Blog

AI scoring (đánh giá phát âm bằng AI) là một ứng dụng của trí tuệ nhân tạo, kết hợp nhiều công nghệ khác nhau để phân tích và đánh giá khả năng phát âm của người học. Dưới đây là một số công nghệ cốt lõi thường được sử dụng:

1. Nhận dạng giọng nói tự động (Automatic speech recognition - ASR)

Chuyển đổi giọng nói thành văn bản: ASR biến âm thanh giọng nói của người dùng thành văn bản, tạo ra một bản phiên âm.

Phân tích âm vị: ASR phân tích từng âm tiết, âm thanh trong bản phiên âm để so sánh với cơ sở dữ liệu chuẩn.

2. Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (Natural language processing - NLP)

Phân tích ngữ pháp: NLP giúp xác định các lỗi ngữ pháp trong câu nói của người dùng.

Phân tích ngữ nghĩa: NLP hiểu được ý nghĩa của câu nói, từ đó đánh giá sự phù hợp của ngữ cảnh.

3. Học máy (Machine learning)

Mô hình dự đoán: Các thuật toán học máy được huấn luyện trên một lượng lớn dữ liệu phát âm chuẩn để dự đoán khả năng phát âm của người dùng.

Tối ưu hóa liên tục: Các mô hình học máy không ngừng được cải thiện dựa trên dữ liệu mới, giúp tăng độ chính xác của kết quả đánh giá.

4. Mạng thần kinh nhân tạo (Neural networks)

Nhận dạng mẫu: Mạng thần kinh nhân tạo có khả năng nhận dạng các mẫu phức tạp trong âm thanh, giúp phân biệt các âm vị tương tự nhau.

Học sâu (Deep Learning): Các mạng thần kinh sâu có thể học được những đặc trưng phức tạp của giọng nói, giúp đánh giá chính xác hơn.

5. Các công nghệ khác

Xử lý tín hiệu: Công nghệ này giúp lọc bỏ tạp âm, tăng cường tín hiệu giọng nói để cải thiện chất lượng dữ liệu đầu vào.

Phân tích ngữ điệu: Công nghệ này giúp đánh giá cách nhấn nhá, lên xuống giọng của người nói.

So sánh với cơ sở dữ liệu chuẩn: Cơ sở dữ liệu này chứa hàng triệu mẫu phát âm chuẩn của người bản ngữ, giúp AI có một điểm chuẩn để so sánh.

6.Cách các công nghệ này làm việc cùng nhau

Thu thập dữ liệu: Người dùng nói vào micro, âm thanh được chuyển đổi thành tín hiệu số.

Xử lý tín hiệu: Tín hiệu được làm sạch và chuẩn hóa.

Nhận dạng giọng nói: Âm thanh được chuyển thành văn bản.

Phân tích: Văn bản được phân tích về ngữ pháp, ngữ nghĩa, âm vị, ngữ điệu.

So sánh: Kết quả phân tích được so sánh với cơ sở dữ liệu chuẩn.

Đánh giá: AI đưa ra điểm số và nhận xét về khả năng phát âm của người dùng.

AI scoring là một công nghệ phức tạp, kết hợp nhiều yếu tố để đánh giá khả năng phát âm của người học. Nhờ sự phát triển của các công nghệ như nhận dạng giọng nói, xử lý ngôn ngữ tự nhiên, học máy và mạng thần kinh nhân tạo, AI scoring ngày càng trở nên chính xác và hiệu quả hơn.

Tác giả: FTECH AI