Chuyển giọng nói thành văn bản hoạt động như thế nào?

Công nghệ cơ bản đằng sau chuyển đổi giọng nói thành văn bản là gì?

Chuyển đổi giọng nói thành văn bản, còn được gọi là nhận dạng giọng nói hoặc nhận dạng giọng nói, là một công nghệ đáng chú ý cho phép chuyển đổi ngôn ngữ nói thành văn bản viết. Công nghệ đột phá này đã tìm thấy các ứng dụng trong nhiều lĩnh vực, từ trợ lý ảo và dịch vụ phiên âm đến các công cụ trợ năng và tương thích với Android và iPhone mà không cần kết nối internet.

Để hiểu cách thức hoạt động của quy trình phức tạp này, hãy phác thảo các nguyên tắc cơ bản và công nghệ nền tảng tạo điều kiện chuyển đổi giọng nói thành văn bản:

• Đầu vào âm thanh:

Quá trình bắt đầu bằng việc thu âm thanh đầu vào, bao gồm các từ được nói của người dùng. Đầu vào âm thanh này có thể được lấy thông qua các thiết bị khác nhau như micrô, điện thoại thông minh hoặc thiết bị ghi âm khác.

• Tiền xử lý:

Sau khi có được đầu vào âm thanh, nó sẽ trải qua quá trình tiền xử lý để nâng cao chất lượng và cải thiện độ chính xác trong quá trình nhận dạng. Quá trình tiền xử lý bao gồm một số bước, bao gồm giảm tiếng ồn để loại bỏ âm thanh nền và nhiễu, lọc để loại bỏ các tần số không liên quan và chuẩn hóa để chuẩn hóa mức âm lượng của âm thanh.

• Kết hợp ngữ âm và nhận dạng mẫu:

Trong bước này, hệ thống nhận dạng giọng nói so sánh các mô hình âm thanh và ngôn ngữ để xác định biểu diễn văn bản có thể xảy ra nhất của các từ được nói. Nó liên quan đến việc kết hợp các mẫu ngữ âm được trích xuất từ đầu vào âm thanh với các mẫu được lưu trữ trong cơ sở dữ liệu của hệ thống.

• Học máy và trí tuệ nhân tạo:

Các hệ thống nhận dạng giọng nói hiện đại phụ thuộc rất nhiều vào học máy và trí tuệ nhân tạo để cải thiện độ chính xác và khả năng thích ứng của chúng. Các hệ thống này liên tục học hỏi từ các bộ dữ liệu rộng lớn, tinh chỉnh các mô hình của chúng để nhận ra các mẫu lời nói, giọng nói và phong cách nói cá nhân đa dạng.

• Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP):

NLP rất cần thiết để hiểu ngữ cảnh và ngữ nghĩa của các từ được nói. Nó cho phép hệ thống phân tích cấu trúc câu, mối quan hệ từ và ngữ pháp, làm cho việc nhận dạng phù hợp hơn với ngữ cảnh. NLP đặc biệt có giá trị khi xử lý các câu phức tạp và lựa chọn từ mơ hồ.

Làm thế nào để các hệ thống nhận dạng giọng nói hiện đại nhận dạng và giải thích giọng nói của con người?

Công nghệ nhận dạng giọng nói hiện đại sử dụng công nghệ tinh vi để nhận dạng và giải thích giọng nói của con người một cách chính xác. Dưới đây là tổng quan ngắn gọn về cơ chế đằng sau nhận dạng giọng nói:

• Đầu vào âm thanh: Quá trình bắt đầu bằng việc ghi lại lời nói của người dùng thông qua micrô hoặc thiết bị đầu vào âm thanh khác.
• Trích xuất tính năng: Hệ thống trích xuất các tính năng liên quan từ âm thanh, chẳng hạn như hệ số cepstral tần số Mel (MFCC), đại diện cho các khía cạnh âm thanh độc đáo.
• Kết hợp mẫu: Sử dụng các mẫu được thiết lập trước trong cơ sở dữ liệu của nó, hệ thống thực hiện khớp mẫu để xác định các từ hoặc cụm từ có thể xảy ra nhất tương ứng với đầu vào âm thanh.
• Mô hình âm thanh và ngôn ngữ: Hệ thống kết hợp mô hình âm thanh (phân tích các mẫu âm thanh) với mô hình ngôn ngữ (hiểu cú pháp và ngữ pháp) để cải thiện độ chính xác nhận dạng.
• Mô hình Markov ẩn (HMM): Các mô hình xác suất này đánh giá xác suất của các đơn vị ngữ âm xảy ra trong một chuỗi, tăng cường khả năng nhận dạng từ.
• Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP): NLP NLP giúp hệ thống hiểu cấu trúc câu, mối quan hệ từ và ngữ nghĩa, làm cho việc nhận dạng có liên quan theo ngữ cảnh.
• Machine Learning và AI: Các hệ thống hiện đại liên tục học hỏi từ các bộ dữ liệu rộng lớn, tinh chỉnh các mô hình để nhận ra các mẫu giọng nói, trọng âm và phong cách cá nhân đa dạng.

Học máy đóng vai trò gì trong các hệ thống chuyển giọng nói thành văn bản?

Học máy đóng một vai trò quan trọng trong các hệ thống chuyển giọng nói thành văn bản, nâng cao đáng kể độ chính xác và hiệu quả của chúng. Các thuật toán này đã cách mạng hóa lĩnh vực nhận dạng giọng nói tự động, làm cho công nghệ chuyển giọng nói thành văn bản dễ tiếp cận và đáng tin cậy hơn bao giờ hết:

• Học hỏi và thích ứng liên tục:

Một trong những lợi thế chính của học máy trong các hệ thống chuyển giọng nói thành văn bản là khả năng liên tục học hỏi và thích ứng. Khi các hệ thống này xử lý một lượng lớn dữ liệu, chúng cải thiện mô hình của chúng, làm cho chúng thành thạo hơn trong việc nhận ra các mẫu lời nói, trọng âm và phong cách nói cá nhân đa dạng. Khả năng thích ứng này đảm bảo rằng độ chính xác nhận dạng giọng nói liên tục được cải thiện theo thời gian.

• Hỗ trợ giọng nói và ngôn ngữ:

Các khu vực và nền văn hóa khác nhau có điểm nhấn và ngôn ngữ độc đáo. Các thuật toán học máy cho phép các hệ thống chuyển giọng nói thành văn bản phù hợp hơn với các giọng và phương ngữ khác nhau. Bằng cách học hỏi từ các nguồn dữ liệu đa dạng, các hệ thống này có thể phiên âm chính xác giọng nói từ nhiều người dùng, bất kể nền tảng ngôn ngữ của họ.

• Giảm tiếng ồn và độ bền:

Trong các tình huống thực tế, tiếng ồn xung quanh có thể đặt ra thách thức đối với việc nhận dạng giọng nói chính xác. Các kỹ thuật học máy có thể được sử dụng để giảm tiếng ồn một cách hiệu quả và tăng cường sự mạnh mẽ của hệ thống chuyển giọng nói thành văn bản. Các thuật toán học cách phân biệt giữa giọng nói của người dùng và tiếng ồn xung quanh, dẫn đến phiên âm chính xác hơn.

• Sửa lỗi và hiểu ngữ cảnh:

Các thuật toán học máy cho phép phần mềm chuyển giọng nói thành văn bản xác định và sửa lỗi trong phiên âm. Trong khi học hỏi từ thông tin theo ngữ cảnh và các tương tác người dùng trước đó, các hệ thống này có thể suy ra tốt hơn các từ dự định, ngay cả trong trường hợp lời nói mơ hồ hoặc phát âm sai.

• Những tiến bộ nhanh chóng:

Học máy đã tạo điều kiện cho những tiến bộ nhanh chóng trong công nghệ chuyển giọng nói thành văn bản. Khi các nhà nghiên cứu và nhà phát triển tiếp tục cải thiện các thuật toán này, các hệ thống nhận dạng giọng nói trở nên tinh vi và chính xác hơn, dẫn đến những đột phá trong nhiều ứng dụng, bao gồm dịch vụ phiên âm, trợ lý ảo và các công cụ trợ năng.

Hệ thống chuyển giọng nói thành văn bản đã phát triển như thế nào theo thời gian?

Hệ thống chuyển giọng nói thành văn bản đã trải qua sự phát triển đáng kể theo thời gian, chuyển đổi từ các thí nghiệm thô sơ sang các công nghệ tinh vi tác động đến cuộc sống hàng ngày của chúng ta. Dưới đây là tổng quan về lịch sử, nêu bật các cột mốc và sự phát triển chính:

• Những năm 1950-1960: Nguồn gốc của công nghệ nhận dạng giọng nói có thể bắt nguồn từ những năm 1950 và 1960. Các nhà nghiên cứu đã tiến hành các thí nghiệm ban đầu với các hệ thống nhận dạng chữ số đơn giản, sử dụng các kỹ thuật khớp mẫu và vốn từ vựng hạn chế.
• Những năm 1970-1980: Sự ra đời của Mô hình Markov ẩn (HMM) vào những năm 1970 đã cách mạng hóa nhận dạng giọng nói. HMM cho phép mô hình hóa ngữ âm chính xác hơn và tăng vốn từ vựng nhận dạng.
• Những năm 1990: Vào những năm 1990, các hệ thống LVCSR xuất hiện, có khả năng nhận dạng lời nói liên tục với từ vựng lớn hơn. Sự tiến bộ này đã đặt nền móng cho các ứng dụng thực tế hơn, như phần mềm đọc chính tả.
• Đầu những năm 2000: Đầu những năm 2000 chứng kiến sự thương mại hóa của công nghệ chuyển giọng nói thành văn bản. Các công ty bắt đầu cung cấp phần mềm nhận dạng giọng nói cho máy tính cá nhân và điện thoại thông minh, mặc dù với độ chính xác hạn chế.
• Giữa những năm 2000: Giữa những năm 2000 đã mang lại tiến bộ đáng kể với việc áp dụng học máy và các kỹ thuật học sâu sau này. Các phương pháp tiếp cận dựa trên AI này đã cải thiện đáng kể độ chính xác nhận dạng, đặc biệt là đối với các ứng dụng quy mô lớn.
• Những năm 2010: Sự trỗi dậy của các trợ lý ảo như Siri, Google Assistant và loa thông minh như Amazon Echo và Google Home đánh dấu một bước ngoặt.Google Các hệ thống này tích hợp nhận dạng giọng nói với AI, xử lý ngôn ngữ tự nhiên và các dịch vụ dựa trên đám mây.
• Ngày nay: Các hệ thống chuyển giọng nói thành văn bản hiện tại tự hào có khả năng hiểu ngôn ngữ tự nhiên tiên tiến. Họ có thể hiểu ngữ cảnh, xử lý các truy vấn phức tạp và cung cấp các câu trả lời được cá nhân hóa.

Hệ thống chuyển giọng nói thành văn bản phải đối mặt với những thách thức nào trong việc sao chép giọng nói chính xác?

Sao chép chính xác giọng nói đưa ra một số thách thức đối với hệ thống chuyển giọng nói thành văn bản. Một số trở ngại phổ biến bao gồm:

• Từ đồng âm: Từ đồng âm là những từ có âm thanh giống nhau nhưng có nghĩa và cách viết khác nhau (ví dụ: “dấu chấm hỏi” và “dấu phẩy”). Hệ thống nhận dạng giọng nói có thể gặp khó khăn trong việc phân biệt giữa các từ có âm thanh tương tự này, dẫn đến phiên âm không chính xác.
• Thông tục và tiếng lóng: Ngôn ngữ không chính thức, thông tục và cách diễn đạt tiếng lóng rất khác nhau giữa các khu vực và cộng đồng. Hệ thống chuyển giọng nói thành văn bản có thể không nhận ra các biểu thức như vậy hoặc hiểu sai chúng, dẫn đến phiên âm không chính xác.
• Tiếng ồn xung quanh: Tiếng ồn xung quanh trong môi trường có thể cản trở việc nhận dạng giọng nói, đặc biệt là trong môi trường đông đúc hoặc ồn ào. Kỹ thuật giảm tiếng ồn được sử dụng để giải quyết vấn đề này, nhưng chúng có thể không loại bỏ tất cả các nhiễu.
• Trọng âm và cách phát âm: Các giọng nói và biến thể phát âm khác nhau thách thức hệ thống chuyển giọng nói thành văn bản. Nhận dạng giọng vùng miền một cách chính xác có thể khó khăn, đặc biệt nếu hệ thống không được đào tạo về dữ liệu giọng đa dạng.
• Sự mơ hồ theo ngữ cảnh: Hiểu ngữ cảnh là rất quan trọng để phiên âm chính xác. Hệ thống nhận dạng giọng nói có thể gặp khó khăn với ngôn ngữ mơ hồ hoặc câu không hoàn chỉnh, vì chúng phụ thuộc rất nhiều vào các từ xung quanh để hiểu ý nghĩa của lời nói.
• Từ vựng dành riêng cho miền: Trong các ngữ cảnh cụ thể theo miền như lĩnh vực y tế, kỹ thuật hoặc pháp lý, các hệ thống chuyển giọng nói thành văn bản có thể gặp phải từ vựng và biệt ngữ chuyên ngành không phải là một phần của các mô hình ngôn ngữ chung.

Làm thế nào để hệ thống chuyển giọng nói thành văn bản xử lý các giọng và phương ngữ khác nhau?

Các hệ thống chuyển giọng nói thành văn bản hiện đại giải quyết những thách thức của các giọng và phương ngữ đa dạng thông qua đào tạo mạnh mẽ và các thuật toán tiên tiến. Đây là cách họ xử lý các điểm nhấn khác nhau:

• Đa dạng giọng trong dữ liệu đào tạo: Để nhận ra một loạt các điểm nhấn và phương ngữ, hệ thống chuyển giọng nói thành văn bản sử dụng một bộ dữ liệu đa dạng trong giai đoạn đào tạo. Dữ liệu này bao gồm các mẫu âm thanh từ những người nói có giọng khu vực, nền tảng xã hội và mẫu ngôn ngữ khác nhau.
• Mô hình ngữ âm: Hệ thống nhận dạng giọng nói sử dụng mô hình ngữ âm để xác định các đơn vị giọng nói cơ bản (âm vị) trong các từ. Trong khi hiểu các biến thể ngữ âm khác nhau trên các giọng, hệ thống trở nên thành thạo hơn trong việc nhận ra các từ được nói với các cách phát âm khác nhau.
• Các mô hình dành riêng cho giọng: Một số hệ thống tạo ra các mô hình dành riêng cho trọng âm, điều chỉnh các thuật toán nhận dạng theo giọng hoặc phương ngữ khu vực cụ thể. Cách tiếp cận này tối ưu hóa độ chính xác cho người dùng từ các vị trí địa lý khác nhau.
• Học chuyển tiếp: Các kỹ thuật học chuyển giao cho phép các hệ thống chuyển giọng nói thành văn bản tận dụng kiến thức từ các mô hình được đào tạo trước và điều chỉnh chúng theo các giọng mới. Điều này giúp đẩy nhanh quá trình đào tạo và cải thiện độ chính xác nhận dạng cho các điểm nhấn chưa được trình bày.
• Học tập thích ứng: Các hệ thống hiện đại kết hợp học tập thích ứng, trong đó hệ thống liên tục cải tiến các mô hình của mình trong khi học hỏi từ các tương tác của người dùng. Khi người dùng có giọng đa dạng sử dụng hệ thống, nó trở nên thành thạo hơn trong việc nhận dạng và phiên âm giọng nói của họ một cách chính xác.
• Phân tích ngữ cảnh: Hiểu ngữ cảnh của một câu hoặc cụm từ giúp hệ thống giải thích các từ được nói một cách chính xác, bù đắp cho các biến thể liên quan đến trọng âm có thể xảy ra.
• Nhận dạng giọng: Một số hệ thống chuyển giọng nói thành văn bản có thể xác định giọng nói của người dùng hoặc nguồn gốc khu vực và điều chỉnh mô hình nhận dạng cho phù hợp, mang lại trải nghiệm cá nhân hóa và chính xác hơn.

Những ứng dụng và lĩnh vực nào được hưởng lợi từ công nghệ chuyển giọng nói thành văn bản?

Công nghệ chuyển giọng nói thành văn bản đã tìm thấy các ứng dụng rộng rãi trên nhiều lĩnh vực khác nhau, cung cấp khả năng tiếp cận và hiệu quả nâng cao. Một số ứng dụng chính được hưởng lợi từ khả năng chuyển giọng nói thành văn bản bao gồm:

• Dịch vụ phiên âm: Công nghệ chuyển giọng nói thành văn bản cách mạng hóa các dịch vụ phiên âm, tự động hóa quá trình chuyển đổi bản ghi âm thành văn bản viết.
• Trợ lý ảo: Các trợ lý ảo như Siri, Google Assistant và Amazon Alexa sử dụng công nghệ chuyển giọng nói thành văn bản để tương tác với người dùng thông qua ngôn ngữ tự nhiên. Họ hỗ trợ các tác vụ như đặt lời nhắc, trả lời các truy vấn và điều khiển các thiết bị nhà thông minh.
• Công cụ trợ năng: Hệ thống chuyển giọng nói thành văn bản trao quyền cho người khuyết tật, cho phép họ giao tiếp, truy cập thông tin và tương tác với các thiết bị kỹ thuật số như mac và windows dễ dàng hơn. Nó mang lại lợi ích cho những người bị suy giảm khả năng vận động và khiếm thị, trong số những người khác.
• Dịch thuật ngôn ngữ: Công nghệ chuyển giọng nói thành văn bản được sử dụng trong các dịch vụ dịch ngôn ngữ, cho phép người dùng đọc chính tả văn bản bằng một ngôn ngữ và nhận phiên bản dịch sang ngôn ngữ khác ngay lập tức.
• Thiết bị di động và thiết bị đeo: Điện thoại thông minh bao gồm ios, đồng hồ thông minh và các thiết bị đeo khác tích hợp khả năng chuyển giọng nói thành văn bản, cho phép tương tác rảnh tay, nhắn tin văn bản và tìm kiếm bằng giọng nói.
• Phần mềm đọc chính tả: Phần mềm chuyển giọng nói thành văn bản tạo điều kiện đọc chính tả trong trình xử lý văn bản, ứng dụng ghi chú và email, giúp việc tạo nội dung hiệu quả và thuận tiện hơn.
• Hỗ trợ khách hàng: Công nghệ chuyển giọng nói thành văn bản đóng một vai trò quan trọng trong các trung tâm hỗ trợ khách hàng, tự động sao chép các tương tác của khách hàng để phân tích phản hồi và cải thiện chất lượng dịch vụ.
• Tài liệu chăm sóc sức khỏe: Trong lĩnh vực chăm sóc sức khỏe, hệ thống chuyển giọng nói thành văn bản đơn giản hóa tài liệu y tế, cho phép các chuyên gia chăm sóc sức khỏe đọc chính xác các ghi chú và hồ sơ của bệnh nhân.
• Giáo dục và E-Learning: Các ứng dụng chuyển giọng nói thành văn bản nâng cao khả năng tiếp cận và trải nghiệm học tập cho sinh viên trong khi sao chép các bài giảng, cung cấp các đoạn văn mới và cho phép các câu đố dựa trên giọng nói với tư cách là nhà cung cấp.
• Chú thích đa phương tiện: Hệ thống chuyển giọng nói thành văn bản được sử dụng để tạo phụ đề cho video và chương trình phát sóng trực tiếp, đảm bảo khả năng tiếp cận cho các cá nhân khiếm thính.
• Tự động hóa nhà thông minh: Công nghệ chuyển giọng nói thành văn bản được tích hợp vào các thiết bị nhà thông minh, cho phép người dùng điều khiển các thiết bị và hệ thống thông qua lệnh thoại.

Làm thế nào để hệ thống chuyển giọng nói thành văn bản phân biệt giữa tiếng ồn xung quanh và giọng nói?

Hệ thống chuyển giọng nói thành văn bản sử dụng các phương pháp tinh vi để phân biệt giữa tiếng ồn xung quanh và giọng nói, đảm bảo phiên âm chính xác và cải thiện trải nghiệm người dùng. Dưới đây là các kỹ thuật được sử dụng để lọc tiếng ồn xung quanh và tập trung vào đầu vào giọng nói rõ ràng:

• Thuật toán giảm tiếng ồn:

Hệ thống nhận dạng giọng nói sử dụng thuật toán giảm tiếng ồn để triệt tiêu âm thanh nền. Các thuật toán này phân tích đầu vào âm thanh và xác định các mẫu tiếng ồn, sau đó áp dụng các bộ lọc để giảm hoặc loại bỏ tiếng ồn không mong muốn trong khi vẫn giữ được tín hiệu giọng nói.

• Phép trừ quang phổ:

Phép trừ quang phổ là một kỹ thuật giảm tiếng ồn phổ biến. Nó liên quan đến việc ước tính phổ tiếng ồn trong khoảng thời gian im lặng và trừ nó khỏi phổ âm thanh tổng thể, nhấn mạnh tín hiệu giọng nói và triệt tiêu tiếng ồn xung quanh.

• Phát hiện hoạt động bằng giọng nói (VAD):

Các thuật toán phát hiện hoạt động giọng nói xác định khi nào giọng nói có mặt trong đầu vào âm thanh và khi nào nó vắng mặt. Bằng cách kích hoạt hệ thống nhận dạng chỉ trong các phân đoạn giọng nói, nhiễu tiếng ồn xung quanh được giảm thiểu.

• Phân loại tiếng ồn dựa trên Machine Learning:

Một số hệ thống sử dụng các mô hình học máy để phân loại các loại tiếng ồn khác nhau. Bằng cách xác định và hiểu các mẫu tiếng ồn khác nhau, hệ thống có thể đưa ra quyết định sáng suốt hơn để lọc ra tiếng ồn xung quanh cụ thể một cách hiệu quả.

• Nhiều mảng micrô:

Một số hệ thống nhận dạng giọng nói sử dụng nhiều mảng micrô để thu âm thanh từ các hướng khác nhau. Trong khi kết hợp tín hiệu từ nhiều micrô, hệ thống có thể cách ly tốt hơn giọng nói của người nói chính và giảm tiếng ồn xung quanh.

Quyền riêng tư dữ liệu được duy trì như thế nào trong hệ thống chuyển giọng nói thành văn bản?

Hệ thống chuyển giọng nói thành văn bản đảm bảo quyền riêng tư dữ liệu bằng cách sử dụng các biện pháp như mã hóa dữ liệu trong quá trình truyền và lưu trữ, ẩn danh và hủy nhận dạng thông tin cá nhân, sự đồng ý của người dùng và chính sách chọn tham gia để thu thập dữ liệu, xử lý an toàn trên thiết bị, quyền dữ liệu hạn chế, kiểm tra bảo mật liên tục.

Các biện pháp này nhằm bảo vệ tính bảo mật và thông tin nhạy cảm của người dùng, cung cấp cho họ quyền kiểm soát tốt hơn đối với dữ liệu của họ và duy trì niềm tin vào thực tiễn xử lý dữ liệu của hệ thống.

Tiềm năng tương lai của công nghệ chuyển giọng nói thành văn bản trong cuộc sống hàng ngày và công nghiệp là gì?

Tiềm năng của công nghệ chuyển giọng nói thành văn bản trong cuộc sống hàng ngày và công nghiệp là rất lớn, được thúc đẩy bởi các xu hướng hiện tại và những đổi mới mới nổi. Dưới đây là một số tiến bộ và ứng dụng đầu cơ:

• Giao tiếp đa ngôn ngữ liền mạch: Công nghệ chuyển giọng nói thành văn bản sẽ phá vỡ rào cản ngôn ngữ, cho phép giao tiếp đa ngôn ngữ theo thời gian thực. Người dùng sẽ trò chuyện bằng ngôn ngữ mẹ đẻ của họ và hệ thống sẽ cung cấp bản dịch tức thì, tạo điều kiện cho các tương tác toàn cầu.
• Tài liệu chăm sóc sức khỏe chính xác: Trong ngành chăm sóc sức khỏe, hệ thống chuyển giọng nói thành văn bản sẽ cách mạng hóa tài liệu bệnh nhân, cho phép các chuyên gia y tế nhập giọng nói ghi chú và hồ sơ lâm sàng một cách chính xác và hiệu quả, cải thiện việc chăm sóc bệnh nhân.
• Sáng tạo nội dung dựa trên AI: Công nghệ chuyển giọng nói thành văn bản, được hỗ trợ bởi AI, sẽ đóng một vai trò quan trọng trong việc tạo nội dung. Các nhà văn, nhà báo và người sáng tạo nội dung sẽ sử dụng chính tả bằng giọng nói để soạn thảo các bài báo và câu chuyện hiệu quả hơn.
• Tổng đài tự động: Hệ điều hành sẽ xử lý các tương tác hỗ trợ khách hàng hiệu quả hơn, giảm thời gian chờ đợi và cung cấp phản hồi chính xác thông qua xử lý ngôn ngữ tự nhiên và học máy.
• Phiên âm thời gian thực cho các sự kiện: Các sự kiện, hội nghị và bài giảng nói trước công chúng sẽ được hưởng lợi từ các dịch vụ phiên âm thời gian thực, giúp nội dung có thể tiếp cận được với nhiều đối tượng hơn, bao gồm cả những người khiếm thính.