Vài thập kỷ trước, nếu chúng ta nói với ai đó rằng chúng ta có thể đặt hàng một sản phẩm hoặc dịch vụ chỉ bằng cách nói chuyện với một chiếc máy, mọi người sẽ xếp chúng ta vào loại kỳ lạ. Nhưng ngày nay, đó là một giấc mơ hoang đường như vậy đã trở thành hiện thực.
Sự khởi đầu và phát triển của công nghệ nhận dạng giọng nói cũng hấp dẫn như sự trỗi dậy của Trí tuệ nhân tạo (AI) hoặc Học máy (ML). Thực tế là chúng ta có thể ra lệnh bằng giọng nói cho các thiết bị không có giao diện hiển thị là một cuộc cách mạng kỹ thuật, thu hút nhiều trường hợp sử dụng thay đổi cuộc chơi.
Để đưa mọi thứ vào đúng góc nhìn, hơn 4.2 tỷ trợ lý giọng nói đang hoạt động ngày nay và các báo cáo cho thấy rằng đến cuối năm 2024, con số này sẽ tăng gấp đôi lên 8.4 tỷ. Bên cạnh đó, hơn 1 tỷ lượt tìm kiếm bằng giọng nói được thực hiện mỗi tháng. Điều này đang định hình lại cách chúng ta truy cập thông tin vì hơn 50% mọi người truy cập tìm kiếm bằng giọng nói hàng ngày.
Tính liền mạch và tiện lợi mà công nghệ mang lại đã cho phép các chuyên gia công nghệ xây dựng chiến lược cho nhiều ứng dụng bao gồm:
- Biên bản ghi chép cuộc họp, tài liệu pháp lý, video, podcast và nhiều nội dung khác
- Tự động hóa dịch vụ khách hàng thông qua IVR – Phản hồi bằng giọng nói tương tác
- Dân chủ hóa việc học tiếng bản xứ trong giáo dục
- Điều hướng bằng giọng nói và trợ lý thực hiện lệnh trong xe
- Ứng dụng kích hoạt bằng giọng nói trong bán lẻ cho thương mại bằng giọng nói và hơn thế nữa
Khi công nghệ này ngày càng nổi bật và phụ thuộc, chúng ta phải giảm thiểu sự đa dạng thách thức nhận dạng giọng nói cũng vậy. Từ sự thiên vị bẩm sinh trong việc thừa nhận và hiểu các giọng khác nhau cho đến những lo ngại về quyền riêng tư, một số thách thức và mối quan tâm cần được loại bỏ để mở đường cho một hệ sinh thái hỗ trợ giọng nói liền mạch.
Cuối cùng, hiệu quả của công nghệ này hướng đến việc đào tạo AI và cuối cùng thách thức thu thập dữ liệu giọng nói. Vậy, chúng ta hãy cùng khám phá một số mối quan tâm cấp bách nhất trong lĩnh vực này.
[Cũng đọc: Hướng dẫn đầy đủ về AI hội thoại]
Những thách thức của nhận dạng giọng nói vào năm 2024
Sự đa dạng của ngôn ngữ và giọng nói
Trên thực tế, mọi thiết bị hiện nay đều là trợ lý giọng nói. Từ tivi thông minh và trợ lý cá nhân đến điện thoại thông minh và thậm chí cả tủ lạnh, mọi máy đều có micrô tích hợp và kết nối với internet, giúp nhận dạng giọng nói.
Mặc dù đây là một ví dụ tuyệt vời về toàn cầu hóa, nhưng cũng nên tiếp cận trong bối cảnh bản địa hóa. Vẻ đẹp của ngôn ngữ là có vô số giọng, phương ngữ, cách phát âm, tốc độ, giọng điệu và các sắc thái khác.
Điểm yếu của nhận dạng giọng nói là không hiểu được sự đa dạng trong giọng nói của dân số toàn cầu. Đây là lý do tại sao một số thiết bị gặp khó khăn trong việc tìm kiếm thông tin phù hợp mà người dùng đang tìm kiếm hoặc đưa ra thông tin không liên quan dựa trên sự hiểu biết của họ về giọng nói.
Chi phí thu thập dữ liệu cao
Thu thập dữ liệu từ những người trong thế giới thực đòi hỏi đầu tư lớn. Thuật ngữ thu thập dữ liệu chủ yếu bao gồm tất cả và thường chỉ được hiểu một cách mơ hồ. Khi chúng tôi đề cập đến việc thu thập dữ liệu và các chi phí liên quan đến nó, chúng tôi cũng muốn nói đến những nỗ lực về:
- Yêu cầu về khối lượng dữ liệu giọng nói phụ thuộc động vào chi phí ghi âm và làm chủ. Bên cạnh đó, chi phí có thể thay đổi tùy thuộc vào lĩnh vực ứng dụng, trong đó dữ liệu giọng nói chăm sóc sức khỏe có thể đắt hơn dữ liệu giọng nói bán lẻ chủ yếu do tình trạng khan hiếm dữ liệu.
- Chi phí phiên âm và chú thích liên quan đến việc chuyển đổi dữ liệu giọng nói thô thành dữ liệu có thể đào tạo mô hình
- Chi phí kiểm soát chất lượng và làm sạch dữ liệu để loại bỏ tiếng ồn, âm thanh nền, sự im lặng kéo dài, lỗi trong bài phát biểu, v.v.
- Chi phí liên quan đến việc bồi thường cho những người đóng góp
- Các vấn đề về khả năng mở rộng khi chi phí tăng theo thời gian và nhiều hơn nữa
Thời gian như một chi phí trong việc thu thập dữ liệu
Có hai loại chi phí riêng biệt – tiền và giá trị tiền. Trong khi chi phí chỉ ra tiền, thì nỗ lực và thời gian đầu tư vào việc thu thập dữ liệu giọng nói góp phần vào giá trị tiền. Bất kể quy mô của một dự án, việc thu thập dữ liệu giọng nói liên quan đến thời gian dài trong việc thu thập dữ liệu.
Không giống như thu thập dữ liệu hình ảnh, thời gian cần thiết để thực hiện kiểm tra chất lượng lâu hơn. Bên cạnh đó, có một số yếu tố ảnh hưởng đến mọi tệp giọng nói được kiểm tra ổn. Điều này có thể mất thời gian để:
- Chuẩn hóa các định dạng tệp như mp3, ogg, flac, v.v.
- Đánh dấu các tệp âm thanh bị nhiễu và méo tiếng
- Phân loại và loại bỏ cảm xúc và giọng điệu trong dữ liệu giọng nói và nhiều hơn nữa
Những thách thức xung quanh quyền riêng tư và tính nhạy cảm của dữ liệu
Nếu bạn nghĩ về điều này, giọng nói của một cá nhân là một phần của sinh trắc học của họ. Tương tự như cách nhận dạng khuôn mặt và võng mạc đóng vai trò là cổng để có quyền truy cập vào một điểm vào hạn chế, giọng nói của một người cũng là một đặc điểm riêng biệt.
Khi nó mang tính cá nhân như vậy, nó tự động chuyển thành quyền riêng tư của một cá nhân. Vậy, làm thế nào để bạn thiết lập tính bảo mật dữ liệu và vẫn có thể đáp ứng được các yêu cầu về khối lượng ở quy mô lớn?
Khi nói đến việc sử dụng dữ liệu khách hàng, đó là một vùng xám. Người dùng sẽ không muốn đóng góp thụ động vào các quy trình tối ưu hóa hiệu suất của mô hình giọng nói của bạn mà không có động cơ. Ngay cả khi có động cơ, các kỹ thuật xâm phạm cũng có thể gây ra phản ứng dữ dội.
Mặc dù tính minh bạch là yếu tố then chốt, nhưng nó vẫn không giải quyết được yêu cầu về khối lượng mà các dự án yêu cầu.
[Cũng đọc: Nhận dạng giọng nói tự động (ASR): Mọi điều người mới bắt đầu cần biết]
Giải pháp sửa lỗi tiền bạc và chi phí thời gian trong dữ liệu giọng nói
Hợp tác với nhà cung cấp dữ liệu giọng nói
Gia công phần mềm là câu trả lời ngắn nhất cho thách thức này. Việc có một nhóm nội bộ để biên soạn, xử lý, kiểm toán và đào tạo dữ liệu giọng nói nghe có vẻ khả thi nhưng thực sự rất tẻ nhạt. Nó đòi hỏi vô số giờ làm việc của con người để thực hiện, điều này cũng có nghĩa là nhóm của bạn sẽ dành nhiều thời gian hơn cho các nhiệm vụ trùng lặp hơn là cải tiến và tinh chỉnh kết quả. Với đạo đức và trách nhiệm cũng nằm trong phương trình, giải pháp lý tưởng là tiếp cận một nhà cung cấp dịch vụ dữ liệu giọng nói đáng tin cậy như chúng tôi – Shaip.
Giải pháp khắc phục sự thay đổi giọng và phương ngữ
Giải pháp không thể phủ nhận cho vấn đề này là đưa vào sự đa dạng phong phú trong dữ liệu giọng nói được sử dụng để đào tạo các mô hình AI dựa trên giọng nói. Phạm vi dân tộc và phương ngữ càng rộng thì mô hình càng được đào tạo để hiểu được sự khác biệt về phương ngữ, giọng và cách phát âm.
Con đường phía trước
Khi chúng ta tiến xa hơn trên con đường đạt được thực tế thay thế được hỗ trợ bởi công nghệ, các mô hình giọng nói và giải pháp sẽ chỉ trở nên toàn diện hơn. Cách lý tưởng là thực hiện theo lộ trình gia công để đảm bảo chất lượng, đạo đức và quy mô lớn dữ liệu giọng nói sẵn sàng đào tạo được cung cấp sau khi kiểm tra và đảm bảo chất lượng.
Đây chính xác là điều mà chúng tôi tại Shaip cũng làm rất tốt. Dữ liệu giọng nói đa dạng của chúng tôi đảm bảo nhu cầu của dự án của bạn được đáp ứng liền mạch và cũng được triển khai một cách hoàn hảo.
Chúng tôi khuyến khích bạn liên hệ với chúng tôi để biết thêm nhu cầu của bạn.
