Máy tính có khả năng chuyển đổi giọng nói thành văn bản thông qua một công nghệ phức tạp được gọi là Nhận dạng giọng nói tự động (Automatic Speech Recognition – ASR). Quá trình này có thể được chia thành bốn bước chính:
1. Phân tích âm thanh
Khi bạn nói vào micrô, máy tính sẽ ghi lại sóng âm của giọng nói. Sóng âm này sau đó được số hóa, tức là chuyển đổi thành một chuỗi các con số mà máy tính có thể hiểu được. Quá trình này bao gồm việc lấy mẫu âm thanh ở các khoảng thời gian rất ngắn (thường là vài mili giây) để tạo ra một biểu diễn kỹ thuật số của giọng nói.
2. Tiền xử lý và trích xuất đặc trưng
Tín hiệu âm thanh kỹ thuật số thô chứa rất nhiều thông tin, bao gồm cả tiếng ồn xung quanh và các đặc điểm không cần thiết khác. Ở bước này, máy tính sẽ thực hiện các thuật toán để giảm nhiễu và chuẩn hóa âm thanh.
Sau đó, nó sẽ phân tích tín hiệu đã được làm sạch để trích xuất các đặc trưng âm học (acoustic features) quan trọng nhất. Đây là những đặc điểm riêng biệt của từng âm thanh trong lời nói, chẳng hạn như tần số, cường độ và các thành phần cấu thành nên một nguyên âm hay phụ âm cụ thể. Kết quả của bước này là một chuỗi các “vectơ đặc trưng”, đại diện cho các âm vị (đơn vị âm thanh nhỏ nhất) trong lời nói của bạn.
3. Mô hình hóa và nhận dạng
Đây là giai đoạn cốt lõi của quá trình, nơi máy tính sử dụng các mô hình đã được huấn luyện để “lắng nghe” và “hiểu” các đặc trưng âm học đã được trích xuất. Có hai loại mô hình chính được sử dụng:
- Mô hình âm học (Acoustic Model): Mô hình này đã được “dạy” để nhận biết mối liên hệ giữa các đặc trưng âm học và các âm vị tương ứng trong một ngôn ngữ cụ thể. Ví dụ, nó biết được đặc trưng âm thanh của âm “a” khác với âm “b” như thế nào. Các hệ thống hiện đại thường sử dụng mạng nơ-ron sâu (Deep Neural Networks) cho mô hình này để đạt được độ chính xác cao.
- Mô hình ngôn ngữ (Language Model): Sau khi xác định các âm vị, máy tính cần ghép chúng lại thành các từ và câu có nghĩa. Mô hình ngôn ngữ sẽ dự đoán xác suất xuất hiện của một chuỗi từ. Ví dụ, nó biết rằng cụm từ “xin chào bạn” có khả năng xuất hiện cao hơn nhiều so với “xin chào bẹn”. Mô hình này giúp máy tính lựa chọn từ ngữ phù hợp nhất với ngữ cảnh, cải thiện đáng kể độ chính xác của văn bản đầu ra.
Bằng cách kết hợp thông tin từ cả hai mô hình, hệ thống ASR sẽ tìm ra chuỗi từ có khả năng cao nhất tương ứng với âm thanh mà nó nhận được.
4. Hiển thị văn bản
Cuối cùng, chuỗi từ có xác suất cao nhất sẽ được hiển thị trên màn hình dưới dạng văn bản mà bạn có thể đọc và chỉnh sửa.
Vai trò của Học máy và Trí tuệ nhân tạo
Sự phát triển vượt bậc của công nghệ nhận dạng giọng nói trong những năm gần đây chủ yếu là nhờ vào những tiến bộ trong lĩnh vực học máy (Machine Learning) và học sâu (Deep Learning). Các mô hình âm học và ngôn ngữ được huấn luyện trên một khối lượng dữ liệu âm thanh và văn bản khổng lồ. Quá trình huấn luyện này cho phép chúng học được các quy luật phức tạp và các sắc thái tinh tế trong giọng nói của con người, bao gồm cả các giọng điệu và ngữ điệu khác nhau, từ đó liên tục cải thiện độ chính xác.
Tóm lại, việc chuyển đổi giọng nói thành văn bản là một quá trình phức tạp, kết hợp giữa xử lý tín hiệu số, nhận dạng mẫu và các mô hình trí tuệ nhân tạo tiên tiến để phân tích, diễn giải và tái tạo lại lời nói của con người dưới dạng văn bản.