Text to speech (TTS) và các công cụ tổng hợp giọng nói tận dụng nhiều mô hình học máy AI khác nhau để tạo ra giọng nói giống con người. Một trong số đó là mô hình giọng nói tự hồi quy, thuộc nhóm mô hình sinh dữ liệu dùng để tạo giọng nói. Bài viết này sẽ cùng bạn tìm hiểu mô hình tự hồi quy hoạt động ra sao và những ứng dụng thực tế của nó trong tổng hợp giọng nói.
Giải thích mô hình tự hồi quy
Mô hình tự hồi quy là một mô hình thống kê thường được sử dụng trong xử lý tín hiệu, nhận dạng và tổng hợp giọng nói. Đây là một thành phần thiết yếu của công nghệ giọng nói hiện đại, đặc biệt trong các hệ thống chuyển văn bản thành giọng nói (TTS). Để dễ hình dung cách mô hình hoạt động, hãy xem ví dụ trực quan sau: Hãy tưởng tượng bạn có một chiếc máy dự báo thời tiết. Mỗi ngày, chiếc máy này sẽ dựa vào thời tiết của ngày hôm trước (đó chính là phần "tự hồi quy"). Nó tập trung vào các yếu tố như nhiệt độ, độ ẩm và tốc độ gió, rồi dùng những thông tin đó để dự đoán thời tiết của ngày mai. Chiếc máy cũng xét thêm các yếu tố khác có thể ảnh hưởng đến thời tiết như thời điểm trong năm, vị trí địa lý và các kiểu thời tiết đặc trưng (đó chính là phần "mô hình"). Dựa trên tất cả các yếu tố này, máy sẽ dự báo thời tiết ngày hôm sau. Dĩ nhiên, dự đoán không phải lúc nào cũng chính xác hoàn toàn – thời tiết vốn rất khó lường! Nhưng máy càng có nhiều dữ liệu, dự đoán lại càng chính xác hơn. Vậy, đó chính là một ví dụ về mô hình tự hồi quy. Ý tưởng cốt lõi của mô hình tự hồi quy khá đơn giản: nó dự đoán giá trị tiếp theo trong chuỗi thời gian dựa trên các giá trị trước đó. Nói cách khác, nó sử dụng một tổ hợp tuyến tính của các điểm dữ liệu trước đó, hay các hệ số, để ước lượng giá trị tiếp theo trong dãy. Khả năng dự đoán này khiến mô hình tự hồi quy cực kỳ phù hợp cho công nghệ giọng nói, nơi việc tạo âm thanh tự nhiên đòi hỏi dự đoán chính xác mẫu âm tiếp theo dựa trên các mẫu âm trước đó. Mô hình tự hồi quy thường gồm hai thành phần chính: bộ mã hóa và bộ giải mã. Bộ mã hóa nhận tín hiệu đầu vào, như phổ tần suất (spectrogram) hoặc chuỗi âm vị, và chuyển nó thành một dạng biểu diễn trừu tượng (latent representation). Bộ giải mã sau đó sử dụng dạng biểu diễn trừu tượng này để tạo ra tín hiệu đầu ra, chẳng hạn như dạng sóng âm hoặc phổ tần suất mới. Một loại mô hình tự hồi quy rất nổi tiếng là WaveNet, sử dụng các phép tích chập nguyên nhân giãn cách (dilated causal convolution) để mô hình hóa quá trình tự hồi quy. Đây là một mô hình Gaussian có khả năng tạo ra âm thanh chất lượng cao, gần như không thể phân biệt với giọng người thật. Một đặc điểm quan trọng khác của mô hình tự hồi quy là khả năng điều kiện hóa quá trình sinh dữ liệu dựa trên các đầu vào khác nhau. Ví dụ: có thể sử dụng tập dữ liệu đa giọng nói để huấn luyện hệ thống TTS có thể tạo ra giọng nói của nhiều người khác nhau. Điều này đạt được thông qua việc điều kiện hóa bộ giải mã dựa trên thông tin nhận diện người nói trong quá trình huấn luyện. Các mô hình tự hồi quy có thể được huấn luyện bằng nhiều thuật toán tối ưu khác nhau, bao gồm autoencoder biến phân và mạng nơ-ron hồi tiếp (RNN). Dữ liệu huấn luyện cần phải có chất lượng cao để đảm bảo giọng nói tổng hợp nghe tự nhiên và chính xác.
Ứng dụng mô hình tự hồi quy trong tổng hợp giọng nói
Tổng hợp giọng nói là quá trình dùng máy tính để tạo ra giọng nói giống con người. Một phương pháp rất phổ biến trong lĩnh vực này là sử dụng mô hình tự hồi quy. Với cách tiếp cận này, hệ thống sẽ phân tích và dự đoán các đặc trưng âm học của giọng nói, như cao độ, độ dài và âm lượng, thông qua bộ mã hóa và bộ giải mã. Bộ mã hóa xử lý dữ liệu âm thanh thô, như tín hiệu sóng âm hoặc phổ tần suất, thành một tập hợp các đặc trưng cấp cao. Những đặc trưng này sau đó được đưa vào bộ giải mã để tạo ra một chuỗi các phần tử âm học đại diện cho giọng nói mong muốn. Tính tự hồi quy của mô hình cho phép bộ giải mã dự đoán từng đặc trưng âm học kế tiếp dựa trên các đặc trưng đã sinh ra trước đó, từ đó tạo ra giọng nói tự nhiên, chân thực hơn. Một trong những mô hình tự hồi quy phổ biến nhất dùng cho tổng hợp giọng nói là WaveNet. WaveNet sử dụng mạng nơ-ron tích chập (CNN) để tạo ra các đặc trưng âm học, sau đó chuyển đổi thành giọng nói nhờ bộ giải mã âm (vocoder). Mô hình này được huấn luyện trên các tập dữ liệu giọng nói chất lượng cao để học các mẫu và mối quan hệ giữa những đặc trưng âm học khác nhau. Các mô hình đã huấn luyện sẵn, thường dựa trên mạng bộ nhớ ngắn dài hạn (LSTM), có thể giúp rút ngắn thời gian huấn luyện và nâng cao hiệu suất cho các mô hình giọng nói tự hồi quy. Để nâng cao chất lượng và độ tự nhiên của giọng nói tổng hợp, các nhà nghiên cứu đã đề xuất nhiều cải tiến cho WaveNet. Chẳng hạn, FastSpeech là một mô hình nhận dạng giọng nói tự động đầu-cuối (end-to-end) giúp giảm độ trễ và tăng tốc độ tổng hợp giọng nói. Mô hình này sử dụng cơ chế attention để dự đoán trực tiếp cả độ dài và cao độ của từng âm vị trong chuỗi lời nói. Một hướng nghiên cứu khác trong tổng hợp giọng nói tự hồi quy là chuyển đổi giọng nói (voice conversion), với mục tiêu biến giọng của một người thành giống giọng của người khác. Điều này được thực hiện bằng cách huấn luyện mô hình trên tập dữ liệu chứa cả mẫu lời nói của người nguồn và người đích. Mô hình sau đó có thể chuyển đổi lời nói của người nguồn sang giọng của người đích nhưng vẫn giữ nguyên nội dung ngôn ngữ và ngữ điệu ban đầu. Một thành phần then chốt của các mô hình giọng nói tự hồi quy là bộ giải mã âm thanh sử dụng mạng nơ-ron (neural vocoder), chịu trách nhiệm tạo ra sóng âm thanh chất lượng cao. Bộ giải mã âm thanh này đặc biệt quan trọng vì nó sẽ chuyển đầu ra của mô hình thành sóng âm mà tai người có thể nghe được. Nếu thiếu bước này, giọng nói tổng hợp sẽ nghe rất máy móc, thiếu tự nhiên. Các nghiên cứu về mô hình giọng nói tự hồi quy đã nhận được hơn 2,3 tỷ lượt trích dẫn, cho thấy tầm quan trọng của chúng trong xử lý âm thanh. Trên thực tế, các công trình về mô hình giọng nói tự hồi quy thường xuyên xuất hiện tại hội thảo danh giá ICASSP, với nhiều bài báo tập trung vào việc cải tiến mô hình âm học cho nhận dạng và tổng hợp giọng nói. Nhiều nghiên cứu cũng đã được đăng tải trên arxiv.org và GitHub, xoay quanh các thuật toán, kiến trúc và kỹ thuật tối ưu hóa khác nhau. Hiệu suất của các mô hình giọng nói tự hồi quy thường được đánh giá thông qua nhiều chỉ số như: điểm ý kiến trung bình (MOS), tỷ lệ lỗi từ (WER) và độ sai lệch phổ (SD).
Trở thành cao thủ chuyển văn bản thành giọng nói AI với Speechify
Speechify là một dịch vụ TTS sử dụng trí tuệ nhân tạo để tạo ra giọng đọc dẫn chuyện với âm sắc tự nhiên, rất phù hợp cho mọi loại văn bản. Dịch vụ này chuyển văn bản thành giọng nói thông qua các mô hình học sâu được huấn luyện trên một tập dữ liệu lớn gồm các mẫu giọng nói. Để sử dụng Speechify, bạn chỉ cần dán hoặc tải tệp của mình lên nền tảng, sau đó chọn giọng đọc và ngôn ngữ mong muốn. Speechify sẽ tạo một tệp âm thanh chất lượng cao mà bạn có thể tải về hoặc chia sẻ với người khác. Speechify ứng dụng mô hình tự hồi quy trong dịch vụ TTS của mình để đảm bảo giọng nói tạo ra có nhịp điệu tự nhiên như người thật. Với Speechify, bạn có thể tạo âm thanh chất lượng cao gần như theo thời gian thực, phục vụ nhiều mục đích khác nhau, bao gồm podcast, video và sách nói. Tại sao phải chần chờ? Hãy thử Speechify ngay hôm nay và khám phá một cách hoàn toàn mới để tạo âm thanh chất lượng cao cho dự án của bạn.
Câu hỏi thường gặp
Mô hình chuỗi thời gian tự hồi quy là gì?
Mô hình chuỗi thời gian tự hồi quy là một mô hình thống kê dùng để dự đoán các giá trị trong tương lai dựa trên những giá trị đã quan sát trong quá khứ.
Sự khác biệt giữa AR và ARMA là gì?
ARMA là một mô hình tổng quát hơn, kết hợp cả thành phần tự hồi quy và thành phần trung bình trượt, trong khi AR chỉ là mô hình tự hồi quy đơn thuần, không có phần trung bình trượt.
Sự khác biệt giữa chuỗi thời gian và học sâu là gì?
Phân tích chuỗi thời gian là một kỹ thuật thống kê dùng để phân tích dữ liệu biến đổi theo thời gian. Trong khi đó, học sâu là một lĩnh vực con của học máy, tập trung vào việc huấn luyện các mạng nơ-ron nhân tạo để tự học từ dữ liệu.
Sự khác biệt giữa mô hình tự hồi quy và không tự hồi quy là gì?
Các mô hình tự hồi quy tạo dữ liệu đầu ra từng bước một, mỗi bước đều dựa trên những kết quả đã được tạo ra trước đó; trong khi các mô hình không tự hồi quy tạo dữ liệu đầu ra song song, không phụ thuộc vào các kết quả trước đó.
