Sử Dụng Active Learning Trong Việc Lựa Chọn Dữ Liệu Gán Nhãn Cho Bài Toán Nhận Dạng Tiếng Nói

Gán nhãn dữ liệu là quá trình gắn các nhãn hoặc thông tin mô tả vào dữ liệu thô, chẳng hạn như văn bản, hình ảnh hoặc âm thanh. Dữ liệu được gán nhãn này sau đó được sử dụng để huấn luyện các mô hình học máy, giúp chúng học cách nhận biết các mẫu và đưa ra dự đoán. Thị trường gán nhãn dữ liệu đang phát triển mạnh mẽ, phản ánh sự quan trọng ngày càng tăng của học máy trong nhiều ngành công nghiệp. Việc gán nhãn dữ liệu chính xác và hiệu quả là rất quan trọng để đảm bảo hiệu suất cao của các mô hình học máy. Các mô hình học máy cần một lượng lớn dữ liệu gán nhãn để đạt được độ chính xác cao.

Bài toán nhận dạng tiếng nói (ASR) là một lĩnh vực quan trọng của xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP), liên quan đến việc chuyển đổi âm thanh tiếng nói thành văn bản. Ứng dụng của ASR rất đa dạng, bao gồm trợ lý ảo, nhập liệu bằng giọng nói, và phiên dịch tự động. Việc phát triển các hệ thống ASR hiệu quả đòi hỏi một lượng lớn dữ liệu tiếng nói được gán nhãn chính xác. ASR là một trong những bài toán được đầu tư bởi rất nhiều tập đoàn công nghệ lớn tại Việt Nam trong thời gian gần đây.

Việc gán nhãn dữ liệu tiếng nói thường tốn kém và mất thời gian do yêu cầu chuyên môn và độ chính xác cao. Nhân viên gán nhãn cần có kiến thức về ngôn ngữ học và khả năng nghe tốt để phiên âm chính xác các đoạn ghi âm. Chi phí gán nhãn tăng lên đáng kể khi xử lý dữ liệu tiếng nói có nhiễu, giọng địa phương, hoặc các đặc điểm âm thanh phức tạp khác. Do đó, việc tối ưu hóa quá trình gán nhãn là rất quan trọng để giảm chi phí và thời gian phát triển các hệ thống ASR. Để phát triển một hệ thống nhận dạng tiếng nói tốt thì yêu cầu từ vài trăm giờ đến vài chục nghìn giờ dữ liệu huấn luyện.

Chất lượng của dữ liệu gán nhãn có ảnh hưởng trực tiếp đến hiệu năng của các hệ thống ASR. Dữ liệu gán nhãn không chính xác hoặc không đầy đủ có thể dẫn đến giảm độ chính xác của mô hình và tăng tỷ lệ lỗi. Việc đảm bảo chất lượng dữ liệu gán nhãn là rất quan trọng để xây dựng các hệ thống ASR đáng tin cậy. Để đánh giá chất lượng gán nhãn, ta có thể sử dụng 2 phương pháp tự động hoặc thủ công. Phương pháp thủ công: Cần có các nhóm người với vai trò người đánh giá. Nhóm sẽ xem xét các mẫu dữ liệu nhân viên gán nhãn và thực hiện và thực hiện đánh giá, chỉnh sửa lại.

Phương pháp học chủ động (Active Learning) lựa chọn mẫu dữ liệu để gán nhãn từ một hồ dữ liệu chưa được gán nhãn, và lặp đi lặp lại quá trình lựa chọn dữ liệu và huấn luyện mô hình để được tập dữ liệu cho việc gán nhãn. Mô hình Active Learning sẽ chọn ra các mẫu dữ liệu mà nó dự đoán ít chắc chắn nhất (ví dụ, bằng cách đo độ bất định của dự đoán), và yêu cầu người gán nhãn cung cấp nhãn chính xác cho các mẫu này. Sau khi được gán nhãn, các mẫu này sẽ được thêm vào tập huấn luyện, và mô hình sẽ được huấn luyện lại. Quá trình này được lặp lại cho đến khi đạt được hiệu năng mong muốn.

Có nhiều chiến lược truy vấn dữ liệu khác nhau trong Active Learning, bao gồm: * Uncertainty Sampling: Chọn các mẫu mà mô hình ít chắc chắn nhất về dự đoán của mình. * Query by Committee: Sử dụng một tập hợp các mô hình (committee) và chọn các mẫu mà các mô hình trong committee có sự bất đồng lớn nhất. * Expected Model Change: Chọn các mẫu mà việc gán nhãn có khả năng thay đổi mô hình nhiều nhất. Lựa chọn chiến lược truy vấn phù hợp phụ thuộc vào đặc điểm của bài toán và dữ liệu. Các chiến lược truy vấn khác nhau có thể mang lại hiệu quả khác nhau đối với các loại dữ liệu khác nhau.

Nhiều nghiên cứu đã khám phá việc áp dụng Active Learning trong các bài toán nhận dạng tiếng nói. Một số nghiên cứu tập trung vào việc phát triển các chiến lược truy vấn hiệu quả hơn, trong khi các nghiên cứu khác tập trung vào việc kết hợp Active Learning với các kỹ thuật học bán giám sát (semi-supervised learning) để tận dụng dữ liệu chưa được gán nhãn. Các nghiên cứu về việc tối ưu lựa chọn những dữ liệu gán nhãn cũng ra đời nhằm đáp ứng việc giảm thiểu chi phí gán nhãn, cũng như hỗ trợ người dùng gán nhãn nhanh nhất, kiểm soát quá trình gán nhãn để đạt được tập dữ liệu tốt nhất cho việc huấn luyện mô hình.

Active Learning có thể được triển khai trong các hệ thống ASR bằng cách tích hợp một mô đun lựa chọn mẫu vào quy trình huấn luyện. Mô đun này sẽ sử dụng một chiến lược truy vấn cụ thể để chọn các mẫu dữ liệu từ một hồ dữ liệu chưa được gán nhãn, và yêu cầu người gán nhãn cung cấp nhãn chính xác cho các mẫu này. Các mẫu này sau đó được thêm vào tập huấn luyện, và mô hình ASR được huấn luyện lại. Quá trình này được lặp lại cho đến khi đạt được hiệu năng mong muốn. Do đó, trong luận văn này, luận văn sẽ tập trung vào bài toán nhận dạng tiếng nói và việc áp dụng phương pháp học chủ động cho bài toán nhận dạng tiếng nói.

Active Learning mang lại nhiều lợi ích cho bài toán ASR, bao gồm: * Giảm chi phí gán nhãn: Bằng cách chọn các mẫu dữ liệu quan trọng nhất để gán nhãn, Active Learning giúp giảm số lượng mẫu cần gán nhãn, từ đó giảm chi phí. * Cải thiện hiệu năng: Bằng cách tập trung vào các mẫu dữ liệu mà mô hình chưa chắc chắn về dự đoán của mình, Active Learning giúp mô hình học nhanh hơn và đạt được hiệu năng tốt hơn. * Tăng tính linh hoạt: Active Learning có thể được áp dụng cho nhiều bài toán ASR khác nhau, và có thể được kết hợp với các kỹ thuật học máy khác để đạt được hiệu quả tốt nhất.

Các hướng nghiên cứu tiềm năng trong tương lai bao gồm: * Phát triển các chiến lược truy vấn hiệu quả hơn, đặc biệt cho các dữ liệu tiếng nói phức tạp. * Kết hợp Active Learning với các kỹ thuật học sâu mới nhất để tạo ra các hệ thống ASR mạnh mẽ hơn. * Nghiên cứu ứng dụng Active Learning trong các bài toán ASR đa ngôn ngữ. Việc triển khai hệ thống nhận dạng tiếng nói cho Tiếng Việt gặp nhiều khó khăn hơn tiếng Anh do một số nguyên nhân sau: ● Tiếng Việt có ngữ pháp đa dạng phong phú ● Tiếng Việt là ngôn ngữ từ ghép. ● Tiếng Việt có nhiều phát âm vùng miền…