Nếu bạn sử dụng Siri, Alexa, Cortana, Amazon Echo hoặc những người khác như một phần của cuộc sống hàng ngày của mình, bạn sẽ chấp nhận điều đó Nhận dạng giọng nói đã trở thành một phần phổ biến trong cuộc sống của chúng ta. Này trí tuệ nhân tạo hỗ trợ trợ lý giọng nói chuyển các truy vấn bằng lời nói của người dùng thành văn bản, diễn giải và hiểu người dùng đang nói gì để đưa ra phản hồi thích hợp.
Cần thu thập dữ liệu chất lượng để phát triển các mô hình nhận dạng, giọng nói đáng tin cậy. Nhưng, đang phát triển phần mềm nhận dạng giọng nói không phải là một nhiệm vụ đơn giản - chính xác là vì việc chép lại giọng nói của con người ở tất cả độ phức tạp của nó, chẳng hạn như nhịp điệu, trọng âm, cao độ và độ rõ ràng, là rất khó. Và, khi bạn thêm cảm xúc vào hỗn hợp phức tạp này, nó sẽ trở thành một thách thức.
Nhận dạng giọng nói là gì?
Nhận dạng giọng nói là khả năng phần mềm nhận dạng và xử lý phát ngôn của con người thành văn bản. Mặc dù sự khác biệt giữa nhận dạng giọng nói và nhận dạng giọng nói có vẻ chủ quan đối với nhiều người, nhưng có một số khác biệt cơ bản giữa cả hai.
Mặc dù cả nhận dạng giọng nói và giọng nói đều là một phần của công nghệ trợ lý giọng nói, chúng thực hiện hai chức năng khác nhau. Nhận dạng giọng nói thực hiện phiên âm tự động lời nói và lệnh của con người thành văn bản, trong khi nhận dạng giọng nói chỉ xử lý việc nhận dạng giọng nói của người nói.
Các loại nhận dạng giọng nói
Trước khi chúng tôi nhảy vào các loại nhận dạng giọng nói, chúng ta hãy xem xét ngắn gọn về dữ liệu nhận dạng giọng nói.
Dữ liệu nhận dạng giọng nói là tập hợp các bản ghi âm giọng nói của con người và phiên âm văn bản giúp đào tạo hệ thống máy học cho nhận dạng giọng nói.
Các bản ghi âm và phiên âm được nhập vào hệ thống ML để thuật toán có thể được đào tạo để nhận ra các sắc thái của giọng nói và hiểu ý nghĩa của nó.
Mặc dù có nhiều nơi bạn có thể nhận được bộ dữ liệu đóng gói sẵn miễn phí, nhưng tốt nhất là bạn nên lấy bộ dữ liệu tùy chỉnh cho các dự án của bạn. Bạn có thể chọn kích thước bộ sưu tập, yêu cầu về âm thanh và loa cũng như ngôn ngữ bằng cách có một tập dữ liệu tùy chỉnh.
Phổ dữ liệu giọng nói
Dữ liệu giọng nói quang phổ xác định chất lượng và cao độ của giọng nói từ tự nhiên đến không tự nhiên.
Dữ liệu nhận dạng giọng nói theo tập lệnh
Như tên cho thấy, lời nói theo kịch bản là một dạng dữ liệu được kiểm soát. Các diễn giả ghi lại các cụm từ cụ thể từ một văn bản đã chuẩn bị. Chúng thường được sử dụng để cung cấp các lệnh, nhấn mạnh cách từ hoặc cụm từ được nói hơn là những gì đang được nói.
Có thể sử dụng tính năng nhận dạng giọng nói theo tập lệnh khi phát triển trợ lý giọng nói để nhận các lệnh được đưa ra bằng cách sử dụng các giọng nói khác nhau.
Nhận dạng giọng nói dựa trên tình huống
Trong một bài phát biểu dựa trên kịch bản, người nói được yêu cầu tưởng tượng một tình huống cụ thể và đưa ra ra lệnh bằng giọng nói dựa trên kịch bản. Bằng cách này, kết quả là một tập hợp các lệnh thoại không được viết sẵn nhưng được điều khiển.
Dữ liệu giọng nói dựa trên tình huống được yêu cầu bởi các nhà phát triển đang tìm cách phát triển một thiết bị hiểu được giọng nói hàng ngày với nhiều sắc thái khác nhau của nó. Ví dụ: yêu cầu chỉ đường đến Pizza Hut gần nhất bằng nhiều câu hỏi khác nhau.
Nhận dạng giọng nói tự nhiên
Ngay ở phần cuối của phổ giọng nói là lời nói tự phát, tự nhiên và không được kiểm soát theo bất kỳ cách nào. Người nói tự do sử dụng giọng điệu, ngôn ngữ, cao độ và giọng nam cao trong cuộc trò chuyện tự nhiên của mình.
Nếu bạn muốn đào tạo một ứng dụng dựa trên ML về khả năng nhận dạng giọng nói của nhiều người nói, thì một ứng dụng không có mô tả hoặc bài nói chuyện tập dữ liệu rất hữu ích.
Các thành phần thu thập dữ liệu cho các dự án bài phát biểu
Một loạt các bước liên quan đến thu thập dữ liệu giọng nói đảm bảo rằng dữ liệu thu thập có chất lượng và giúp đào tạo các mô hình dựa trên AI chất lượng cao.
Hiểu các phản hồi bắt buộc của người dùng
Bắt đầu bằng cách hiểu các phản hồi yêu cầu của người dùng đối với mô hình. Để phát triển mô hình nhận dạng giọng nói, bạn nên thu thập dữ liệu đại diện chặt chẽ cho nội dung bạn cần. Thu thập dữ liệu từ các tương tác trong thế giới thực để hiểu các tương tác và phản hồi của người dùng. Nếu bạn đang xây dựng trợ lý trò chuyện dựa trên AI, hãy xem nhật ký trò chuyện, ghi âm cuộc gọi, phản hồi hộp thoại trò chuyện để tạo tập dữ liệu.
Xem xét kỹ lưỡng ngôn ngữ dành riêng cho miền
Bạn yêu cầu cả nội dung chung và nội dung theo miền cụ thể cho tập dữ liệu nhận dạng giọng nói. Khi bạn đã thu thập dữ liệu giọng nói chung chung, bạn nên sàng lọc dữ liệu và tách biệt dữ liệu chung với cụ thể.
Ví dụ, khách hàng có thể gọi điện để yêu cầu một cuộc hẹn để kiểm tra bệnh tăng nhãn áp ở một trung tâm chăm sóc mắt. Yêu cầu một cuộc hẹn là một thuật ngữ rất chung chung, nhưng bệnh tăng nhãn áp là một lĩnh vực cụ thể.
Hơn nữa, khi đào tạo mô hình ML nhận dạng giọng nói, hãy đảm bảo rằng bạn đào tạo nó để xác định các cụm từ thay vì riêng lẻ những từ được công nhận.
Ghi lại lời nói của con người
Sau khi thu thập dữ liệu từ hai bước trước, bước tiếp theo sẽ liên quan đến việc yêu cầu con người ghi lại các báo cáo đã thu thập.
Điều cần thiết là duy trì độ dài lý tưởng của kịch bản. Yêu cầu mọi người đọc hơn 15 phút văn bản có thể phản tác dụng. Duy trì khoảng cách tối thiểu 2 - 3 giây giữa mỗi câu lệnh đã ghi.
Cho phép ghi động
Xây dựng kho lưu trữ giọng nói của nhiều người, giọng nói, phong cách được ghi lại trong các hoàn cảnh, thiết bị và môi trường khác nhau. Nếu phần lớn người dùng trong tương lai sẽ sử dụng điện thoại cố định, thì cơ sở dữ liệu thu thập giọng nói của bạn phải có một đại diện đáng kể phù hợp với yêu cầu đó.
Tạo ra sự thay đổi trong ghi âm giọng nói
Khi môi trường đích đã được thiết lập, hãy yêu cầu đối tượng thu thập dữ liệu của bạn đọc kịch bản đã chuẩn bị trong một môi trường tương tự. Yêu cầu các đối tượng không lo lắng về những sai sót và giữ cho sự thể hiện tự nhiên nhất có thể. Ý tưởng là có một nhóm lớn người ghi lại kịch bản trong cùng một môi trường.
Phiên âm các bài phát biểu
Khi bạn đã ghi lại kịch bản bằng nhiều chủ đề (có sai sót), bạn nên tiến hành phiên âm. Giữ nguyên những sai sót, vì điều này sẽ giúp bạn đạt được sự năng động và đa dạng trong dữ liệu được thu thập.
Thay vì để con người phiên âm toàn bộ văn bản từng chữ, bạn có thể sử dụng công cụ chuyển giọng nói thành văn bản để thực hiện phiên âm. Tuy nhiên, chúng tôi cũng khuyên bạn nên thuê người phiên dịch để sửa lỗi.
Phát triển một Bộ thử nghiệm
Việc phát triển một tập hợp thử nghiệm là rất quan trọng vì nó là người dẫn đầu cho mô hình ngôn ngữ.
Tạo một cặp bài phát biểu và văn bản tương ứng và tạo chúng thành các đoạn.
Sau khi tập hợp các phần tử đã thu thập, trích lấy mẫu 20%, mẫu này tạo thành bộ thử nghiệm. Nó không phải là tập hợp đào tạo, nhưng dữ liệu được trích xuất này sẽ cho bạn biết liệu mô hình được đào tạo có phiên âm âm thanh mà nó chưa được đào tạo hay không.
Xây dựng mô hình và thước đo đào tạo ngôn ngữ
Bây giờ, hãy xây dựng mô hình ngôn ngữ nhận dạng giọng nói bằng cách sử dụng các câu lệnh dành riêng cho miền và các biến thể bổ sung nếu cần. Khi bạn đã đào tạo mô hình, bạn nên bắt đầu đo nó.
Lấy mô hình đào tạo (với 80% phân đoạn âm thanh đã chọn) và kiểm tra nó với tập thử nghiệm (tập dữ liệu 20% được trích xuất) để kiểm tra các dự đoán và độ tin cậy. Kiểm tra các lỗi, các mẫu và tập trung vào các yếu tố môi trường có thể được sửa chữa.
Các trường hợp sử dụng hoặc ứng dụng có thể có
Ứng dụng thoại, Thiết bị thông minh, Nói thành văn bản, Hỗ trợ khách hàng, Đọc nội dung, Ứng dụng bảo mật, Xe tự hành, Ghi chú khi chăm sóc sức khỏe.
Nhận dạng giọng nói mở ra một thế giới nhiều khả năng và việc người dùng sử dụng các ứng dụng thoại đã tăng lên trong những năm qua.
Một số ứng dụng phổ biến của công nghệ nhận dạng giọng nói bao gồm:
Ứng dụng Tìm kiếm bằng giọng nói
Theo Google, về 20% tìm kiếm được thực hiện trên ứng dụng Google là giọng nói. Tám tỷ người dự kiến sẽ sử dụng trợ lý giọng nói vào năm 2023, tăng mạnh so với mức dự đoán là 6.4 tỷ người vào năm 2022.
Việc sử dụng tìm kiếm bằng giọng nói đã tăng lên đáng kể trong những năm qua và xu hướng này được dự đoán sẽ tiếp tục. Người tiêu dùng dựa vào tìm kiếm bằng giọng nói để tìm kiếm các truy vấn, mua sản phẩm, xác định vị trí doanh nghiệp, tìm doanh nghiệp địa phương, v.v.
Thiết bị gia đình / Thiết bị thông minh
Công nghệ nhận dạng giọng nói đang được sử dụng để cung cấp lệnh thoại cho các thiết bị thông minh trong nhà như TV, đèn và các thiết bị khác. 66% người tiêu dùng ở Anh, Mỹ và Đức tuyên bố rằng họ đã sử dụng trợ lý giọng nói khi sử dụng thiết bị thông minh và loa.
Nói thành văn bản
Các ứng dụng chuyển giọng nói thành văn bản đang được sử dụng để hỗ trợ tính toán miễn phí khi nhập email, tài liệu, báo cáo và các ứng dụng khác. Nói thành văn bản loại bỏ thời gian nhập tài liệu, viết sách và gửi mail, phụ đề video và dịch văn bản.
Hỗ trợ khách hàng
Các ứng dụng nhận dạng giọng nói được sử dụng chủ yếu trong dịch vụ và hỗ trợ khách hàng. Hệ thống nhận dạng giọng nói giúp cung cấp các giải pháp dịch vụ khách hàng 24/7 với chi phí hợp lý với số lượng đại diện hạn chế.
Nội dung chính tả
Chính tả nội dung là một trường hợp sử dụng nhận dạng giọng nói điều đó giúp sinh viên và học giả viết nội dung phong phú trong một phần nhỏ thời gian. Nó khá hữu ích cho những học sinh gặp bất lợi vì mù lòa hoặc các vấn đề về thị lực.
Ứng dụng bảo mật
Nhận dạng giọng nói được sử dụng rộng rãi cho các mục đích bảo mật và xác thực bằng cách xác định các đặc điểm giọng nói duy nhất. Thay vì để người đó xác định danh tính bằng cách sử dụng thông tin cá nhân bị đánh cắp hoặc sử dụng sai mục đích, sinh trắc học giọng nói tăng tính bảo mật.
Hơn nữa, nhận dạng giọng nói cho mục đích bảo mật đã cải thiện mức độ hài lòng của khách hàng vì nó loại bỏ quá trình đăng nhập mở rộng và sao chép thông tin xác thực.
Ra lệnh bằng giọng nói cho các phương tiện
Các phương tiện, chủ yếu là ô tô, hiện có tính năng nhận dạng giọng nói chung để nâng cao độ an toàn khi lái xe. Nó giúp người lái tập trung vào việc lái xe bằng cách chấp nhận các lệnh thoại đơn giản như chọn đài radio, thực hiện cuộc gọi hoặc giảm âm lượng.
Lưu ý khi chăm sóc sức khỏe
Phần mềm phiên âm y tế được xây dựng bằng thuật toán nhận dạng giọng nói dễ dàng ghi lại các ghi chú, lệnh, chẩn đoán và triệu chứng bằng giọng nói của bác sĩ. Ghi chú y tế làm tăng chất lượng và tính cấp thiết trong ngành chăm sóc sức khỏe.
Bạn có dự án nhận dạng giọng nói có thể chuyển đổi doanh nghiệp của mình không? Tất cả những gì bạn có thể cần là một bộ dữ liệu nhận dạng giọng nói tùy chỉnh.
Một phần mềm nhận dạng giọng nói dựa trên AI cần được đào tạo trên bộ dữ liệu đáng tin cậy về các thuật toán học máy để tích hợp cú pháp, ngữ pháp, cấu trúc câu, cảm xúc và sắc thái giọng nói của con người. Quan trọng nhất, phần mềm phải liên tục học hỏi và phản hồi - phát triển theo mọi tương tác.
Tại Shaip, chúng tôi cung cấp bộ dữ liệu nhận dạng giọng nói được tùy chỉnh hoàn toàn cho các dự án máy học khác nhau. Với Shaip, bạn có quyền truy cập vào dữ liệu đào tạo phù hợp chất lượng cao nhất có thể được sử dụng để xây dựng và tiếp thị một hệ thống nhận dạng giọng nói đáng tin cậy. Hãy liên lạc với các chuyên gia của chúng tôi để có được sự hiểu biết toàn diện về các dịch vụ của chúng tôi.
[Cũng đọc: Hướng dẫn đầy đủ về AI hội thoại]
