Xử lý tiếng nói tiếng Việt là bài toán khó trong nghiên cứu và phát triển AI tại Việt Nam. Trong nhiều năm qua, bài toán này được đưa vào đề thi của VLSP nhằm kết nối các nhóm chuyên gia của doanh nghiệp, trường đại học và viện nghiên cứu, chia sẻ kinh nghiệm và tìm ra giải pháp tốt nhất trong lĩnh vực xử lý ngôn ngữ tự nhiên và giọng nói tiếng Việt.
VLSP 2019 được phát động từ đầu tháng 9, có 4 hạng mục: Hate Speech Detection on Social Networks (Nhận diện các nội dung tiêu cực, độc hại trên mạng xã hội), Vietnamese dependency parsing (Phân tích cấu trúc tiếng Việt); Automatic Speech Recognition (Nhận dạng tiếng nói); Text To Speech (Tổng hợp tiếng nói).
Về đề thi Text to Speech, tập dữ liệu huấn luyện gồm 15.000 đoạn ghi âm giọng miền Nam (tổng thời gian 23 giờ) và gần 1000 đoạn ghi âm giọng miền Bắc (tổng thời gian 45 phút). Sau đó, ban tổ chức gửi cho các đội thi 60 câu văn bản cho mỗi giọng; mô hình AI của các đội thi phải sinh ra file âm thanh những câu đó. Kết quả này được gửi ngẫu nhiên cho 24 người, những người này sẽ chấm điểm dựa trên chất lượng giọng nói và mức độ tự nhiên của file âm thanh.
Điểm khó nhất của đề thi này là dữ liệu đầu vào khá nhiễu, các đội thi cần lọc sạch dữ liệu để training tốt nhất cho mô hình AI. Tuy nhiên, thời gian xử lý dữ liệu chỉ có 2 tuần khiến cho nhiều đội thi gặp trở ngại. “Team Zalo đã sáng tạo ra giải pháp chuẩn hóa dữ liệu ban đầu hoàn toàn tự động, đây cũng là điểm nổi trội hơn so với các đội thi khác” - ông Nguyễn Quốc Bảo, Lead Scientist của Zalo chia sẻ.
Xử lý dữ liệu đầu vào càng tốt, mô hình AI cho kết quả càng cao Extemetech |
Ngoài ra, vốn là đơn vị đang tập trung đầu tư nghiên cứu mảng xử lý tiếng nói tiếng Việt, Zalo có thế mạnh về công nghệ và con người. Đơn vị này đang ứng dụng các công nghệ mới nhất hiện nay về xử lý ngôn ngữ tự nhiên và tiếng nói, cùng với đội ngũ kỹ sư AI nhiều kinh nghiệm, team Zalo đã vượt qua nhiều đối thủ đáng gờm, đạt giải nhất với số điểm 3.94/5 hạng mục Text To Speech.
Xử lý tiếng nói tiếng Việt được nghiên cứu ở Việt Nam từ lâu nhưng áp dụng thì chỉ mới bước đầu. Ông Nguyễn Quốc Bảo cho rằng, dữ liệu huấn luyện phải từ 2.000 giờ trở lên và đảm bảo đa dạng giọng, vùng miền và cách nói thì mô hình AI - Nhận dạng tiếng nói mới có khả năng áp dụng thực tế tốt. Với những đơn vị đầu tư quyết liệt vào AI như Zalo, cơ hội tiệm cận với các tập đoàn công nghệ hàng đầu thế giới là rất lớn.
Hiện Zalo đang ứng dụng công nghệ xử lý tiếng nói vào phát triển và hoàn thiện trợ lý ảo Ki-Ki, đồng thời, sẽ triển khai tích hợp vào 2 sản phẩm Zing News và Báo Mới trong thời gian tới để mang đến trải nghiệm tốt nhất cho người dùng.
Cũng trong sự kiện VLSP 2019, Zalo đạt giải nhì hạng mục Automatic Speech Recognition (Nhận diện tiếng nói).
Bình luận (0)