Bạn bắt đầu phát triển các sản phẩm công nghệ giọng nói như trợ lý ảo và băn khoăn không biết Dữ liệu nhận dạng tiếng nói đến từ đâu? Hãy cùng tìm hiểu với Công Ty Quảng Cáo Marketing Online Limoseo.
MỤC LỤC
1. Dữ liệu nhận dạng tiếng nói là gì?
Dữ liệu nhận dạng giọng nói là cần thiết để đào tạo các thuật toán học máy.
Tuy nhiên, dữ liệu giọng nói cũng có nhiều dạng khác nhau, đặc biệt là khi tương tác với AI. Dữ liệu âm thanh bạn chọn tùy thuộc vào loại tương tác mà bạn đang xây dựng. Bài viết sau đây đề xuất ba loại dữ liệu nhận dạng giọng nói phổ biến nhất. Ngoài việc triển khai, mỗi loại dữ liệu được phân tích cùng với các trường hợp sử dụng cũng như điểm mạnh và điểm yếu của nó.
Dữ liệu nhận dạng tiếng nói là gì? Về cơ bản, đây là bản ghi âm giọng nói của con người được sử dụng để huấn luyện hệ thống nhận dạng giọng nói. Dữ liệu âm thanh này thường được kết hợp với bản chép lại văn bản của cuộc hội thoại.
Âm thanh và bản chép lời được chuyển đến các thuật toán học máy dưới dạng dữ liệu huấn luyện. Bằng cách này, hệ thống sẽ học cách nhận biết các ngữ âm cụ thể và ý nghĩa đằng sau các từ.
Có sẵn nhiều Nguồn dữ liệu nhận dạng tiếng nói, bao gồm kho lưu trữ giọng nói công khai và bộ dữ liệu có sẵn, nhưng hầu hết phải được thu thập với sự hợp tác của các nhà cung cấp dịch vụ dữ liệu. Thu thập dữ liệu âm thanh. Điều này cho phép bạn tùy chỉnh tập dữ liệu âm thanh của mình dựa trên các biến như ngôn ngữ, nhân khẩu học của người nói, yêu cầu về âm thanh và kích thước tập dữ liệu.
Dữ liệu lời nói có thể bao gồm từ lời nói không tự nhiên đến lời nói tự nhiên.
Tường thuật không tự nhiên có nghĩa là người ghi âm đang đọc trực tiếp từ kịch bản. Nội dung và cách diễn đạt của người nói còn hạn chế. Dữ liệu này có thể được sử dụng để nắm bắt sự thay đổi trong cách đọc của các câu cụ thể.
Mặt khác, người nói nói hoàn toàn tự nhiên và thoải mái. Tại thời điểm này, không thể đo lường chính xác phương sai của các biến (phương sai của cách phát âm từ). Tuy nhiên, điều này có lợi thế là vẽ nên một bức tranh chân thực hơn về ngôn ngữ tự nhiên. Ở giữa phổ là những trường hợp người nói được yêu cầu phát biểu trong một tình huống cụ thể. Câu chuyện của người nói không được viết sẵn và được kiểm soát theo nhiều cách khác nhau.
Phổ này là điều kiện tiên quyết để chia nhỏ dữ liệu nhận dạng giọng nói thành ba loại chính.
2. Các Loại dữ liệu nhận dạng tiếng nói
2.1 Dữ liệu ngôn ngữ kịch bản
Dữ liệu ngôn ngữ theo kịch bản là dạng dữ liệu ngôn ngữ được kiểm soát nhiều nhất. Ở định dạng này, người nói được yêu cầu ghi lại các dòng cụ thể từ kịch bản.
Đối với mục đích nhận dạng giọng nói, dữ liệu âm thanh được viết thường bao gồm lệnh thoại, cuộc gọi đánh thức hoặc kết hợp cả hai. Ví dụ, đối với trợ lý ảo ViVi của xe điện VinFast, một câu lệnh có thể là “Này VinFast, bật điều hòa lên 2 lần” hoặc “Này VinFast, gọi cho mẹ”.
Dữ liệu giọng nói theo kịch bản được sử dụng khi giọng nói yêu cầu các mẫu giọng nói khác nhau đối với nhà phát triển để đảm bảo rằng hệ thống hoạt động tốt cho nhiều cách phát âm.
Loại dữ liệu này có lợi thế là việc sử dụng từ được kiểm tra tính chính xác, vì vậy sự khác biệt duy nhất là cách phát âm của từ.
Tuy nhiên, hạn chế của dữ liệu chữ viết là nó bỏ qua tính đa dạng tự nhiên của ngôn ngữ.
2.2 Dữ liệu ngôn ngữ dựa trên tình huống
Dữ liệu ngôn ngữ dựa trên tình huống là một hình thức tiếp thu ngôn ngữ tự nhiên. Các diễn giả được yêu cầu đưa ra các khẩu lệnh độc đáo dựa trên các tình huống cụ thể.
Chẳng hạn, trợ lý ảo ViVi của xe điện VinFast có thể nhận diện các cách diễn đạt khác nhau cho cùng một hướng đi, chẳng hạn như ‘chỉ đường đến trạm sạc gần nhất’ hay ‘tìm trạm sạc gần nhất’.
Dữ liệu ngôn ngữ dựa trên tình huống được thu thập khi các nhà phát triển đương nhiên cần lấy mẫu các cụm từ khác nhau của cùng một yêu cầu hoặc khi cần nhiều ý định lệnh hơn (tức là yêu cầu những thứ khác nhau) .
Bằng cách này, dữ liệu giọng nói dựa trên tình huống mang lại sự đa dạng trong cả những gì được nói và cách nói. Bộ dữ liệu dựa trên kịch bản đặc biệt quan trọng khi các thiết bị cần hiểu các cuộc trò chuyện hàng ngày và tất cả các sắc thái liên quan đến chúng.
Không giống như các ngôn ngữ kịch bản chỉ có thể được đào tạo cho một tập hợp con các lệnh (“bật”, “tắt”,..) dữ liệu dựa trên kịch bản có thể xem xét tất cả các biểu thức.
Một hạn chế của dữ liệu trường hợp là khả năng xác định sự phân tán âm thanh giữa các loa. Ngoài ra, với rất nhiều cách để thể hiện cùng một truy vấn, các bộ dữ liệu này thường rất lớn.
2.3 Dữ liệu ngôn ngữ tự nhiên
Đây là bản ghi âm cuộc trò chuyện giữa hai hoặc nhiều người nói và được ghi lại ở dạng lời nói “tự nhiên” nhất, không dựa trên kịch bản.
Dữ liệu ngôn ngữ tự nhiên thực sự rất đa dạng. Khi nhà phát triển tìm kiếm dữ liệu về một chủ đề cụ thể (chẳng hạn như âm nhạc), nhà phát triển sẽ đề xuất hai diễn giả phát biểu về chủ đề đó.
Thách thức đầu tiên đối với các chatbot AI đàm thoại và trợ lý ảo là bối cảnh trò chuyện. Các ứng dụng này cần hiểu các luồng hội thoại tự nhiên yêu cầu đầu vào bằng giọng nói ngoài lệnh thoại một lần.
Tệ hơn nữa, mọi người đột nhiên thay đổi chủ đề mà không báo trước. Máy phải quyết định xem câu tiếp theo là một chủ đề mới hay đề cập đến điều gì đó đã được nói trước đó. Dữ liệu hội thoại được phiên âm có thể giúp đào tạo cho những trường hợp này.
Thách thức lớn thứ hai đối với Dữ liệu nhận dạng tiếng nói là nếu hai người nói trùng nhau, máy cần chọn từng giọng nói, nhưng AI cần hiểu khi nào từng người nói xong lượt nói của mình. Trí tuệ nhân tạo bổ sung khía cạnh thực tế bằng cách hiểu ngữ cảnh hội thoại và liên kết câu dựa trên dữ liệu tự nhiên.
Tuy nhiên, một hạn chế của dữ liệu này là tương đối thiếu cấu trúc và không thể đoán trước, khiến việc đào tạo trở nên khó khăn hơn và đòi hỏi lượng dữ liệu lớn.
3. Câu hỏi thường gặp
Dữ liệu nhận dạng tiếng nói là gì?
Dữ liệu nhận dạng tiếng nói là tập hợp các dữ liệu âm thanh được sử dụng để huấn luyện và xây dựng các hệ thống nhận dạng tiếng nói tự động. Nó bao gồm các mẫu âm thanh được ghi lại từ nguồn tiếng nói và thông tin cung cấp về văn bản.
Tại sao dữ liệu nhận dạng tiếng nói quan trọng trong xây dựng hệ thống nhận dạng tiếng nói?
Dữ liệu nhận dạng tiếng nói là yếu tố quan trọng để xây dựng và huấn luyện các hệ thống nhận dạng tiếng nói hiệu quả. Xác định và phân loại các đặc điểm ngữ âm, giọng điệu và ngữ điệu trong tiếng nói, từ đó giúp tạo ra các mô hình nhận dạng tiếng nói chính xác.
Những nguồn dữ liệu nhận dạng tiếng nói thông thường là gì?
Có nhiều nguồn dữ liệu nhận dạng tiếng nói thông thường được sử dụng trong nghiên cứu và phát triển hệ thống nhận dạng tiếng nói. Các nguồn dữ liệu phổ biến bao gồm các bộ dữ liệu âm thanh ghi lại từ nguồn truyền thông đa phương tiện, như cuộc gọi điện thoại, bản ghi âm từ phương tiện truyền thông, hoặc bộ dữ liệu nhận dạng tiếng nói công khai có sẵn trên internet.
Như vậy, Công Ty Quảng Cáo Marketing Online Limoseo đã giới thiệu tới các bạn đọc về Dữ liệu nhận dạng tiếng nói.
