Tìm Hiểu Sâu Về Nguyên Lý Hoạt Động Của Công Nghệ Text to Speech

Nguyên lý hoạt động của Text to Speech

Quá trình chuyển đổi văn bản thành giọng nói Text to Speech (TTS) đã đạt được bước tiến đáng kể trong những năm gần đây. Từ việc ghép nối các đoạn âm thanh ghi sẵn cho đến sử dụng trí tuệ nhân tạo để tạo ra giọng nói tự nhiên và đa dạng hơn. Quá trình này bao gồm ba giai đoạn đó là:

Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (Natural Language Processing – NLP)

Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (Natural Language Processing – NLP) là giai đoạn đầu tiên trong hệ thống Text to Speech (TTS), đảm nhận nhiệm vụ phân tích và chuẩn bị văn bản đầu vào để làm nền tảng cho các giai đoạn xử lý tiếp theo. Quá trình này bao gồm các tác vụ quan trọng sau:

●    Mở rộng từ viết tắt: Để đảm bảo hệ thống hiểu chính xác ý nghĩa của văn bản, TTS tiến hành mở rộng các từ viết tắt thành dạng đầy đủ. Ví dụ, "BKHN" sẽ được chuyển đổi thành "Bách khoa Hà Nội".

●    Loại bỏ các ký tự đặc biệt: Các ký tự đặc biệt như dấu chấm than, dấu hỏi, hay ký hiệu phần trăm sẽ được loại bỏ để làm sạch văn bản và tập trung vào nội dung chính.

●    Chuẩn hóa cách đọc: Số và các yếu tố ngôn ngữ sẽ được chuyển đổi về một dạng thống nhất. Chẳng hạn, số "123" sẽ được viết thành "một trăm hai mươi ba" và các từ sẽ được viết đúng chính tả, ngữ pháp.

●    Phân tích ngôn ngữ học: Quá trình này xác định loại từ (chẳng hạn như danh từ, động từ) và phân tích ngữ cảnh để định nghĩa âm vị (phoneme) – đơn vị nhỏ nhất của âm thanh, đảm bảo sự chính xác trong cách phát âm. Bên cạnh đó, hệ thống còn gán thông tin về ngữ điệu, bao gồm các yếu tố như nhấn mạnh, nhấn giọng, hoặc điều chỉnh tông giọng, giúp giọng nói được tạo ra tự nhiên và dễ nghe hơn.

NLP là giai đoạn đầu tiên trong hệ thống Text to Speech

Kết quả cuối cùng của bước này tạo ra bản phiên âm chi tiết, chứa đầy đủ thông tin về âm vị, trọng âm, ngữ điệu và cách ngắt nhịp, sẵn sàng cho các giai đoạn xử lý tiếp theo.

Mô hình âm học (Acoustic Model)

Sau khi văn bản được xử lý qua các kỹ thuật xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP), thông tin về ngôn ngữ sẽ được chuyển tiếp đến mô hình âm học. Tại đây, thông tin này sẽ được biến đổi thành các tham số âm học tương ứng. Những tham số này sẽ mô phỏng chi tiết các đặc trưng của giọng nói con người.

Mô hình âm học sẽ mô phỏng chi tiết các đặc trưng của giọng nói con người

Mel-Spectrogram là công cụ quan trọng trong mô hình âm học, dùng để chuyển đổi tín hiệu âm thanh thành dạng biểu diễn trực quan mà máy tính có thể xử lý. Dạng biểu diễn này là một bản đồ màu, hiển thị chi tiết các dải tần số theo thời gian. Nhờ đó, mô hình có thể phân tích và trích xuất các đặc trưng âm học như cao độ (liên quan đến tần số cơ bản của âm thanh), trường độ (biểu thị thời lượng âm thanh theo thời gian), và năng lượng (được đo bằng đơn vị decibel).

Hệ thống học máy sẽ xử lý lượng lớn dữ liệu âm thanh thực tế để xác định mối liên kết giữa văn bản và biểu diễn Mel-Spectrogram tương ứng. Nhờ đó, hệ thống có thể dự đoán cách xây dựng Mel-Spectrogram cho bất kỳ đoạn văn bản nào, từ đó tạo ra giọng nói tổng hợp không chỉ chính xác về mặt ngữ âm mà còn giàu cảm xúc và phù hợp với ngữ cảnh giao tiếp.

Mô hình sinh tiếng nói (Vocoder)

Sau khi Mel-Spectrogram được xây dựng từ thông tin văn bản, nó sẽ được chuyển đến mô hình sinh tiếng nói (Vocoder). Với sự hỗ trợ của các công nghệ tiên tiến như HiFi-GAN hoặc WaveNet, Vocoder sẽ xử lý dữ liệu này để tạo ra âm thanh tương ứng. Đây là bước then chốt quyết định chất lượng giọng nói, đảm bảo âm thanh đầu ra chân thực như giọng nói con người. Đồng thời, các mô hình Vocoder hiện đại còn có khả năng tinh chỉnh ngữ điệu, nhấn nhá, cũng như tốc độ, giúp giọng nói thêm phần sống động, giàu cảm xúc và phù hợp với từng ngữ cảnh sử dụng.

Vocoder sẽ xử lý dữ liệu để tạo ra âm thanh có đầu ra chân thực như giọng nói con người

Toàn bộ quá trình từ việc phân tích văn bản đến tạo ra âm thanh được thực hiện bởi các thuật toán học sâu, đặc biệt là các mô hình End to End. Điều này giúp loại bỏ nhiều bước trung gian, tăng tốc độ xử lý và cải thiện đáng kể chất lượng giọng nói đầu ra. Nhờ những tiến bộ vượt bậc của trí tuệ nhân công, công nghệ Text to Speech ngày càng trở nên phổ biến và ứng dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực.

Ứng dụng của công nghệ Text to Speech

Công nghệ Text to Speech đang thay đổi cách chúng ta tiếp cận thông tin. Cùng tìm hiểu những ứng dụng đa dạng và tiềm năng của công nghệ này nhé!

Hỗ trợ người khuyết tật thị giác: Công nghệ Text to Speech (TTS) là công cụ vô cùng hữu ích cho người khiếm thị hoặc có hạn chế về tầm nhìn. Nhờ TTS, họ tiếp cận thông tin một cách dễ dàng, không còn phụ thuộc vào người khác.

Người khiếm thị có thể sử dụng TTS để cập nhật thông tin

Ứng dụng trong giáo dục: TTS hỗ trợ tạo ra bài giảng âm thanh với giọng đọc tự nhiên, giúp người học dễ dàng tiếp thu. Ngoài ra, công nghệ này còn được tích hợp trong các nền tảng học tập trực tuyến, chuyển đổi nội dung văn bản thành lời nói để tăng cường trải nghiệm học tập.

TTS hỗ trợ giáo viên tạo ra bài giảng âm thanh sinh động

Cải thiện trải nghiệm người dùng trên thiết bị di động: TTS mang đến sự tiện lợi tối đa cho người dùng. Thay vì phải đọc từng dòng chữ, bạn có thể nghe thông báo, email, tin tức và nhiều nội dung khác một cách dễ dàng. Điều này giúp tiết kiệm thời gian và giảm mỏi mắt, đặc biệt khi bạn đang làm việc hoặc di chuyển.

Người dùng có thể tiếp cận thông tin dễ dàng trên thiết bị di động

Trợ lý ảo và giao tiếp người máy: Công nghệ TTS (Text to Speech) đóng vai trò quan trọng trong việc nâng cao tính tương tác của các trợ lý ảo như Siri, Alexa hay Google Assistant. Nhờ khả năng phản hồi bằng giọng nói tự nhiên, TTS giúp người dùng dễ dàng giao tiếp với thiết bị thông qua lời nói, thay vì phải thực hiện các thao tác thủ công, tạo nên trải nghiệm sử dụng tiện lợi và gần gũi hơn.

TTS giúp người dùng dễ dàng giao tiếp với thiết bị thông qua lời nói

Hệ thống điều khiển trong xe hơi thông minh: TTS là một tính năng không thể thiếu trong các xe hơi thông minh hiện đại. Nhờ TTS, người lái có thể dễ dàng truy cập thông tin về bản đồ, điều chỉnh nhiệt độ, thực hiện cuộc gọi hay gửi tin nhắn mà không cần rời tay khỏi vô lăng.

Ứng dụng TTS trong hệ thống điều khiển xe hơi thông minh

Nâng cao trải nghiệm đọc sách và nội dung số: TTS (Text to Speech) chuyển đổi sách điện tử thành sách nói, cho phép người dùng tiếp cận nội dung qua âm thanh. Tính năng này rất tiện lợi khi bạn đang di chuyển, giúp bạn tận hưởng sách một cách dễ dàng mà không cần phải đọc.

TTS (Text to Speech) chuyển đổi sách điện tử thành sách nói nhanh chóng

Ứng dụng trong công nghiệp và tài chính: Công nghệ này được sử dụng để đọc báo cáo tài chính, cập nhật thị trường chứng khoán, hoặc thông báo trong các giao dịch kinh doanh, giúp tiết kiệm thời gian và tối ưu hóa hiệu suất làm việc.

 Công nghệ TTS được sử dụng để đọc báo cáo tài chính một cách chính xác

Quảng cáo và truyền thông: TTS hỗ trợ tạo các quảng cáo âm thanh chuyên nghiệp cho phát thanh hoặc nội dung trực tuyến, giảm chi phí sản xuất nhưng vẫn đảm bảo hiệu quả truyền thông.

Ứng dụng TTS nâng cao hiệu quả truyền thông cho doanh nghiệp

Hỗ trợ trong y tế: Công nghệ này dùng để đọc các hướng dẫn y khoa, hồ sơ bệnh án, hoặc thông tin dược phẩm, giúp các chuyên gia y tế và bệnh nhân tiếp cận thông tin một cách nhanh chóng và thuận tiện.

Text to Speech được dùng để đọc hồ sơ bệnh án cho bệnh nhân

Như vậy, có thể thấy TTS không chỉ là công cụ hữu ích mà còn mở ra tiềm năng lớn trong nhiều lĩnh vực, góp phần nâng cao chất lượng cuộc sống.

Hy vọng qua bài viết này, bạn đã có cái nhìn tổng quan về nguyên lý hoạt động của công nghệ Text to Speech. Nếu bạn đang tìm kiếm một giải pháp chuyển đổi văn bản thành giọng nói hiệu quả và chất lượng cao, hãy thử ngay ứng dụng TTS của Viettel AI. Với nhiều tính năng ưu việt, Viettel TTS sẽ là người bạn đồng hành đắc lực cho mọi nhu cầu của bạn.