Tổng quan về tạo giọng nói: Hướng dẫn đầy đủ
Tạo giọng nói là một lĩnh vực phát triển nhanh của trí tuệ nhân tạo, giúp máy tính tạo ra giọng nói giống con người. Trong những năm gần đây, công nghệ AI này đã có những bước tiến vượt bậc về chất lượng và độ tự nhiên của giọng nói tổng hợp nhờ sự phát triển của deep learning và mạng nơ-ron. Trong hướng dẫn đầy đủ này, chúng ta sẽ tìm hiểu những kiến thức cơ bản về tạo giọng nói, các phương pháp và kỹ thuật khác nhau dùng để tạo ra giọng nói tự nhiên.
Giới thiệu về tạo giọng nói
Tạo giọng nói, hay còn gọi là tổng hợp giọng nói, là quá trình tạo ra giọng nói con người nhân tạo có thể được phát qua thiết bị hoặc máy tính. Công nghệ này đã tiến rất xa, với các hệ thống hiện đại có thể tạo ra giọng nói chất lượng cao, tự nhiên theo thời gian thực.
Chuyển văn bản thành giọng nói
Tạo giọng nói còn được gọi là chuyển văn bản thành giọng nói (TTS), tức là chuyển đổi dữ liệu văn bản thành âm thanh có thể nghe được. Công nghệ TTS sử dụng nhiều thuật toán và kỹ thuật để tạo ra giọng nói giống con người từ văn bản viết.
Các phương pháp tạo giọng nói
Có ba kỹ thuật chuyển đổi văn bản thành giọng nói chính được sử dụng trong ngành:
- TTS kết nối đoạn — TTS kết nối đoạn sử dụng cơ sở dữ liệu các mẫu giọng nói người đã thu âm sẵn, sau đó ghép lại để tạo ra giọng nói tổng hợp mới. Phương pháp này cho ra giọng nói có chất lượng cao, tự nhiên nhưng đòi hỏi lượng dữ liệu lớn và tiêu tốn tài nguyên tính toán. Thường được dùng để tạo ra giọng nói tùy chỉnh hoặc nhân bản giọng nói.
- TTS tham số thống kê — Hệ thống này tạo giọng nói bằng các mô hình toán học mô phỏng ống phát âm và các đặc tính âm học của giọng nói con người. Phương pháp này cần ít dữ liệu và ít tài nguyên tính toán hơn so với TTS kết nối đoạn và dễ thích ứng với nhiều ngôn ngữ, giọng nói.
- Cách tiếp cận lai — Kết hợp cả hai kỹ thuật trên, còn gọi là tổng hợp lựa chọn đơn vị. Phương pháp này dùng cả mẫu giọng nói thu sẵn và mô hình toán học để tạo ra giọng nói tự nhiên. Mỗi kỹ thuật đều có ưu điểm và hạn chế riêng, lựa chọn cách nào phụ thuộc vào ứng dụng cụ thể và nguồn lực sẵn có.
Tổng hợp giọng nói bằng mạng nơ-ron
Chuyển văn bản thành giọng nói bằng mạng nơ-ron (NTTS) được xây dựng bằng các kỹ thuật học sâu và mạng nơ-ron. Quy trình tổng hợp NTTS thường gồm các bước sau:
- Xử lý văn bản — Văn bản đầu vào được xử lý để trích xuất các đặc tính ngôn ngữ như âm vị, âm tiết và ngữ điệu. Bước này gồm tách từ, chuẩn hóa và phân tích ngôn ngữ.
- Mô hình hóa âm học — Các đặc tính ngôn ngữ được dùng để huấn luyện mô hình âm học, một mạng nơ-ron ánh xạ các đặc tính ngôn ngữ sang đặc tính âm thanh như cao độ, thời lượng và dạng phổ.
- Tổng hợp dạng sóng — Đầu ra từ mô hình âm học được dùng để tạo ra tín hiệu giọng nói cuối cùng. Bước này sử dụng các kỹ thuật xử lý tín hiệu như vocoding và lọc hậu kỳ để chuyển đặc tính âm thanh thành tín hiệu giọng nói tự nhiên.
Tổng hợp NTTS có thể được huấn luyện trên các tập dữ liệu lớn về giọng nói và văn bản, cho phép tạo ra giọng nói tự nhiên và chất lượng cao. NTTS cũng dễ dàng tùy chỉnh để tạo nhiều loại giọng, ngữ điệu và ngôn ngữ khác nhau, phù hợp với nhiều ứng dụng như trợ lý ảo, sách nói và các công cụ hỗ trợ tiếp cận.
Sự khác biệt giữa máy tổng hợp và máy tạo giọng nói
Các thuật ngữ máy tổng hợp giọng nói và máy tạo giọng nói thường được dùng thay thế cho nhau, nhưng thực ra có đôi chút khác biệt. Sự khác biệt chủ yếu nằm ở cách tiếp cận khi tạo ra giọng nói.
Máy tổng hợp giọng nói
Máy tổng hợp giọng nói là thiết bị hoặc phần mềm nhận đầu vào là văn bản và tạo ra đầu ra là giọng nói có thể nghe được, thường là giọng nhân tạo hoặc giọng do máy tính tạo. Máy tổng hợp sử dụng các mẫu giọng nói người đã thu âm, các mẫu giọng tổng hợp hoặc mô hình toán học để tạo ra đầu ra giọng nói. Các hệ thống này có khả năng tùy chỉnh cao, cho phép chọn nhiều loại giọng, ngữ điệu và ngôn ngữ khác nhau.
Máy tạo giọng nói
Ngược lại, máy tạo giọng nói là thiết bị hoặc phần mềm nhận đầu vào là văn bản và tạo ra giọng nói có thể nghe được với độ tự nhiên cao, gần giống như giọng thật của con người nhờ thuật toán và mô hình học máy. Máy tạo giọng nói sử dụng các kỹ thuật tiên tiến như học sâu và mạng nơ-ron để tạo ra giọng nói mô phỏng sát các đặc điểm, ngữ điệu và cảm xúc của lời nói con người.
Điểm khác biệt
Nói ngắn gọn, máy tổng hợp giọng nói tập trung tạo ra âm thanh dễ hiểu, còn máy tạo giọng nói không chỉ dễ hiểu mà còn tự nhiên, giàu biểu cảm hơn. Cả hai công nghệ đều có điểm mạnh và hạn chế riêng, lựa chọn phụ thuộc vào yêu cầu ứng dụng và mục tiêu sử dụng.
Ứng dụng của công nghệ tạo giọng nói
Công nghệ tạo giọng nói được ứng dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực khác nhau, bao gồm nhưng không giới hạn ở những lĩnh vực sau:
- Sách nói và podcast — Công nghệ tạo giọng nói thường được dùng để chuyển văn bản thành âm thanh cho sách nói và podcast, giúp người nghe tiếp cận nội dung dễ dàng ở dạng âm thanh.
- Ứng dụng — Công nghệ tạo giọng nói có thể tích hợp vào nhiều ứng dụng di động và máy tính để mang lại trải nghiệm thân thiện, dễ tiếp cận hơn cho người dùng.
- Viễn thông — Công nghệ này được sử dụng trong các tổng đài tự động và hệ thống trả lời thoại tự động (IVR) để hỗ trợ khách hàng và nâng cao chất lượng dịch vụ.
- Phát lại giọng nói tổng hợp — Giọng nói tổng hợp có thể được phát lại trong nhiều ứng dụng như trợ lý ảo, hệ thống định vị để cung cấp hướng dẫn hoặc thông báo bằng giọng nói cho người dùng.
Công nghệ chuyển văn bản thành giọng nói số 1: Speechify
Speechify là công cụ chuyển văn bản thành giọng nói thân thiện với người dùng, ứng dụng trí tuệ nhân tạo và xử lý ngôn ngữ tự nhiên để chuyển bất kỳ văn bản vật lý hoặc kỹ thuật số nào thành giọng nói tự nhiên, nhằm giúp việc đọc trở nên dễ tiếp cận hơn cho mọi người ở mọi lứa tuổi và khả năng. Công cụ này đặc biệt hữu ích với người khuyết tật vận động, người gặp khó khăn trong việc đọc như suy giảm thị lực, chứng khó đọc hoặc ADHD, hoặc đơn giản là những ai thích nghe hơn là đọc để tăng năng suất và đa nhiệm.
Ứng dụng có thể sử dụng trên nhiều thiết bị khác nhau như máy tính, điện thoại thông minh và máy tính bảng, cho phép bất kỳ ai cũng có thể nghe nội dung mọi lúc mọi nơi. Ngoài ra, Speechify còn cho phép tùy chỉnh trải nghiệm đọc như thay đổi tốc độ và âm lượng, lựa chọn nhiều loại giọng khác nhau, thậm chí đánh dấu văn bản khi đang được đọc to.
Dù bạn là học sinh, người đi làm hay chỉ đơn giản là người mê đọc sách, hãy thử Speechify miễn phí và cảm nhận sự khác biệt trong trải nghiệm đọc của bạn.
Câu hỏi thường gặp
Làm sao để tích hợp TTS vào ứng dụng?
Để tích hợp hoặc gắn API TTS vào ứng dụng, các lập trình viên có thể sử dụng các ngôn ngữ đánh dấu như SSML để xác định cách giọng nói được tổng hợp và phát lại.
Dịch vụ TTS giá bao nhiêu?
Giá của dịch vụ TTS có thể khác nhau tùy nhà cung cấp và nhu cầu sử dụng, nhưng cũng có nhiều tùy chọn mã nguồn mở cho những ai muốn tiết kiệm chi phí. Nhiều ứng dụng và kiến trúc được dùng cho tạo giọng nói, bao gồm cả công cụ mã nguồn mở và bộ công cụ độc quyền như lPC.
Các công cụ tạo giọng nói được huấn luyện như thế nào?
Cốt lõi của tạo giọng nói là các mô hình giọng nói được huấn luyện trên dữ liệu mẫu tiếng người thật. Các mô hình này sử dụng mạng nơ-ron sâu để nhận diện âm vị (đơn vị phát âm cơ bản) tạo nên lời nói, sau đó tạo ra phổ âm đại diện cho tần số âm thanh, kết hợp cùng nhịp điệu, ngữ điệu để tạo ra giọng nói nghe tự nhiên.
Vocoder là gì?
Vocoder là thiết bị điện tử hoặc phần mềm phân tích các đặc tính phổ âm của giọng người và áp dụng các đặc tính đó vào âm thanh tổng hợp hoặc điện tử. Công nghệ vocoder được ứng dụng rộng rãi trong sản xuất nhạc, thiết kế âm thanh và xử lý giọng nói.
Làm thế nào để sử dụng chuyển giọng nói thành văn bản?
Phần mềm chuyển giọng nói thành văn bản sẽ chuyển âm thanh lời nói thành chữ viết. Ví dụ, các dịch vụ tự động nhận diện và chuyển lời nói thành văn bản có thể giúp tự động hóa quá trình ghi lại lời nói thành text.
