xây dựng bằng các khuôn khổ phổ biến như PyTorch và TensorFlow . Để đảm bảo độ chính xác cao, các mô hình này được đào tạo trên nhiều tập dữ liệu khác nhau, thường sử dụng các kỹ thuật tăng cường dữ liệu để bao phủ nhiều giọng, phương ngữ và tiếng ồn nền khác nhau, giúp giảm độ lệch thuật toán .
Công nghệ STT được tích hợp vào vô số sản phẩm và dịch vụ mà chúng ta sử dụng hàng ngày.
Điều quan trọng là phải phân biệt STT với các công nghệ AI liên quan khác.
Trong khi Ultralytics nổi tiếng với công việc trong Thị giác máy tính (CV) với các mô hình như Ultralytics YOLO , công nghệ STT là một thành phần quan trọng trong việc xây dựng các hệ thống AI toàn diện. Tương lai của AI nằm ở Học tập đa phương thức , trong đó các mô hình có thể xử lý thông tin từ nhiều nguồn khác nhau cùng một lúc. Ví dụ: một ứng dụng AI trong ô tô có thể kết hợp nguồn cấp dữ liệu video để phát hiện đối tượng với STT trong cabin để ra lệnh bằng giọng nói. Xu hướng kết nối NLP và CV làm nổi bật tầm quan trọng của việc tích hợp các công nghệ này. Các nền tảng như Ultralytics HUB hợp lý hóa việc quản lý và triển khai các mô hình AI, cung cấp nền tảng cần thiết để xây dựng và mở rộng quy mô các mô hình đa phương thức phức tạp này. Bạn có thể khám phá các tác vụ khác nhau được Ultralytics hỗ trợ để xem cách AI thị giác có thể là một phần của hệ thống lớn hơn và phức tạp hơn.
Có rất nhiều công cụ dành cho nhà phát triển. Các nhà cung cấp dịch vụ đám mây cung cấp các API mạnh mẽ, có khả năng mở rộng như Google Cloud Speech-to-Text và Amazon Transcribe . Đối với những người cần kiểm soát nhiều hơn, các bộ công cụ nguồn mở như Kaldi cung cấp một khuôn khổ để xây dựng các hệ thống ASR tùy chỉnh. Các dự án như DeepSpeech của Mozilla và các nền tảng như Hugging Face cũng cung cấp quyền truy cập vào các mô hình được đào tạo sẵn. Mặc dù đã có những tiến bộ đáng kể, vẫn còn nhiều thách thức, chẳng hạn như việc phiên âm giọng nói chính xác trong môi trường nhiều tiếng ồn và hiểu được các giọng nói đa dạng. Các nghiên cứu đang được tiến hành, chẳng hạn như nghiên cứu được trình bày chi tiết trong các ấn phẩm trên arXiv , tập trung vào việc làm cho các hệ thống này mạnh mẽ hơn và có khả năng nhận biết ngữ cảnh.
