Áp Dụng PSOLA Trong Tổng Hợp Tiếng Nói Tiếng Việt

Năm 1797 Christian Kratzenstein của trường đại học St. Petersburg đã xây dựng một mô hình có dạng vòm họng người có thể tạo ra 5 nguyên âm (a, e, i, o và u). Sau đó nó được Wolfgang von Kempelen ở Vienna, Austria phát triển thêm và gọi là Máy tạo tiếng nói dựa trên cơ chế âm học. Chiếc máy này được bổ sung thêm các mô hình của môi và lưỡi, cho phát ra cả nguyên âm cũng như phụ âm. Trong những năm 1930, Phòng thí nghiệm Bell Labs đã phát triển hệ thống VOCODER, bộ tổng hợp và phân tích tiếng nói dựa trên việc mô hình hóa cộng hưởng của ống thanh bằng linh kiện điện tử. Homer Dudley đã nâng cấp hệ thống này thành VODER và được trưng bày tại hội chợ New York World's Fair vào năm 1939. Hệ thống tổng hợp tiếng nói dựa trên máy tính đầu tiên được xây dựng vào những năm 50 của thế kỷ trước và hệ thống text-to-speech đầu tiên được hoàn thành vào năm 1968. Từ đó đến nay đã có rất nhiều cải tiến về mặt công nghệ, kỹ thuật áp dụng cho tổng hợp tiếng nói, có được điều đó là nhờ khả năng tính toán của máy tính đã tăng lên gấp nhiều nhiều lần, các nghiên cứu và cơ sở dữ liệu âm thanh và tiếng nói cũng dày thêm tạo ra một kho âm thanh lớn phục vụ cho việc phân tích tiếng nói. Tổng hợp tiếng nói là một vấn đề khoa học nhận dạng liên quan đến nhiều lĩnh vực khoa học khác nhau như ngôn ngữ học, tâm lý học, toán học, xử lý tín hiệu số và khoa học máy tính. Hiện nay, trên thế giới, các nhà khoa học đã nghiên cứu và xây dựng cũng như đưa vào ứng dụng trong thực tế nhiều hệ thống với chất lượng âm thanh đã tiến dần đến tiếng nói tự nhiên của con người. Thậm chí trong một số ứng dụng nhất định, chất lượng âm thanh tổng hợp đã đạt đến độ tự nhiên như tiếng nói con người.

Hiện nay tại Việt Nam, đã có nhiều cơ quan, viện nghiên cứu, các trường đại học đã có những nghiên cứu và bước đầu đã đem lại một số kết quả khả quan trong vấn đề tổng hợp tiếng Việt. Nghiên cứu tổng hợp tiếng Việt là một đòi hỏi tất yếu của xã hội để theo kịp xu thế của thế giới bởi đặc thù ngôn ngữ của mỗi quốc gia không cho phép chúng ta sử dụng những phần mềm có sẵn của nước ngoài trong việc đọc văn bản tiếng Việt. Hơn nữa việc nghiên cứu tổng hợp tiếng Việt giúp cho ta có được sự hiểu biết sâu hơn về ngôn ngữ và văn hóa Việt Nam, qua đó có ý thức hơn trong việc giữ gìn sự trong sáng của tiếng Việt cũng như bản sắc văn hóa của người Việt Nam.

Tiếng Việt là ngôn ngữ đơn âm tiết và có thanh điệu, điều này tạo ra những thách thức riêng trong tổng hợp tiếng nói. Mỗi âm tiết trong tiếng Việt có thể mang một trong sáu thanh điệu khác nhau, và sự thay đổi thanh điệu có thể làm thay đổi hoàn toàn ý nghĩa của từ. Do đó, hệ thống tổng hợp tiếng nói phải có khả năng tái tạo chính xác các thanh điệu để đảm bảo người nghe hiểu đúng ý nghĩa của câu. Ngoài ra, cấu trúc âm tiết phức tạp của tiếng Việt, với sự kết hợp của âm đầu, âm đệm, âm chính, và âm cuối, cũng đòi hỏi hệ thống phải có khả năng xử lý linh hoạt và chính xác.

Một thách thức khác trong tổng hợp tiếng nói tiếng Việt là sự đa dạng về giọng nói vùng miền. Tiếng Việt có nhiều giọng nói khác nhau, tùy thuộc vào vùng miền địa lý. Các giọng nói này có thể khác nhau về cách phát âm, thanh điệu, và ngữ điệu. Để hệ thống tổng hợp tiếng nói có thể phục vụ được nhiều người dùng, nó cần phải có khả năng thích ứng với nhiều giọng nói khác nhau. Điều này đòi hỏi việc thu thập và xử lý dữ liệu từ nhiều vùng miền khác nhau, cũng như phát triển các thuật toán có khả năng học và tái tạo các đặc điểm riêng của từng giọng nói.

Giải thuật PSOLA hoạt động dựa trên việc phân tích tín hiệu tiếng nói thành các đơn vị nhỏ, gọi là các khung (frame), đồng bộ với chu kỳ cao độ (pitch period). Sau đó, các khung này được xử lý để điều chỉnh cao độ và trường độ theo yêu cầu. Cuối cùng, các khung đã được điều chỉnh được chồng lấp và cộng lại để tạo ra tín hiệu tiếng nói tổng hợp. Ưu điểm của PSOLA là khả năng điều chỉnh cao độ và trường độ một cách độc lập, giúp tạo ra tiếng nói tổng hợp tự nhiên và linh hoạt hơn. Tuy nhiên, PSOLA cũng có một số nhược điểm, như có thể gây ra hiện tượng méo tiếng nếu các tham số điều chỉnh quá lớn.

PSOLA có nhiều ưu điểm khi áp dụng vào tổng hợp tiếng nói tiếng Việt. Thứ nhất, nó có thể xử lý tốt các đặc điểm như thanh điệu và sự thay đổi cao độ trong âm tiết. Thứ hai, nó cho phép điều chỉnh cao độ và trường độ một cách độc lập, giúp tạo ra tiếng nói tổng hợp tự nhiên và linh hoạt hơn. Thứ ba, PSOLA là một phương pháp tương đối đơn giản và dễ triển khai, phù hợp với các hệ thống tổng hợp tiếng nói có yêu cầu về hiệu năng cao.

Điều chỉnh cao độ (pitch shifting) là một kỹ thuật quan trọng trong tổng hợp tiếng nói, đặc biệt là đối với các ngôn ngữ có thanh điệu như tiếng Việt. PSOLA cho phép điều chỉnh cao độ của âm tiết một cách linh hoạt, giúp tái tạo chính xác các thanh điệu khác nhau. Bằng cách thay đổi cao độ của âm tiết, có thể tạo ra các từ có ý nghĩa khác nhau, ví dụ như "ma" (con ma) và "má" (mẹ). Việc điều chỉnh cao độ cần được thực hiện một cách cẩn thận để tránh gây ra hiện tượng méo tiếng hoặc làm mất đi tính tự nhiên của tiếng nói.

Điều chỉnh trường độ (time stretching) là một kỹ thuật khác được sử dụng rộng rãi trong tổng hợp tiếng nói. PSOLA cho phép điều chỉnh trường độ của âm tiết một cách độc lập, giúp tạo ra nhịp điệu tự nhiên cho câu nói. Bằng cách kéo dài hoặc rút ngắn thời gian phát âm của âm tiết, có thể tạo ra các hiệu ứng khác nhau, ví dụ như làm cho câu nói trở nên chậm rãi hoặc nhanh chóng hơn. Việc điều chỉnh trường độ cần được thực hiện một cách cân đối để tránh làm mất đi tính tự nhiên của tiếng nói.

Có nhiều phương pháp khác nhau để đánh giá chất lượng của tiếng nói tổng hợp. Một trong những phương pháp phổ biến nhất là sử dụng các chỉ số khách quan, như độ chính xác của cao độ và trường độ. Các chỉ số này có thể được tính toán tự động bằng máy tính, giúp đánh giá chất lượng của hệ thống một cách nhanh chóng và chính xác. Tuy nhiên, các chỉ số khách quan không thể phản ánh đầy đủ cảm nhận của người nghe về tính tự nhiên và dễ nghe của tiếng nói tổng hợp. Do đó, cần kết hợp với các thử nghiệm chủ quan, trong đó người nghe được yêu cầu đánh giá chất lượng của tiếng nói tổng hợp theo các tiêu chí như tính tự nhiên, dễ nghe, và dễ hiểu.

Dựa trên kết quả đánh giá chất lượng, có thể thực hiện các biện pháp cải thiện để nâng cao chất lượng của hệ thống tổng hợp tiếng nói sử dụng PSOLA. Một trong những biện pháp quan trọng nhất là cải thiện chất lượng của cơ sở dữ liệu tiếng nói. Cơ sở dữ liệu cần phải chứa các mẫu tiếng nói chất lượng cao, được thu thập từ nhiều người nói khác nhau và bao phủ đầy đủ các âm tiết và thanh điệu của tiếng Việt. Ngoài ra, cần cải thiện các thuật toán xử lý tín hiệu số để giảm thiểu hiện tượng méo tiếng và làm cho tiếng nói tổng hợp trở nên tự nhiên hơn.

Một hướng nghiên cứu tiềm năng là tích hợp các kỹ thuật học máy để tự động điều chỉnh các tham số của PSOLA. Các thuật toán học máy có thể được huấn luyện để dự đoán các tham số tối ưu cho PSOLA dựa trên các đặc điểm của văn bản đầu vào. Điều này giúp giảm thiểu sự can thiệp thủ công và làm cho hệ thống tổng hợp tiếng nói trở nên linh hoạt và dễ sử dụng hơn.

Một hướng nghiên cứu khác là kết hợp PSOLA với các phương pháp tổng hợp tiếng nói khác, như tổng hợp tiếng nói dựa trên đơn vị (unit selection synthesis) hoặc tổng hợp tiếng nói tham số (parametric synthesis). Bằng cách kết hợp các phương pháp này, có thể tận dụng ưu điểm của từng phương pháp và tạo ra hệ thống tổng hợp tiếng nói có chất lượng cao hơn.