vi
en
Trong thời đại công nghệ số phát triển vượt bậc, việc giao tiếp giữa con người và máy móc không chỉ dừng lại ở các giao diện chữ viết mà còn mở rộng sang các hình thức tương tác tự nhiên hơn, như giọng nói. Text to Speech (TTS), hay chuyển văn bản thành giọng nói, chính là một bước tiến lớn trong việc thu hẹp khoảng cách giữa con người và công nghệ. Vậy công nghệ này là gì? Cùng FPT.AI tìm hiểu về nguyên lý hoạt động của Text to Speech trong bài viết sau.
Text to Speech là gì?
Text to Speech (TTS), hay còn gọi là chuyển văn bản thành giọng nói, là một công nghệ cho phép chuyển đổi các đoạn văn bản viết thành âm thanh. Mục tiêu chính của TTS là mô phỏng giọng nói tự nhiên của con người, giúp người dùng tiếp nhận thông tin bằng cách nghe thay vì đọc.
TTS kết hợp trí tuệ nhân tạo, học sâu (Deep Learning) và xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) để tạo ra giọng nói với chất lượng cao và tự nhiên. Công nghệ này đang được ứng dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực, từ giáo dục, y tế đến thương mại và giải trí.
Nguyên lý hoạt động của Text to Speech là gì?
Nguyên lý hoạt động của Text to Speech (TTS) gồm ba bước chính: Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP), Xử lý thông tin theo Mô hình âm học và chuyển đổi thông tin âm học thành tiếng nói thực tế với Mô hình sinh tiếng nói (Vocoder). Cụ thể, quá trình chuyển văn bản thành giọng nói tự nhiên diễn ra như sau:
Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (Natural Language Processing – NLP)
Đây là bước đầu tiên trong hệ thống TTS, chịu trách nhiệm phân tích và chuẩn bị văn bản đầu vào để đảm bảo dữ liệu sẵn sàng cho các bước tiếp theo. Quá trình này bắt đầu bằng quá trình tiền xử lý văn bản như sau:
- Mở rộng từ viết tắt: Chuyển các từ viết tắt (ví dụ: “BKHN” thành “Bách Khoa Hà Nội”) để đảm bảo hệ thống nhận diện chính xác.
- Xóa ký tự đặc biệt: Loại bỏ các dấu hoặc ký hiệu không cần thiết như &, %, @ để làm sạch văn bản.
- Chuẩn hóa cách đọc: Chuyển đổi số (123 -> “một trăm hai mươi ba”) và định dạng ngôn ngữ nhất quán.
- Phân tích ngôn ngữ học: Bao gồm các bước như Xác định loại từ (danh từ, động từ, tính từ) và ngữ cảnh; Định nghĩa âm vị (phoneme) – đơn vị nhỏ nhất của âm thanh để đảm bảo văn bản được xử lý dựa trên cách phát âm chính xác trong ngữ cảnh và Gán thông tin ngữ điệu (Xác định vị trí cần nhấn mạnh, nhấn giọng, hoặc điều chỉnh tông giọng để tạo cảm giác tự nhiên khi đọc văn bản).
Kết quả của bước này là một bản phiên âm chi tiết của văn bản đầu vào, bao gồm thông tin về âm vị, trọng âm, ngữ điệu, và cách ngắt nhịp.
Mô hình âm học (Acoustic Model)
Tiếp theo trong nguyên lý hoạt động của Text to Speech, văn bản đã qua xử lý sẽ được chuyển đến Mô hình âm học. Tại đây, thông tin ngôn ngữ từ bước NLP được chuyển đổi thành các tham số âm học – những yếu tố mô phỏng đặc trưng giọng nói của con người.
Mô hình âm học sử dụng dữ liệu Mel-Spectrogram, một dạng biểu diễn phổ âm thanh, để mô tả các đặc trưng như cao độ, trường độ, và năng lượng. Chẳng hạn, cao độ xác định tông giọng, trường độ phản ánh độ dài của âm tiết, và năng lượng thể hiện độ mạnh yếu của âm thanh.
Hệ thống học từ dữ liệu thực tế, sau đó dự đoán cách Mel-Spectrogram nên được xây dựng dựa trên văn bản đầu vào. Đây là bước nền tảng giúp đảm bảo rằng giọng nói tổng hợp không chỉ chính xác mà còn truyền tải cảm xúc và ngữ điệu phù hợp với từng ngữ cảnh.
Mô hình sinh tiếng nói (Vocoder)
Cuối cùng, Mel-Spectrogram được đưa vào Mô hình sinh tiếng nói (Vocoder), nơi dữ liệu âm học được chuyển đổi thành tín hiệu âm thanh thực tế. Vocoder, chẳng hạn như HiFi-GAN hoặc WaveNet, xử lý Mel-Spectrogram để tạo ra dạng sóng âm thanh mà con người có thể nghe được.
Đây là bước quyết định chất lượng giọng nói đầu ra, đảm bảo âm thanh không chỉ rõ ràng mà còn tự nhiên, gần gũi với giọng nói con người. Mô hình Vocoder hiện đại còn có khả năng điều chỉnh chi tiết các yếu tố như nhấn nhá, ngữ điệu, và tốc độ, giúp giọng nói trở nên truyền cảm và phù hợp với từng tình huống.
Toàn bộ quy trình, từ việc phân tích văn bản đến tạo ra âm thanh, được tối ưu nhờ trí tuệ nhân tạo và học sâu (Deep Learning). Công nghệ Text to Speech hiện đại, đặc biệt là các hệ thống End-to-End, đã loại bỏ nhiều bước trung gian, cho phép xử lý văn bản và tạo giọng nói với tốc độ nhanh hơn, chất lượng cao hơn.
Từ việc hỗ trợ người khiếm thị tiếp cận thông tin, nâng cao trải nghiệm người dùng trong thiết bị thông minh, đến cải thiện hiệu quả của các hệ thống tổng đài tự động, Text to Speech ngày càng chứng tỏ vai trò quan trọng trong nhiều lĩnh vực đời sống. Sự phát triển liên tục của công nghệ này không chỉ cải thiện chất lượng giọng nói tổng hợp mà còn mở ra tiềm năng mới cho các ứng dụng trong tương lai.
Ứng dụng Text to Speech trong thực tế
Công nghệ Text to Speech (TTS) đã và đang được ứng dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực, mang lại những cải tiến đáng kể cho cuộc sống hàng ngày cũng như các ngành công nghiệp. Dưới đây là những ứng dụng nổi bật của TTS trong thực tiễn:
Hỗ trợ người khuyết tật thị giác và người cao tuổi
hoặc người cao tuổi dễ dàng tiếp cận thông tin mà không cần phải đọc trực tiếp từ màn hình. Hệ thống có thể chuyển đổi các văn bản từ sách, tài liệu, hoặc trang web thành giọng nói, giúp họ tiếp nhận thông tin một cách dễ dàng và độc lập hơn. Ứng dụng này không chỉ cải thiện chất lượng cuộc sống mà còn giúp họ hòa nhập hơn với xã hội.
Ứng dụng Text to Speech trong giáo dục
Trong giáo dục, Text to Speech hỗ trợ người học ngoại ngữ trong việc nâng cao kỹ năng ngôn ngữ và phát âm. Bằng cách chuyển văn bản thành giọng đọc tự nhiên, rõ ràng, người học có thể lắng nghe và lặp lại để cải thiện kỹ năng phát âm và ngữ điệu.
Các ứng dụng học tập tích hợp TTS giúp học sinh dễ dàng tiếp thu nội dung bài giảng, đặc biệt với những người có phong cách học thính giác hoặc gặp khó khăn trong việc đọc. Bên cạnh đó, trẻ em chưa biết đọc cũng có thể học từ vựng và ngữ pháp qua các ứng dụng sử dụng TTS.
Nâng cao trải nghiệm đọc báo và nội dung trực tuyến
Trước đây, việc tạo ra các file âm thanh từ bài viết trên các trang báo điện tử là một quá trình thủ công và tốn thời gian. Với công nghệ chuyển văn bản thành giọng nói hiện đại, các bài báo có thể được chuyển đổi thành giọng đọc trong vài phút. Độc giả không còn phải nhìn màn hình trong thời gian dài mà vẫn có thể tiếp nhận đầy đủ thông tin. Nhiều trang báo tại Việt Nam đã ứng dụng công nghệ này, mang lại trải nghiệm mới mẻ và thuận tiện hơn cho độc giả.
>>> XEM THÊM: Thông báo giao dịch bằng giọng nói – Xu thế tất yếu của Ngân hàng số
Trợ lý ảo và thiết bị thông minh
TTS đóng vai trò quan trọng trong việc phát triển các trợ lý ảo như Siri, Google Assistant, hoặc Alexa. Giọng đọc tự nhiên từ TTS làm cho trải nghiệm tương tác trở nên gần gũi và tiện lợi hơn. Các thiết bị gia dụng thông minh như loa thông minh hay hệ thống điều khiển nhà cửa cũng tích hợp TTS để cung cấp thông tin và phản hồi lệnh bằng giọng nói.
Ứng dụng trong xe hơi thông minh
Trong lĩnh vực ô tô, công nghệ chuyển văn bản thành giọng nói được tích hợp vào các hệ thống điều khiển và giải trí. Tính năng này giúp tài xế nhận chỉ đường, truy cập thông tin hoặc thực hiện các tác vụ khác mà không cần rời mắt khỏi đường lái, tăng cường an toàn và tiện nghi trong quá trình di chuyển..
Ứng dụng Text to Speech trong lĩnh vực truyền thông
TTS đang cách mạng hóa lĩnh vực truyền thông xã hội bằng cách hỗ trợ tạo ra nội dung video nhanh chóng và hấp dẫn hơn. Theo nghiên cứu của Facebook, người dùng có xu hướng tương tác với các video nhiều hơn so với việc đọc chữ. Do đó, thay vì đọc một bài review phim, người dùng thích xem hình và nghe thuyết minh hơn. Tương tự với việc xem phim, thay vì phải đọc phụ đề, nhiều người thích xem phim lồng tiếng, bởi trong khi đôi tai để nghe hiểu nội dung phim, mắt vẫn có thể xem đầy đủ mọi diễn biến tình tiết xảy ra.
Tại Việt Nam, FPT.AI Voicemaker là một trong giải pháp chuyển đổi văn bản thành giọng nói ứng dụng công nghệ Text to Speech nổi bật trên thị trường. Tích hợp công nghệ Tổng hợp giọng nói, Nhận diện giọng nói, Xử lý ngôn ngữ tự nhiên, với những nghiên cứu chuyên sâu về tiếng Việt, FPT.AI Voicemaker cho ra đời nhiều giọng đọc tự nhiên, đa dạng vùng miền, giới tính.
Hiện nay, giọng chị Ban Mai của FPT.AI Voicemaker đặc biệt được cộng đồng review phim, lồng tiếng phim yêu thích. Những video đó sở hữu hàng trăm nghìn lượt like, chục nghìn lượt share và bình luận. So với giọng lồng tiếng truyền thống vừa khó nghe, vừa nhàm chán, giọng Ban Mai của FPT.AI có mức độ chân thực và tự nhiên như giọng người thật, giúp các tổ chức nhanh chóng chuyển các văn bản nhàm chán thành lời bình, lời dẫn dắt, giới thiệu các bộ phim hay, đầy lôi cuốn trên nền tảng mạng xã hội.
Dưới đây là 1 video sử dụng giọng Ban Mai của FPT.AI Voicemaker để review phim trên mạng xã hội Facebook.
>>> XEM THÊM: Hướng dẫn tạo giọng review phim siêu nhanh và miễn phí
Ứng dụng Text to Speech trong y tế và chăm sóc sức khỏe
Công nghệ này hỗ trợ bác sĩ và nhân viên y tế trong việc đọc hướng dẫn sử dụng thuốc, hồ sơ bệnh nhân, và các tài liệu y khoa một cách nhanh chóng. Đồng thời, bệnh nhân có thể được hướng dẫn hoặc thông báo bằng giọng nói, giúp họ dễ dàng tiếp cận thông tin hơn.
Ứng dụng Text to Speech trong lĩnh vực Tài Chính – Ngân hàng
Nhiều ngân hàng đã tích hợp công nghệ chuyển văn bản thành giọng nói để thông báo giao dịch, số dư tài khoản hoặc nhắc nhở thanh toán qua giọng nói. Ứng dụng này không chỉ giúp tăng cường trải nghiệm khách hàng mà còn cải thiện hiệu quả giao tiếp trong lĩnh vực tài chính.
Tóm lại, công nghệ Text to Speech (TTS) đang cách mạng hóa cách con người tương tác với máy móc. Hy vọng, bài viết trên của FPT.AI đã giúp bạn hiểu rõ khái niệm, ứng dụng và nguyên lý hoạt động của Text to Speech. Các giải pháp ứng dụng công nghệ này, chẳng hạn như FPT.AI Voicemaker hứa hẹn dẫn đầu trong kỷ nguyên số hóa thông tin.
————————————————————————
? Trải nghiệm các sản phẩm khác của #FPT_AI tại: https://fpt.ai/vi/
? Địa chỉ: Tầng 7, tháp FPT, số 10 Phạm Văn Bạch, quận Cầu Giấy, Tp. Hà Nội
☎ Hotline: 0911 886 353
? Email: [email protected]
>>>THAM KHẢO THÊM:
