Rất nhiều người dùng dịch vụ chuyển văn bản thành giọng nói cũng như các trợ lý ảo mỗi ngày. Nhưng không phải ai cũng biết rằng hai loại công nghệ này có rất nhiều điểm chung trong cách chúng vận hành. Khi công nghệ phát triển, chất lượng các ứng dụng chúng ta dùng trong cuộc sống hằng ngày cũng được cải thiện đáng kể.
Điều tương tự cũng đúng với các ứng dụng chuyển văn bản thành giọng nói và trợ lý ảo. Có một vài công ty đã đạt được kết quả xuất sắc trong lĩnh vực này, và một trong số đó là Google với công nghệ WaveNet.
Google WaveNet là gì?
WaveNet là một mạng nơ-ron nhân tạo được thiết kế để tạo ra âm thanh thô. Đội ngũ đứng sau là DeepMind, một công ty ở London chuyên về trí tuệ nhân tạo. Sự ra đời của công nghệ này đã tạo nên bước ngoặt cho nền tảng Google Cloud và đưa mọi thứ lên một tầm cao mới.
Một trong những lợi thế chính mà DeepMind của Google mang lại so với các hệ thống chuyển văn bản thành giọng nói trước đây là âm thanh tự nhiên hơn rất nhiều. Khi ra mắt vào năm 2016, các hệ thống TTS vẫn chưa thể tạo ra giọng đọc nghe như người thật.
WaveNet chuyển văn bản thành giọng nói đã tỏ ra vượt trội trên mọi phương diện. Ý tưởng phía sau công nghệ này khá dễ hiểu. Phần mềm có thể dùng các tệp âm thanh thô như WAV làm đầu vào và tận dụng khả năng kết nối với API của Google cùng khóa API.
Ngày nay, nhờ các thuật toán phức tạp, chúng ta có vô số cách để ứng dụng công nghệ này. Nhiều công ty trên thế giới đang chạy đua để mang đến sản phẩm tốt nhất có thể. Điều này thực sự tuyệt vời. Với người dùng cuối, điều đó đồng nghĩa có thêm nhiều lựa chọn, giúp việc tìm ra phần mềm phù hợp với nhu cầu trở nên dễ dàng hơn.
Cách WaveNet hoạt động
WaveNet là một biến thể của FNN hay mạng nơ-ron truyền thẳng, còn được gọi là mạng nơ-ron tích chập sâu. CNN nhận tín hiệu âm thanh thô từ đầu vào và tổng hợp đầu ra từng mẫu một.
Dĩ nhiên, nền tảng của mọi thứ là học máy, xử lý ngôn ngữ tự nhiên, học sâu và trí tuệ máy móc. Ở các phiên bản ứng dụng chuyển văn bản thành giọng nói trước đây, ý tưởng là tạo cơ sở dữ liệu các âm vị, và ứng dụng sẽ chọn âm phù hợp nhất hoặc gần giống nhất với âm cần dùng.
Nhưng ghép nên “bức tranh xếp hình” này không hề đơn giản. Phần mềm cần hiểu cách ngôn ngữ vận hành, bao gồm cả nhịp điệu và sắc thái, nếu không âm thanh phát ra từ loa của bạn sẽ rất giả và gượng gạo.
Như hầu hết các chương trình chuyển văn bản thành giọng nói, WaveNet cũng sử dụng sóng âm thực - ở dạng tham số hoặc ghép đoạn, để kể tên một vài loại. Nhờ đó, phần mềm có thể phân tích quy luật của ngôn ngữ (chính xác hơn là của âm thanh) và cách chúng biến đổi theo thời gian.
Điều này cho phép chương trình tạo ra các mẫu âm thanh mô phỏng giọng nói con người dựa trên những mẫu âm đã được thu thập. Điều ấn tượng là phần mềm tạo đầu ra hoàn toàn từ dữ liệu được cung cấp.
Vậy điều này có ý nghĩa gì trong thực tế? Nếu bạn nói tiếng Ý chẳng hạn, chương trình có thể giúp bạn tạo giọng đọc bằng tiếng Ý. Đây từng là một bước đột phá lớn vào thời điểm ra mắt và đã mở đường cho nhiều API chuyển văn bản thành giọng nói khác.
Ví dụ WaveNet thực tiễn
Khi Google lần đầu giới thiệu phần mềm này, nó đòi hỏi quá nhiều sức mạnh xử lý để có thể dùng trong thực tế. Nhưng mọi thứ đã thay đổi trong những năm sau đó. API này ban đầu được dùng để tạo ra giọng nói cho Google Assistant, được hãng triển khai trên nhiều nền tảng khác nhau.
WaveNet cũng là một công cụ tuyệt vời nếu bạn cần phần mềm chuyển văn bản thành giọng nói. Giọng đọc nghe chân thực hơn, khiến trải nghiệm tổng thể dễ chịu và cuốn hút hơn. Bạn có thể dùng nó để nghe tin tức mới nhất, bản ghi podcast hoặc bất cứ nội dung nào bạn muốn.
Và đó mới chỉ là sự khởi đầu. Toàn bộ ý tưởng đằng sau quy trình này còn có thể giúp người khiếm khuyết về giọng nói lấy lại tiếng nói của mình. Tổng hợp giọng nói là thuật ngữ dùng để mô phỏng giọng, và tiềm năng của nó thực sự ấn tượng. Ví dụ, người bị khiếm khuyết giọng nói, về lý thuyết, có thể dùng mẫu thu âm giọng nói trước đây của họ rồi kết hợp với các công cụ chuyển văn bản thành giọng nói. Bằng cách đó, họ có thể “lấy lại” giọng nói quen thuộc của mình.
Chúng ta vẫn chưa biết chính xác tương lai của các chương trình chuyển văn bản thành giọng nói sẽ ra sao, nhưng có thể đoán trước rằng nó sẽ vô cùng hứa hẹn. Một trong những điều thú vị nhất ở lĩnh vực đổi mới này là có rất nhiều công ty khác nhau cùng phát triển sản phẩm TTS.
Khi nhiều bên cùng hướng đến một mục tiêu, khả năng đạt được những kết quả vượt trội sẽ cao hơn rất nhiều.
Speechify - Tổng hợp giọng nói
Một trong những phần mềm bạn nên thử càng sớm càng tốt chính là Speechify. Đây là một ứng dụng chuyển văn bản thành giọng nói mà bạn có thể sử dụng trên hầu như mọi thiết bị. Ứng dụng có mặt trên iOS, Android, Mac và thậm chí là dưới dạng tiện ích mở rộng cho Google Chrome.
Speechify có thể đọc hầu như mọi loại nội dung. Nó có thể đọc PDF, tài liệu, email hoặc bất cứ thứ gì có trên thiết bị của bạn. Một trong những ưu điểm lớn nhất của ứng dụng là tính đa năng và khả năng tuỳ chỉnh rất cao.
Bạn có thể thay đổi tốc độ đọc, chọn các giọng đọc khác nhau, điều chỉnh cao độ, v.v. Ngoài ra, Speechify còn tích hợp chức năng OCR, nghĩa là bạn có thể chụp ảnh một trang sách và ứng dụng sẽ đọc lại cho bạn nghe.
Ứng dụng này được thiết kế đặc biệt cho người bị chứng khó đọc, ADD, người đang học ngôn ngữ mới, hoặc bất cứ ai muốn tăng hiệu suất khi đọc. Đây là một ứng dụng “tất cả trong một” có thể thay đổi hoàn toàn cách bạn nhìn nhận việc đọc.
Speechify rất dễ dùng, bạn sẽ không cần đến các hướng dẫn phức tạp để bắt đầu.
Câu hỏi thường gặp
WaveNet được dùng làm gì?
Đây là một mạng nơ-ron sâu có khả năng tạo ra âm thanh thô. Đây là công nghệ chuyển văn bản thành giọng nói với các giọng WaveNet nghe tự nhiên, có thể được huấn luyện bằng những bản ghi âm thực. Nhờ đó, nó đã vượt trội hơn các hệ thống chuyển văn bản thành giọng nói trước đây của Google Cloud.
Ngày nay, phần mềm này được dùng để tạo các giọng nói của Google Assistant.
Mô hình WaveNet là gì?
Mô hình này dựa trên kiến trúc PixelCNN. Để xử lý các phụ thuộc dài hạn cần thiết khi tạo ra âm thanh thô, kiến trúc này sử dụng các phép tích chập nhân nguyên nhân được giãn cách.
Việc bổ sung các CNN giãn cách cho phép quá trình huấn luyện dễ dàng và nhanh hơn, và có thể quay lại cả nghìn lớp về quá khứ. Nó cũng có khả năng hoạt động nhanh gấp 20 lần so với thời gian thực.
Sự khác biệt giữa WaveNet và Mạng Nơ-ron Tích chập là gì?
Công nghệ này dựa trên mạng nơ-ron tích chập sâu (CNN). Điều đó có nghĩa là WaveNet chỉ là một cách ứng dụng CNN mà thôi. Công nghệ tương tự cũng được các công ty như Microsoft hoặc Amazon sử dụng (cùng với SSML), và nó mang lại chất lượng cao cùng những kết quả ấn tượng.
Nếu bạn đang tìm phần mềm chuyển văn bản thành giọng nói tốt, hãy thử Speechify. Tuy các nền tảng khác cũng có những lợi ích riêng, nhưng Speechify vận hành mượt mà, miễn phí và trực quan cho bất kỳ ai muốn chuyển đổi văn bản thành giọng nói.
