Nhận diện giọng nói

Nhận dạng giọng nói là gì: Tại sao bạn cần nó, các trường hợp sử dụng, ví dụ và lợi thế

Quy mô thị trường: Trong vòng chưa đầy 20 năm, công nghệ nhận dạng giọng nói đã phát triển một cách phi thường. Nhưng tương lai sẽ ra sao? Năm 2020, thị trường công nghệ nhận dạng giọng nói toàn cầu đạt khoảng 10.7 tỷ USD. Nó được dự đoán sẽ tăng vọt lên 27.16 tỷ USD vào năm 2026 và tăng trưởng với tốc độ CAGR là 16.8% từ năm 2021 đến năm 2026.

Công nghệ nhận dạng giọng nói là gì và tại sao bạn cần nó? 

Nhận dạng giọng nói, còn được gọi là nhận dạng người nói, là một chương trình phần mềm đã được đào tạo để nhận dạng, giải mã, phân biệt và xác thực giọng nói của một người dựa trên giọng nói riêng biệt của họ.

Chương trình đánh giá sinh trắc học giọng nói của một người bằng cách quét giọng nói của họ và khớp nó với yêu cầu ra lệnh bằng giọng nói. Nó hoạt động bằng cách phân tích tỉ mỉ tần số, cao độ, trọng âm, ngữ điệu và trọng âm của người nói.

Nhận dạng giọng nói là gì? Trong khi các điều khoản 'nhận dạng giọng nói và 'nhận dạng giọng nói được sử dụng thay thế cho nhau, chúng không giống nhau. Nhận dạng giọng nói xác định người nói, trong khi thuật toán nhận dạng giọng nói đề cập đến việc xác định từ được nói.

Nhận dạng giọng nói đã phát triển rất nhiều trong vài năm qua. Các trợ lý thông minh như Amazon Echo, Google Assistant, Apple Siri và Microsoft Cortana thực hiện các yêu cầu rảnh tay như vận hành thiết bị, viết ghi chú mà không cần sử dụng bàn phím, thực hiện lệnh, v.v.

Nhận dạng giọng nói hoạt động như thế nào?

Công việc nhận dạng giọng nói

Ngõ ra âm thanh: Quá trình bắt đầu bằng việc thu âm thanh đầu vào bằng micrô.

Sơ chế: Tín hiệu âm thanh được làm sạch bằng cách loại bỏ nhiễu và bình thường hóa âm lượng.

Khai thác tính năng: Hệ thống phân tích âm thanh để trích xuất các đặc điểm chính như cao độ, âm sắc và tần số.

Pattern Recognition: Các đặc điểm được trích xuất sẽ được so sánh với các mẫu giọng nói đã biết được lưu trữ trong cơ sở dữ liệu.

Xử lý ngôn ngữ: Các mẫu được nhận dạng sẽ được chuyển đổi thành văn bản và thuật toán xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) sẽ diễn giải ý nghĩa.

Nhận dạng giọng nói – Ưu điểm và nhược điểm

Ưu điểm của nhận dạng giọng nóiNhược điểm của nhận dạng giọng nói
Nhận dạng giọng nói cho phép thực hiện đa nhiệm và thoải mái khi rảnh tay.Mặc dù công nghệ nhận dạng giọng nói đang được cải thiện nhanh chóng, nhưng nó không hoàn toàn không có lỗi.
Nói và ra lệnh bằng giọng nói nhanh hơn nhiều so với nhập.Tiếng ồn xung quanh có thể ảnh hưởng đến hoạt động và độ tin cậy của hệ thống.
Các trường hợp sử dụng nhận dạng giọng nói đang được mở rộng nhờ công nghệ máy học và mạng nơ-ron sâu.Tính riêng tư của dữ liệu được ghi lại là một vấn đề cần quan tâm.

Lịch sử của nhận dạng giọng nói?

Công nghệ nhận dạng giọng nói đã đi được một chặng đường dài kể từ khi ra đời vào những năm 1950 khi các hệ thống ban đầu chỉ có thể nhận dạng một bộ chữ số được nói giới hạn. Những tiến bộ đáng kể đã xảy ra vào những năm 1960 với “Hộp đựng giày” của IBM, có khả năng hiểu 16 từ và vào những năm 1970 khi nghiên cứu do DARPA tài trợ đã mở rộng khả năng nhận dạng từ vựng lên 1,000 từ. Những năm 1980 chứng kiến ​​sự ra đời của Mô hình Markov ẩn (HMM), giúp cải thiện đáng kể độ chính xác.

Những năm 1990 đánh dấu một bước ngoặt với sự ra mắt của Dragon NataturalSpeaking, giúp máy tính có thể đọc chính tả một cách thực tế hơn. Những năm 2000 và 2010 đã đưa tính năng nhận dạng giọng nói trở nên phổ biến, với sự ra đời của điện thoại thông minh và trợ lý thông minh như Siri của Apple, Google Assistant và Amazon Alexa. Những tiến bộ này, được thúc đẩy bởi deep learning và AI, đã biến nhận dạng giọng nói trở thành một phần không thể thiếu trong công nghệ hàng ngày, nâng cao khả năng tương tác và khả năng tiếp cận của người dùng.

[Cũng đọc: ASR (Nhận dạng giọng nói tự động) là gì: Mọi thứ người mới bắt đầu cần biết ]

Nhận dạng giọng nói so với nhận dạng giọng nói

Dưới đây là bảng tóm tắt sự khác biệt giữa nhận dạng giọng nói và nhận dạng giọng nói:

Khía cạnhNhận diện giọng nóiSpeech Recognition
Mục đíchXác định và xác thực người nóiNhận biết và phiên âm lời nói
Phương thức hoạt độngPhân tích các đặc điểm giọng hát độc đáo như cao độ, tần số và giọng nói để khớp giọng nói với dấu giọng đã biếtSử dụng thuật toán chuyển ngôn ngữ nói thành văn bản viết, tập trung vào việc hiểu nội dung lời nói
Trường hợp sử dụngHệ thống bảo mật, trải nghiệm người dùng được cá nhân hóa, xác thực sinh trắc họcTrợ lý ảo, phần mềm đọc chính tả, dịch vụ phiên âm, hệ thống chỉ huy và điều khiển
Tập trungAi đang nóiNhững gì đang được nói
Công nghệ mẫu– Trợ lý giọng nói: Được sử dụng cho các phản hồi được cá nhân hóa và nhiều tác vụ khác nhau – kiểm tra thời tiết hoặc đặt chỗ.
– Gọi điện thoại rảnh tay: Cho phép người dùng gọi điện thoại đến một số liên lạc cụ thể mà không cần dùng tay.
– Sinh trắc học giọng nói: Được sử dụng trong các dịch vụ tài chính để xác minh người dùng một cách an toàn.
– Chọn giọng nói: Được sử dụng trong các nhà kho để giúp công nhân hoàn thành nhiệm vụ một cách rảnh tay.
Ghi chép/Viết: Các nền tảng như công cụ chuyển giọng nói thành văn bản của Google và Siri cho phép dịch giọng nói thành văn bản, thường được sử dụng trong các ứng dụng như Notes của Apple.
- Điều khiển giọng nói: Nó cho phép người dùng điều khiển các thiết bị thông qua lệnh thoại, chẳng hạn như điều khiển hệ thống thông tin giải trí trên ô tô.
– Hỗ trợ người khuyết tật: Nó hỗ trợ người khiếm thính, người khó nghe và những người khuyết tật thông qua tính năng tự động thêm phụ đề, máy ghi âm và chuyển tiếp văn bản.

Nhận diện giọng nói Trường hợp sử dụng

Công nghệ nhận dạng giọng nói có nhiều ứng dụng trên nhiều lĩnh vực khác nhau. Dưới đây là một số trường hợp sử dụng chính:

Các trường hợp sử dụng nhận dạng giọng nói

  1. Bảo mật và xác thực:
    • Xác thực sinh trắc học: Được sử dụng trong điện thoại thông minh và các thiết bị khác để mở khóa màn hình và xác minh danh tính người dùng.
    • Kiểm soát truy cập: Đảm bảo quyền truy cập vào các tòa nhà, khu vực an toàn và thông tin bí mật bằng cách nhận dạng nhân viên có thẩm quyền.
  2. Trải nghiệm người dùng được cá nhân hóa:
    • Trợ lý ảo: Tùy chỉnh phản hồi và hành động dựa trên giọng nói của người dùng, mang lại sự tương tác được cá nhân hóa hơn.
    • Thiết bị nhà thông minh: Nhận biết giọng nói của các thành viên khác nhau trong gia đình để điều chỉnh cài đặt và sở thích cho từng cá nhân.
  3. Dịch Vụ CSKH:
    • Trung tâm cuộc gọi: Nhận dạng khách hàng bằng giọng nói của họ, cho phép dịch vụ được cá nhân hóa và giảm nhu cầu xác minh danh tính lặp đi lặp lại.
    • Ngân hàng: Xác minh khách hàng trong quá trình giao dịch ngân hàng qua điện thoại để có dịch vụ an toàn và hiệu quả.
  4. Chăm sóc sức khỏe:
    • Xác thực bệnh nhân: Xác nhận danh tính bệnh nhân trong các dịch vụ y tế từ xa và hồ sơ sức khỏe điện tử.
    • Sinh trắc học giọng nói để giám sát: Theo dõi những bệnh nhân mắc các bệnh như trầm cảm bằng cách phân tích những thay đổi trong mẫu giọng nói.
    • Trợ lý ảo của bác sĩ: Chuyển bài phát biểu của bác sĩ thành ghi chú văn bản cho phép bác sĩ xem và phân tích nhiều bệnh nhân hơn trong ngày.
  5. Ô tô:
    • Hệ thống trong ô tô: Nhận dạng giọng nói của người lái xe để điều chỉnh tùy chọn, truy cập điều hướng và điều khiển hệ thống thông tin giải trí mà không cần nhập thủ công.
    • Trải nghiệm rảnh tay: Trả lời cuộc gọi, chuyển bài hát, trả lời tin nhắn hoặc nhận chỉ đường mà không cần phải rời khỏi vô lăng; điều này không chỉ tăng độ an toàn trên đường mà còn mang lại trải nghiệm lái xe tốt hơn.

  6. Pháp lý và pháp y:
    • Nhận dạng giọng nói: Được sử dụng trong điều tra pháp lý để xác định người nói trong bản ghi âm.
    • Giám sát an ninh: Tăng cường các biện pháp an ninh bằng cách xác định cá nhân thông qua giọng nói trong hệ thống giám sát.
  7. Giải trí:
    • chơi game: Cá nhân hóa trải nghiệm chơi trò chơi bằng cách nhận dạng giọng nói của người chơi.
    • Thiết bị truyền thông: Xác định người dùng để tùy chỉnh đề xuất nội dung và hồ sơ trên các thiết bị phát trực tuyến.
  8. Viễn thông:
    • Truyền thông an toàn: Đảm bảo các kênh liên lạc an toàn bằng cách xác minh danh tính của người tham gia các cuộc gọi bí mật.

Ví dụ về công nghệ nhận dạng giọng nói

Ví dụ về công nghệ nhận dạng giọng nói

  • Apple Siri: Hãy tưởng tượng trong túi bạn có một người bạn hóm hỉnh, hiểu biết, luôn sẵn sàng giúp đỡ. Đó là Siri dành cho bạn. Cho dù bạn đang vội đến một cuộc họp và cần gửi một tin nhắn nhanh hay bạn đang bận rộn với việc làm bánh quy và cần đặt hẹn giờ, Siri sẽ ở đó, nhận dạng giọng nói của bạn và phản hồi một cách cá tính. Giống như có một trợ lý riêng biết rất rõ về bạn, họ gần như có thể kết thúc câu nói của bạn.
  • AmazonAlexa: Hãy tưởng tượng bạn bước vào nhà sau một ngày dài và nói: “Alexa, tôi đã về rồi”. Đột nhiên, danh sách nhạc thư giãn yêu thích của bạn bắt đầu phát, ánh đèn mờ đi theo khung cảnh buổi tối ưa thích của bạn và Alexa nhắc bạn về chương trình mà bạn muốn xem. Giống như ngôi nhà của bạn mang đến cho bạn một cái ôm an ủi, riêng tư mỗi khi bạn trở về.
  • Trợ lý Google: Hãy coi Trợ lý Google như người bạn toàn năng của bạn. Cho dù bạn đang thắc mắc về thời tiết, cần giải quyết một cuộc tranh luận thân thiện hay muốn kiểm soát ngôi nhà thông minh của mình, nó sẽ ở đó, nhận dạng giọng nói của bạn và điều chỉnh phản hồi của giọng nói đó dành riêng cho bạn. Giống như có một người bạn siêu thông minh luôn sẵn lòng giúp đỡ và không bao giờ mệt mỏi trước những câu hỏi của bạn.
  • Nuance Dragon Nói một cách tự nhiên: Hãy tưởng tượng bạn có thể trút những suy nghĩ của mình lên giấy nhanh như bạn có thể nói ra. Đó chính là sự kỳ diệu của Dragon NaturalSpeaking. Đối với một tiểu thuyết gia đang viết cuốn sách bán chạy tiếp theo của họ hoặc một bác sĩ cập nhật hồ sơ bệnh nhân, điều đó giống như có một người ghi chép siêu hiệu quả, không bao giờ mệt mỏi, người có thể hiểu từng từ, giọng điệu và sắc thái trong giọng nói của bạn. Đó không chỉ là gõ phím – nó còn giải phóng suy nghĩ của bạn.
  • Microsoft Cortana: Cortana giống như có một nhà tổ chức cá nhân luôn đi trước một bước. Hãy tưởng tượng bản thân bạn vào một buổi sáng thứ Hai bận rộn và Cortana xen vào: “Dựa trên giọng nói của bạn, bạn có vẻ hơi căng thẳng. Tôi có nên sắp xếp lại các cuộc họp ít khẩn cấp hơn của bạn vào cuối tuần này không? Nó không chỉ là quản lý lịch trình của bạn; đó là việc có một đồng minh kỹ thuật số hiểu được các sắc thái trong giọng nói của bạn và giúp một ngày của bạn trở nên suôn sẻ hơn.

Nhận dạng người nói giúp doanh nghiệp dễ dàng hơn trong việc cung cấp trải nghiệm giọng nói được tùy chỉnh hoàn toàn. Khi ngày càng có nhiều thiết bị hỗ trợ giọng nói tiến vào ngôi nhà của chúng tôi, nhận dạng giọng nói sẽ là một bước trong việc nâng cao mức độ tương tác và sự hài lòng của khách hàng.

[Cũng đọc: AI đàm thoại: Cách thức hoạt động, Ví dụ, Lợi ích và Thách thức [Đồ họa thông tin 2024] ]

Nhận dạng loa là xác định và xác thực danh tính của một người dựa trên đặc điểm giọng nói. Nhận dạng giọng nói hoạt động dựa trên nguyên tắc rằng không có hai cá nhân nào có thể phát ra âm thanh giống nhau vì sự khác biệt về kích thước thanh quản, hình dạng của đường giọng nói của họ và những người khác.

Độ tin cậy và độ chính xác của giọng nói hoặc hệ thống nhận dạng giọng nói phụ thuộc vào loại hình đào tạo, thử nghiệm và cơ sở dữ liệu được sử dụng. Nếu bạn có ý tưởng thành công về phần mềm nhận dạng giọng nói, hãy liên hệ với Shaip nếu bạn có nhu cầu đào tạo về dữ liệu.

Bạn có thể có được một cơ sở dữ liệu giọng nói xác thực, an toàn và chất lượng hàng đầu có thể được sử dụng để đào tạo hoặc kiểm tra việc học máy của bạn và Mô hình xử lý ngôn ngữ tự nhiên.

Nhận dạng giọng nói, còn được gọi là nhận dạng người nói, là công nghệ xác định và xác thực cá nhân dựa trên đặc điểm giọng nói riêng của họ.

Nhận dạng giọng nói xác định người đang nói, trong khi nhận dạng giọng nói tập trung vào những gì đang được nói. Nhận dạng giọng nói phân tích sinh trắc học giọng nói, trong khi nhận dạng giọng nói chuyển đổi lời nói thành văn bản.

Các ứng dụng chính bao gồm bảo mật và xác thực, trải nghiệm người dùng được cá nhân hóa, dịch vụ khách hàng, chăm sóc sức khỏe, hệ thống ô tô, mục đích pháp lý và pháp y, và giải trí.

Nhận dạng giọng nói có thể rất an toàn, nhưng giống như bất kỳ hệ thống sinh trắc học nào, nó không phải là không thể sai. Nó thường được sử dụng như một phần của xác thực đa yếu tố để tăng cường bảo mật.

Các ví dụ phổ biến bao gồm Siri của Apple, Amazon Alexa, Google Assistant, Microsoft Cortana và Nuance Dragon NaturallySpeaking.

Có những lo ngại về quyền riêng tư xung quanh việc thu thập và lưu trữ dữ liệu giọng nói. Điều quan trọng là các công ty phải minh bạch về hoạt động dữ liệu của mình và cung cấp quyền kiểm soát cho người dùng.

Có, nhiều hệ thống nhận dạng giọng nói được thiết kế để hoạt động trên nhiều ngôn ngữ và giọng khác nhau.

Xã hội Chia sẻ