Nghiên Cứu Hệ Thống Nhận Dạng Tiếng Nói Tiếng Việt Ứng Dụng Trong Tổng Đài Chăm Sóc Khách Hàng

Speech recognition tiếng Việt đóng vai trò trung tâm trong việc số hóa tương tác giữa khách hàng và tổng đài. Hệ thống có khả năng chuyển đổi giọng nói thành văn bản tiếng Việt, tạo nền tảng cho các ứng dụng như phân tích cuộc gọi, tự động hóa trả lời và định tuyến thông minh. Ứng dụng voice to text tiếng Việt không chỉ giúp giảm tải cho nhân viên tổng đài mà còn cung cấp dữ liệu quan trọng cho việc cải thiện dịch vụ. Theo Đinh Mạnh Cường, "Hệ thống nhận dạng giọng nói tiếng Việt giúp đưa ra những đoạn văn bản của người gọi lên tổng đài để đưa vào hệ thống phân tích và xử lý ra yêu cầu của khách hàng rồi đưa ra các kênh phản hồi khách hàng."

Ứng dụng AI trong chăm sóc khách hàng mang lại nhiều lợi ích. Hệ thống AI cho tổng đài có thể học hỏi từ dữ liệu, dự đoán nhu cầu của khách hàng và đưa ra phản hồi phù hợp. Các chatbot tiếng Việt có thể giải quyết các yêu cầu đơn giản, trong khi trợ lý ảo tiếng Việt có thể hỗ trợ nhân viên tổng đài trong việc xử lý các vấn đề phức tạp hơn. Việc tối ưu hóa tổng đài bằng AI giúp tăng hiệu quả hoạt động, giảm chi phí và nâng cao trải nghiệm khách hàng. Hệ thống phân tích cuộc gọi sử dụng AI để xác định các vấn đề phổ biến, đánh giá hiệu suất của nhân viên và cải thiện quy trình làm việc. "Để xây dựng hệ thống nhận dạng giọng nói tiếng Việt chúng ta cần thu thập rất nhiều dữ liệu," theo Đinh Mạnh Cường.

Phương ngữ và thanh điệu là những yếu tố quan trọng cần xem xét khi xây dựng hệ thống nhận dạng tiếng nói tiếng Việt. Sự khác biệt về cách phát âm giữa các vùng miền có thể gây khó khăn cho hệ thống trong việc nhận diện chính xác từ ngữ. Việc bỏ qua thanh điệu có thể dẫn đến hiểu sai ý nghĩa của câu nói. Cần có các giải pháp để xử lý các biến thể ngôn ngữ này, chẳng hạn như sử dụng dữ liệu huấn luyện đa dạng từ nhiều vùng miền khác nhau và tích hợp các mô hình ngôn ngữ có khả năng nhận diện thanh điệu một cách hiệu quả. "Tiếng Việt là ngôn ngữ chính thức của người Việt với hơn 90 triệu người đang sử dụng như ngôn ngữ tự nhiên trong giao tiếp hàng ngày," theo Đinh Mạnh Cường.

Tiếng ồn và chất lượng kênh truyền điện thoại có ảnh hưởng lớn đến hiệu suất của hệ thống nhận dạng tiếng nói tiếng Việt. Môi trường tổng đài thường ồn ào, với nhiều tạp âm từ các cuộc trò chuyện khác, tiếng máy móc và các yếu tố ngoại cảnh khác. Kênh truyền điện thoại có thể bị nhiễu, méo tiếng và mất tín hiệu, làm giảm chất lượng âm thanh đầu vào. Cần có các biện pháp xử lý tiếng ồn và kênh truyền để cải thiện độ chính xác của hệ thống, chẳng hạn như sử dụng các thuật toán lọc tiếng ồn, tăng cường tín hiệu và chọn kênh truyền có chất lượng tốt. Theo nghiên cứu của Đinh Mạnh Cường, "kênh đại lý và kênh khách hàng được ghi lại riêng. Do đó, có rất nhiều khoảng im lặng trong mỗi kênh âm thanh và họ cần phải được chia thành các đoạn ngắn giống như câu."

Trích xuất đặc trưng MFCC (Mel-Frequency Cepstral Coefficients) là một kỹ thuật quan trọng trong nhận dạng giọng nói. Nó giúp chuyển đổi tín hiệu âm thanh thành một tập hợp các số liệu đặc trưng, thể hiện các thuộc tính quan trọng của âm thanh. Quá trình này bao gồm việc sử dụng biến đổi DFT (Discrete Fourier Transform) để phân tích tần số của tín hiệu, áp dụng bộ lọc Mel để mô phỏng cách tai người cảm nhận âm thanh, và thực hiện các phép biến đổi toán học khác để tạo ra các hệ số MFCC. Các hệ số này được sử dụng làm đầu vào cho các mô hình nhận dạng âm thanh. Theo Đinh Mạnh Cường, "Phương pháp trích xuất đặc trưng MFCC. Biến đổi DFT. Bộ lọc Mel . Biến đổi DFT ngược. Trích xuất đặc tính."

Mô hình âm học HMM-DNN (Hidden Markov Model - Deep Neural Network) là một phương pháp tiên tiến trong nhận dạng giọng nói. Nó kết hợp khả năng mô hình hóa chuỗi thời gian của HMM với khả năng học sâu của DNN để tạo ra một mô hình mạnh mẽ và chính xác. Mô hình ngôn ngữ N-gram được sử dụng để dự đoán chuỗi các từ, giúp cải thiện độ chính xác của hệ thống nhận dạng bằng cách cung cấp thông tin về ngữ cảnh ngôn ngữ. Sự kết hợp giữa mô hình Markov ẩn và mô hình DNN cho phép hệ thống học hỏi từ dữ liệu lớn và thích nghi với nhiều ngữ cảnh khác nhau. "Thời gian gần đây nhờ sự tiến bộ của kĩ thuật học sâu nên giúp chúng ta tăng kết quả nhận dạng lên đáng kể," theo Đinh Mạnh Cường.

Nhiễu là một vấn đề lớn trong nhận dạng giọng nói, đặc biệt là trong môi trường tổng đài. Các biện pháp giảm nhiễu như lọc tiếng ồn, sử dụng micro chất lượng cao và áp dụng các thuật toán xử lý tín hiệu có thể giúp cải thiện đáng kể độ chính xác của hệ thống. Ngoài ra, việc huấn luyện mô hình với dữ liệu có nhiễu cũng có thể giúp hệ thống trở nênRobust hơn với môi trường thực tế. Theo Đinh Mạnh Cường, "Trong trung tâm cuộc gọi của Viettel, kênh đại lý và kênh khách hàng được ghi lại riêng. Do đó, có rất nhiều khoảng im lặng trong mỗi kênh âm thanh và họ cần phải được chia thành các đoạn ngắn giống như câu."

Việc tạo một từ điển phát âm tự động là một giải pháp hiệu quả để cải thiện khả năng nhận dạng giọng nói tiếng Việt. Từ điển này cung cấp thông tin về cách phát âm của từng từ, giúp hệ thống nhận diện chính xác hơn ngay cả khi có sự khác biệt về giọng địa phương hoặc cách phát âm. Việc sử dụng các thuật toán tạo từ điển cho từ vay mượn cũng giúp hệ thống xử lý tốt hơn các từ ngoại lai và các thuật ngữ chuyên ngành. Đề xuất giải pháp tự động. Tạo từ điển cho từ vay mượn."

Việc tích hợp CRM và các hệ thống quản lý dữ liệu khác với hệ thống nhận dạng tiếng nói cho phép cung cấp dịch vụ cá nhân hóa hơn cho khách hàng. Hệ thống có thể xác định thông tin khách hàng, lịch sử tương tác và các ưu tiên của họ để đưa ra phản hồi phù hợp. Việc sử dụng live agent ảo có thể hỗ trợ khách hàng 24/7, giảm tải cho nhân viên tổng đài và cung cấp dịch vụ nhanh chóng và hiệu quả. Theo Đinh Mạnh Cường, "Ở Việt Nam chưa có bất kể một bộ dữ liệu nào cho lĩnh vực này mà trong lĩnh vực khoa học dữ liệu thì vấn đề dữ liệu là yếu tố quyết định sự thành công nên tôi thu thập dữ liệu từ rất nhiều nguồn có nhiễu thực tế, các cuộc điện thoại nhờ vào sự giúp đỡ của nhiều bên và cũng tự thu thập các dữ liệu thô về xử lý."

Việc phát triển các SDK nhận dạng giọng nói tiếng Việt và API nhận dạng giọng nói tiếng Việt giúp các nhà phát triển dễ dàng tích hợp công nghệ này vào các ứng dụng của họ. Các công cụ này cung cấp các hàm và giao diện lập trình sẵn, giúp giảm thiểu thời gian và công sức cần thiết để phát triển các ứng dụng nhận dạng giọng nói. Các giải pháp nhận dạng giọng nói cho tổng đài sẽ ngày càng trở nên phổ biến và dễ tiếp cận hơn. "Ngoài ra luận văn cũng tập trung vào nghiên cứu các giải pháp để cải thiện chất lượng nhận dạng tiếng Việt từ đó nêu ra các đề xuất và đóng góp của luận văn này," theo Đinh Mạnh Cường.