Speech to Text là gì? Các loại công nghệ STT phổ biến hiện nay

Hiện nay, việc chuyển đổi file âm thanh, giọng nói thành văn bản trở nên dễ dàng hơn bao giờ hết nhờ vào các công cụ nổi tiếng như VNPT SmartVoice, Google Speech-to-Text, Microsoft Azure Speech, Apple Siri,... Đằng sau sự phát triển mạnh mẽ của các công cụ này chính là Speech to Text công nghệ AI và Machine Learning giúp chúng không ngừng cải thiện độ chính xác cũng như khả năng nhận diện các ngữ cảnh, âm điệu, giọng nói đa dạng,... Bài viết dưới đây của VNPT AI sẽ giúp bạn hiểu rõ Speech to Text là gì cùng những tính năng nổi bật của công nghệ chuyển đổi giọng nói thành văn bản mà có thể bạn chưa biết. 

Công nghệ Speech to Text là gì?

Speech to Text (STT) là công nghệ có khả năng chuyển đổi giọng nói thành văn bản. Nó thường sử dụng công nghệ trí tuệ nhân tạo (AI), mô hình học máy, xử lý ngôn ngữ tự nhiên để máy tính nhận diện và chuyển đổi lời nói của con người thành dạng chữ viết. 

Nhờ vào những tiến bộ của công nghệ mà tính năng chuyển đổi âm thanh thành văn bản ngày càng được hoàn thiện, hỗ trợ nhiều ngôn ngữ và giọng nói khác nhau. Ngày nay, Speech to Text được ứng dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực, dễ thấy nhất là tính năng tìm kiếm bằng giọng nói trên Google, cho phép nhận dạng câu lệnh bằng ngôn ngữ nói và chuyển đổi thành văn bản để thực hiện tìm kiếm.

Nguyên lý hoạt động của Speech to Text

Để hiểu rõ hơn về Speech to text là gì, VNPT AI sẽ giúp bạn làm rõ nguyên lý hoạt động của công nghệ đặc biệt này. Về cơ bản, Công nghệ chuyển đổi giọng nói thành văn hoạt động bằng cách chuyển đổi tín hiệu âm thanh thành văn bản thông qua nhiều bước xử lý phức tạp như sau:

Thu nhận tín hiệu âm thanh

Khi con người nói, giọng nói tạo ra các dao động sóng âm. Hệ thống STT sử dụng bộ chuyển đổi Analog-to-Digital Converter để thu nhận và biến đổi tín hiệu âm thanh liên tục thành dữ liệu số.

Lọc và phân tích sóng âm

Sau khi thu âm, hệ thống tiến hành đo lường sóng rung và lọc nhiễu giúp phân biệt các âm thanh có liên quan và loại bỏ tạp âm không cần thiết.

Phân tách và nhận diện âm vị

Âm thanh được chia thành các đoạn rất ngắn (chỉ vài phần trăm giây), sau đó so khớp với các âm vị (phoneme) – đơn vị âm thanh nhỏ nhất giúp phân biệt từ ngữ. Ví dụ, tiếng Anh có khoảng 40 âm vị.

So khớp với dữ liệu ngôn ngữ

Các âm vị được xử lý qua mô hình tính toán và thuật toán ngôn ngữ để tìm ra từ, cụm từ và câu phù hợp nhất từ kho dữ liệu ngôn ngữ có sẵn.

Xuất văn bản

Hệ thống sẽ chọn phiên bản văn bản có độ trùng khớp cao nhất với tín hiệu âm thanh đầu vào và hiển thị nó dưới dạng văn bản hoặc lệnh máy tính.

Các loại công nghệ STT phổ biến

Hiện nay, công nghệ Speech to Text (STT) phát triển dựa trên nhiều phương pháp khác nhau nhằm nâng cao độ chính xác và khả năng xử lý giọng nói. Dưới đây là các loại công nghệ STT phổ biến:

Dựa trên quy tắc (Rule-based)

Hệ thống này hoạt động dựa trên tập hợp các quy tắc ngữ âm và ngữ pháp cố định để nhận diện và chuyển đổi giọng nói thành văn bản. Công nghệ này hoạt động tốt với các câu có cấu trúc rõ ràng nhưng khó mở rộng và kém hiệu quả khi gặp từ vựng mới hoặc giọng nói không chuẩn.

Chẳng hạn như Dragon NaturallySpeaking sử dụng quy tắc ngữ âm và từ vựng có sẵn để nhận diện giọng nói. Tuy nhiên, công nghệ này có độ linh hoạt thấp và khó xử lý giọng nói tự nhiên do vẫn hoạt động theo nguyên lý cơ bản của các hệ thống Rule-based STT. 

Dựa vào mô hình ngôn ngữ (Language Model-based)

Công nghệ này sử dụng các mô hình ngôn ngữ Machine Learning để nhận diện từ ngữ dựa trên ngữ cảnh. Hệ thống có thể phân tích và dự đoán từ tiếp theo dựa vào kho dữ liệu ngôn ngữ lớn. STT loại này có độ chính xác cao hơn nhưng đòi hỏi tài nguyên tính toán mạnh và dữ liệu huấn luyện lớn.

Hiện nay, Google Speech to Text được tích hợp trên các dịch vụ Google Assistant hay Google Translate đều áp dụng mô hình ngôn ngữ tiên tiến để nhận diện giọng nói trong nhiều tình huống khác nhau. Người dùng có thể tìm kiếm thông tin hoặc nhập liệu bằng giọng nói trên các thiết bị di động.

Dựa trên vào học sâu (Deep Learning-based)

Đây là một trong những phương pháp chuyển từ giọng nói sang văn bản tiên tiến nhất hiện nay. Công nghệ này sử dụng mạng nơ-ron tích chập (CNN) và nơron hồi quy (RNN) để học và cải thiện khả năng nhận diện giọng nói qua nhiều lớp dữ liệu. Hệ thống có thể xử lý tiếng ồn nền, giọng nói địa phương và ngữ cảnh phức tạp, giúp cải thiện độ chính xác đáng kể. Tuy nhiên, công nghệ này cần tài nguyên tính toán cao và thời gian huấn luyện dài.

"Ông lớn" trong ngành công nghệ Amazon Web Services đã triển khai hai dịch vụ STT là Amazon Transcribe và IBM Watson Speech to Text sử dụng mô hình học sâu. Chúng có khả năng nhận diện giọng nói chính xác trong nhiều ngữ cảnh khác nhau cũng như hỗ trợ đa dạng ngôn ngữ và phương ngữ trên thế giới. 

Speech to text tích hợp (Integrated)

Công nghệ Integrated STT được tích hợp trực tiếp vào các hệ thống như trợ lý ảo, thiết bị di động và ứng dụng phần mềm. Các sản phẩm, dịch vụ từ các tập đoàn công nghệ lớn trên thế giới như Google, Microsoft, Apple,... sử dụng công nghệ STT tích hợp để xử lý giọng nói nhanh chóng ngay cả khi không có kết nối internet. Các tính năng như Google Assistant, Siri, Microsoft Azure Speech,... đều sử dụng công nghệ STT để nhận diện giọng nói để thực hiện các lệnh điều khiển mà không cần kết nối internet liên tục.

Dựa trên thời gian thực (Real-time based )

Công nghệ STT này có khả năng chuyển đổi giọng nói thành văn bản ngay lập tức, phù hợp với các ứng dụng như cuộc họp trực tuyến, hội thoại trực tiếp hoặc phiên âm video. Độ trễ thấp là một trong những ưu điểm lớn nhất của công nghệ STT này nhưng độ chính xác có thể bị ảnh hưởng nếu có nhiều người nói cùng lúc hoặc môi trường nhiều tạp âm.

Nếu bạn đang tìm kiếm phần mềm Speech to text tiếng Việt cơ bản có thể tham khảo Otter.ai. Website này có thể hỗ trợ phiên âm cuộc họp trực tuyến theo thời gian thực giúp ghi chú và tạo bản ghi nhanh chóng mà không cần nhập liệu thủ công.

Lợi ích của công nghệ STT

Ngày nay, Công nghệ chuyển đổi giọng nói thành văn bản đã trở nên phổ biến và được sử dụng trong rất nhiều lĩnh vực khác nhau nhờ vào những ưu điểm vượt trội mà nó mang lại. Vậy cụ thể những lợi ích của Speech to text là gì? Cùng VNPT AI tìm hiểu chi tiết sau đây:

Tiết kiệm thời gian và nâng cao khả năng tiếp cận thông tin

STT giúp chuyển đổi giọng nói thành văn bản nhanh chóng nên người dùng dễ dàng tìm kiếm, nghiên cứu hoặc ghi chép mà không cần gõ thủ công. Điều này đặc biệt hữu ích trong các cuộc họp, giảng dạy hoặc ghi âm nội dung quan trọng giúp tiết kiệm đáng kể thời gian so với phương pháp nhập liệu truyền thống.

Tăng hiệu suất công việc 

STT giúp tự động hóa việc ghi chép, tạo báo cáo hoặc nhập dữ liệu, giảm thiểu sai sót do con người và cải thiện năng suất làm việc. 

Dễ dàng tích hợp với các ứng dụng và dịch vụ khác

Công nghệ STT có thể tích hợp vào các nền tảng như chatbot ai, trình soạn thảo văn bản, hệ thống quản lý dữ liệu hoặc công cụ dịch thuật. Từ đó giúp nâng cao trải nghiệm người dùng và tăng cường khả năng tự động hóa trong nhiều lĩnh vực.

Ứng dụng rộng rãi trong nhiều ngành nghề

STT được áp dụng trong nhiều lĩnh vực như Y tế (Hỗ trợ bác sĩ tạo bản ghi bệnh án tự động bằng giọng nói), Giáo dục (Ghi chép bài giảng, hỗ trợ học tập và nghiên cứu), Truyền thông (Chuyển đổi nội dung podcast, phỏng vấn, họp trực tuyến thành văn bản), Dịch vụ khách hàng (Ghi lại nội dung cuộc gọi và phân tích dữ liệu giọng nói để nâng cao chất lượng hỗ trợ),...

Hỗ trợ người khuyết tật

Công nghệ Speech to Text giúp người khiếm thính tiếp cận nội dung thông qua văn bản, hỗ trợ người gặp khó khăn trong giao tiếp hoặc viết lách có thể tương tác với thiết bị thông minh bằng giọng nói. 

Thách thức và hạn chế của công nghệ STT

Mặc dù công nghệ Speech to Text đang ngày càng được cải thiện nhưng vẫn tồn tại một số thách thức và hạn chế cần khắc phục để đạt được độ chính xác và hiệu suất tối ưu.

Độ chính xác chưa hoàn hảo

Dù STT đã có nhiều tiến bộ nhưng vẫn chưa thể nhận diện giọng nói chính xác trong nhiều tình huống. Hệ thống có thể tạo ra bản ghi không chính xác, cứng nhắc hoặc chưa thể nhận diện đúng tên riêng, thuật ngữ chuyên ngành hoặc cách diễn đạt phức tạp. 

Cần sự hiệu chỉnh của con người

STT chưa thể thay thế hoàn toàn con người trong việc ghi chép và xử lý văn bản. Trong nhiều trường hợp, cần có người chỉnh sửa lại văn bản đầu ra để đảm bảo đúng ngữ nghĩa, ngữ pháp và dấu câu. 

Yêu cầu âm thanh chất lượng cao

Độ chính xác của STT phụ thuộc nhiều vào chất lượng âm thanh đầu vào. Nếu bản ghi âm có nhiều tiếng ồn, giọng nói chồng chéo hoặc âm lượng không ổn định, hệ thống có thể nhận diện sai hoặc bỏ sót thông tin. Ngoài ra, việc nhận diện dấu câu thường đòi hỏi người nói phải đưa ra lệnh cụ thể, gây bất tiện trong một số trường hợp.

Ứng dụng của công nghệ STT trong đời sống

Trên đây là những nội dung cơ bản xoay quanh khái niệm Speech to text là gì. Hiện nay, Công nghệ Speech to Text đang được ứng dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực giúp nâng cao hiệu suất làm việc, hỗ trợ giao tiếp và tối ưu hóa các quy trình tự động. Dưới đây là một số ứng dụng quan trọng của STT trong đời sống:

Trợ lý ảo được điều khiển bởi giọng nói

STT là nền tảng cho các trợ lý ảo như Siri, Google Assistant và Alexa,... giúp người dùng ra lệnh bằng giọng nói thay vì thao tác thủ công. Điều này đặc biệt hữu ích cho các tình huống như lái xe, điều khiển nhà thông minh hoặc tìm kiếm nhanh thông tin.

Các dịch vụ hỗ trợ và chăm sóc khách hàng

STT giúp các trung tâm chăm sóc khách hàng chuyển đổi nội dung cuộc gọi thành văn bản nên doanh nghiệp dễ dàng phân tích phản hồi và xử lý yêu cầu nhanh chóng, chính xác hơn.

Trong thực tế, hệ thống máy tính IBM Watson được sử dụng rộng rãi trong các tổng đài để chuyển lời thoại khách hàng thành văn bản và phân tích ngữ nghĩa. Qua đó, nhân viên có thể đưa ra phản hồi chính xác hơn.

Hỗ trợ học tập, giảng dạy

STT giúp chuyển đổi bài giảng thành văn bản, hỗ trợ sinh viên tối ưu thời gian ghi chép. Bên cạnh đó, giáo viên cũng có thể sử dụng STT để chuyển bài giảng hoặc các cuộc trao đổi thành văn bản để sinh viên dễ dàng lưu trữ và ôn tập. 

Ứng dụng trong lĩnh vực y tế

Hiện nay, nhiều tổ chức y tế đã tận dụng tính năng STT để ghi chú bệnh án bằng giọng nói, tiết kiệm thời gian nhập liệu và giảm sai sót đáng kể so với cách ghi chép thủ công. 

Dragon Medical One là phần mềm STT nổi tiếng trong lĩnh vực y tế khi có thể ghi chú bệnh án bằng giọng nói. Nhờ đó các bác sĩ có thể ghi chép hồ sơ bệnh nhân nhanh chóng, đặc biệt hữu ích trong các tình huống khẩn cấp.

Xu hướng phát triển của STT trong tương lai

Công nghệ Speech to Text (STT) đang không ngừng cải tiến để đáp ứng nhu cầu ngày càng cao của người dùng với các xu hướng mang tính đột phá như:

Nâng cao độ chính xác nhận diện từ ngữ

Hiện tại, STT đạt độ chính xác khoảng 95% đối với tiếng Anh nhưng các ngôn ngữ khác vẫn còn hạn chế. Trong tương lai, các nhà phát triển sẽ tập trung vào việc tối ưu hóa độ chính xác cho nhiều ngôn ngữ hơn, đặc biệt là những ngôn ngữ có hệ thống ngữ âm phức tạp hoặc giọng nói có nhiều biến thể vùng miền. Ngoài ra, công nghệ chuyển đổi giọng nói thành văn bản cũng sẽ cải thiện khả năng nhận diện trong môi trường có nhiều tạp âm hoặc thiết bị thu âm kém chất lượng.

Cải tiến phân biệt người nói

Hệ thống STT đang gặp khó khăn khi phân biệt nhiều giọng nói hoặc tạp âm trong một đoạn hội thoại. Trong tương lai, công nghệ diarization sẽ giúp STT xác định chính xác từng giọng nói, từ đó tăng độ chính xác cho các bản ghi chép trong những ứng dụng như cuộc họp trực tuyến, dịch vụ khách hàng và nghiên cứu ngôn ngữ học.

Nhận diện ngôn ngữ

Một trong những hạn chế hiện nay của STT là cần người dùng chọn trước ngôn ngữ khi nhận diện giọng nói. Các nhà khoa học đang tiếp tục cải tiến hệ thống tự động phát hiện ngôn ngữ trong đoạn hội thoại mà không cần cài đặt thủ công. Điều này đặc biệt hữu ích trong môi trường đa ngôn ngữ như dịch vụ khách hàng quốc tế hoặc giao tiếp trong các công ty đa quốc gia.

Tùy chỉnh mô hình ngôn ngữ theo nhu cầu khách hàng

Các mô hình STT hiện nay hoạt động dựa trên các tập dữ liệu chung nên chưa thể tối ưu khi áp dụng vào các lĩnh vực đòi hỏi tính chuyên môn cao như y tế, tài chính hoặc công nghệ. Trong tương lai, các hệ thống STT sẽ cho phép người dùng tùy chỉnh mô hình bằng cách huấn luyện trên dữ liệu riêng của ngành nghề, nhờ đó cải thiện độ chính xác trong từng lĩnh vực cụ thể.

Cải thiện độ chính xác với câu thoại ngắn

Với sự gia tăng của trợ lý ảo và thiết bị thông minh, STT cần cải thiện khả năng nhận diện các câu ngắn, lệnh đơn giản và hội thoại ngắn. Người dùng mong muốn trợ lý ảo có thể hiểu chính xác ngay cả khi nói nhanh, sử dụng tiếng lóng hoặc giọng địa phương.

Dịch thuật giọng nói theo thời gian thực

Công nghệ STT không chỉ dừng lại ở việc chuyển đổi giọng nói thành văn bản mà còn hướng đến dịch thuật thời gian thực giữa các ngôn ngữ khác nhau. Thay vì dịch từng từ một cách máy móc, STT sẽ áp dụng AI để hiểu ngữ cảnh và tạo ra bản dịch tự nhiên hơn, hỗ trợ mạnh mẽ cho giao tiếp toàn cầu, hội nghị quốc tế và nội dung đa ngôn ngữ.

VNPT SmartVoice - Nền tảng hỗ trợ chuyển đổi giọng nói thành văn bản thông minh

VNPT SmartVoice là nền tảng giọng nói thông minh đến từ VNPT AI, với đa dạng các tính năng như:

• Chuyển đổi giọng nói thành văn bản (Speech to Text)
• Chuyển văn bản thành giọng nói (Text to Speech) 
• Xác thực giọng nói (Voice Verification)
• Customer Voices (Cá nhân hóa giọng nói)

Phía sau VNPT SmartVoice là những nền tảng công nghệ hàng đầu từ VNPT AI như như Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (Natural Language Processing), Deep Learning, Ngôn ngữ đánh dấu tổng hợp giọng nói (Speech Synthesis Markup Language),... giúp nhận diện giọng nói và chuyển đổi văn bản với độ chính xác cao, lên đến 98%. Giải pháp này cũng có thể tích hợp với các hệ thống, thiết bị khác nhau nhờ API/SDK.

Vì vậy, ứng dụng VNPT SmartVoice không chỉ giúp tiết kiệm thời gian, tối ưu chi phí mà còn mang lại nhiều ưu điểm như:

• Tối ưu hóa quy trình nghiệp vụ trong các lĩnh vực như tổng đài tự động, trợ lý ảo, Voicebot, sách/báo nói, bài giảng điện tử, video maker, hỗ trợ phóng viên và đọc hồ sơ bệnh án.
• Chuyển văn bản thành giọng nói tự nhiên với các giọng đọc của nam và nữ ở ba miền Bắc, Trung, Nam của Việt Nam. 
• Chuyển đổi giọng nói thành văn bản từ việc thu trực tiếp (streaming) với tốc độ gần như realtime hoặc từ các file audio (.wav, .mp3) với độ chính xác tính theo từ đạt từ 95% đến 98%.
• Nhận dạng và xác thực giọng nói người dùng với độ chính xác cao dựa trên sinh trắc học giọng nói. Sai số EER có thể đạt 1% với giọng đọc chữ và dưới 1% với giọng đọc số.

Hiện nay, VNPT SmartVoice đã triển khai nhiều gói cước phù hợp với đặc điểm và nhu cầu sử dụng của khách hàng. Khách hàng có thể trải nghiệm các gói chuyển đội file âm thanh miễn phí hoặc các gói cước có trả phí dao động từ 2 - 7 triệu với nhiều tính năng nâng cao hơn như Chuyển đổi streaming, Hỗ trợ kỹ thuật,...

Kết luận

Công nghệ chuyển đổi giọng thành văn bản không chỉ đơn thuần là công cụ chuyển đổi giọng nói thành chữ viết mà còn là “cánh cổng” đưa con người đến gần hơn với kỷ nguyên số. Với khả năng xử lý ngôn ngữ ngày càng chính xác, nhận diện giọng nói theo thời gian thực và hỗ trợ đa ngôn ngữ, công nghệ này hứa hẹn sẽ thay đổi cách chúng ta giao tiếp, làm việc và học tập. Hy vọng qua bài viết trên của VNPT AI không chỉ giúp bạn giải đáp thắc mắc Speech to Text là gì mà còn đón đầu được các xu hướng phát triển tất yếu của công nghệ chuyển đổi âm thanh thành văn bản.