VBD 
Hãy tưởng tượng một trợ lý ảo có thể ghi lại chính xác từng lời nói trong một cuộc họp ồn ào, hoặc một hệ thống an ninh nhận biết ngay âm thanh nguy hiểm như tiếng súng. Phía sau những điều tưởng như viễn tưởng ấy chính là công nghệ phân đoạn âm thanh (audio segmentation), yếu tố then chốt đang biến chúng thành hiện thực nhờ và sức mạnh của trí tuệ nhân tạo (AI) trong việc nhận diện và xử lý các loại âm thanh khác nhau.
Công nghệ này đang thúc đẩy những bước tiến lớn trong ngành AI âm thanh, đồng thời tạo ra nhu cầu mạnh mẽ cho hàng loạt giải pháp ứng dụng. Theo MarketsandMarkets, quy mô thị trường toàn cầu cho lĩnh vực nhận diện giọng nói và tiếng nói dự kiến sẽ đạt 73,49 tỷ USD vào năm 2030.
Về bản chất, phân đoạn âm thanh là quá trình chia nhỏ một tín hiệu âm thanh thành các phân đoạn riêng biệt và đồng nhất. Điều này cho phép AI phân biệt giữa các thành phần âm thanh khác nhau như lời nói, nhạc và âm thanh môi trường.
Tuy nhiên, đây không phải là bài toán dễ: nhiễu âm, chất lượng ghi âm kém, hay dữ liệu huấn luyện chưa đủ độ chính xác đều là những thách thức lớn.
1. Tổng quan ngắn gọn về phân đoạn âm thanh
Phân đoạn âm thanh là quá trình chia tín hiệu âm thanh thành các đoạn liền nhau để AI có thể xử lý. Mỗi đoạn được xác định dựa trên sự ổn định tương đối của âm thanh – ví dụ như lời nói, âm nhạc hoặc khoảng lặng.
Lý tưởng nhất, mỗi phân đoạn sẽ chỉ chứa một kiểu âm thanh duy nhất hoặc đặc trưng âm học nhất định. Ví dụ, trong một bản ghi hội thoại, quá trình phân đoạn có thể giúp nhận biết lời nói của từng người, phân biệt khoảng lặng giữa các lượt nói, hoặc xác định các âm thanh nền như tiếng ồn, bước chân hay tiếng gõ bàn.
- Phân đoạn (Segments): Là các đơn vị âm thanh được tách ra từ bản ghi, mỗi đơn vị đại diện cho một phần cụ thể trong bản ghi.
- Ranh giới (Boundaries): Là các mốc thời gian đánh dấu điểm bắt đầu và kết thúc của từng phân đoạn – xác định rõ thời điểm chuyển đổi giữa hai sự kiện âm thanh (acoustic event).
- Nhãn hoặc phân loại (Labels/Categories): Sau khi phân đoạn, mỗi phần thường được gắn nhãn để mô tả nội dung, như tên người nói, loại sự kiện âm thanh (ví dụ: “tiếng sủa”, “tiếng còi xe”), hoặc đặc điểm mô tả bối cảnh âm thanh (chẳng hạn: “văn phòng”, “công viên”).
2. Các loại phân đoạn âm thanh
Phân đoạn âm thanh không chỉ chia nhỏ tín hiệu âm thanh mà còn phân loại chúng theo các nhóm chức năng, giúp hệ thống AI xử lý hiệu quả hơn tùy theo mục tiêu cụ thể. Dưới đây là một số loại phân đoạn âm thanh phổ biến:
2.1. Phân định người nói (Speaker Diarization)
Đây là kỹ thuật giúp xác định “Ai nói và nói khi nào”. Hệ thống sẽ phân đoạn dòng âm thanh để nhận diện từng người nói và khoảng thời gian họ nói. Ứng dụng điển hình bao gồm: ghi âm cuộc họp, phỏng vấn, hoặc hội thoại nhiều người. Kỹ thuật này giúp tổ chức lại nội dung theo người nói, phục vụ mục đích ghi chú, lập chỉ mục hoặc hiểu rõ mạch đối thoại.
2.2. Nhận diện sự kiện âm thanh môi trường (Environmental Sound Event Detection)
Loại phân đoạn này tập trung vào việc phát hiện và gán nhãn các sự kiện âm thanh cụ thể trong bản ghi, chẳng hạn như tiếng còi xe, tiếng chó sủa, hay tiếng kính vỡ. Để làm được điều này một cách chính xác, hệ thống cần sử dụng các thuật toán có khả năng phân biệt rõ các sự kiện âm thanh này với tiếng ồn nền trong tệp ghi âm.
2.3. Phân tích cấu trúc âm nhạc (Music Structure Analysis)
Kỹ thuật này bao gồm việc phân đoạn một bản nhạc thành các phần cấu trúc chính như phần mở đầu (intro), đoạn (verse), điệp khúc (chorus), chuyển đoạn (bridge) và phần kết (outro). Trong lĩnh vực truy xuất thông tin âm nhạc (music information retrieval), dạng phân đoạn này giúp hệ thống hiểu được cấu trúc và tổ chức của bản nhạc thông qua việc phân tích các dạng sóng (waveform) và các đặc trưng khác của tín hiệu âm thanh.
2.4. Phân đoạn lời nói (Speech Segmentation)
Đây là kỹ thuật cốt lõi trong hệ thống nhận dạng tiếng nói tự động (ASR – Automatic Speech Recognition), với mục tiêu chia lời nói thành các đơn vị ngôn ngữ nhỏ hơn có ý nghĩa. Các đơn vị này có thể là các âm vị nhỏ nhất (phoneme), đến từ, và thậm chí là cả câu hoàn chỉnh – làm tiền đề cho việc chuyển đổi lời nói thành văn bản chính xác.
2.5. Phân loại ngữ cảnh âm thanh (Acoustic Scene Classification)
Dạng phân loại này tập trung vào việc nhận diện môi trường âm thanh tổng thể trong một bản ghi. Thuật toán sẽ phân tích đặc trưng của dòng âm thanh để xác định bản ghi diễn ra trong môi trường nào – ví dụ: văn phòng, công viên, nhà hàng hoặc một bối cảnh âm học xác định khác. Kỹ thuật này đặc biệt quan trọng trong các hệ thống nhận biết ngữ cảnh (context-aware systems) và các ứng dụng phân tích đa phương tiện.
3. Cách phân đoạn âm thanh hoạt động
Quy trình phân đoạn âm thanh bao gồm nhiều giai đoạn. Đầu tiên là bước tiền xử lý (pre-processing), nhằm làm sạch tín hiệu âm thanh bằng cách giảm nhiễu và chuẩn hóa mức âm lượng. Việc này giúp nâng cao chất lượng dữ liệu âm thanh và chuẩn bị cho các bước phân tích tiếp theo.
Sau đó, hệ thống sẽ áp dụng các kỹ thuật trích xuất đặc trưng (feature extraction) trên tín hiệu đã được tiền xử lý. Mục tiêu của bước này là rút ra những thông tin quan trọng từ dạng sóng âm (waveform) – giúp hệ thống phân biệt giữa các sự kiện âm thanh hoặc phân đoạn khác nhau trong bản ghi.
Các phương pháp trích xuất đặc trưng phổ biến bao gồm Mel-Frequency Cepstral Coefficients (MFCCs), đại diện cho phổ năng lượng ngắn hạn của âm thanh.
Một phương pháp khác là Spectrogram – biểu diễn trực quan nội dung tần số của tín hiệu âm thanh theo thời gian.
Các đặc trưng sau khi trích xuất được biểu diễn dưới dạng véc-tơ – tức các biểu diễn số học của tín hiệu âm thanh. Những véc-tơ này giúp đơn giản hóa dữ liệu âm thanh phức tạp thành dạng mà các thuật toán học máy có thể xử lý và phân tích hiệu quả.
Sau bước trích xuất đặc trưng, các phương pháp phân đoạn sẽ xác định ranh giới giữa các phân đoạn dựa trên một số tiêu chí nhất định. Các phương pháp phân đoạn âm thanh thường được chia thành hai nhóm chính: phương pháp có giám sát (supervised) và phương pháp không giám sát (unsupervised).
3.1. Phương pháp có giám sát (Supervised Methods)
Phương pháp có giám sát dựa vào dữ liệu huấn luyện có gán nhãn, trong đó mỗi phân đoạn âm thanh được đánh dấu với thông tin về loại hoặc ranh giới tương ứng. Các mô hình học máy sẽ được huấn luyện từ dữ liệu này để dự đoán ranh giới phân đoạn trong các dòng âm thanh mới.
Dù mang lại hiệu quả cao, phương pháp này đòi hỏi nguồn dữ liệu lớn và được gán nhãn cẩn thận, vốn rất tốn thời gian và công sức để xây dựng. Dưới đây là các kỹ thuật chính trong phương pháp này:
3.1.1. Các kỹ thuật dựa trên học máy (ML-Based Techniques):
- Mô hình Markov ẩn (Hidden Markov Models – HMMs):
Mô hình này học các đặc trưng thống kê của chuỗi âm thanh và xác định cách chuyển tiếp giữa các phân đoạn. HMMs được sử dụng rộng rãi trong bài toán phân định người nói (speaker diarization). - Mô hình hỗn hợp Gauss (Gaussian Mixture Models – GMMs):
GMMs xem dữ liệu quan sát được như một tập hợp các phân bố Gauss, trong đó mỗi phân bố đại diện cho một cụm trong không gian đặc trưng, hỗ trợ quá trình phân loại các phân đoạn âm thanh.
3.1.2. Các phương pháp học sâu (Deep Learning Approaches):
- Mạng nơ-ron tích chập (Convolutional Neural Networks – CNNs):
CNNs xử lý spectrogram để nhận diện mẫu âm thanh, đặc biệt hiệu quả trong tác vụ nhận diện sự kiện âm thanh (acoustic event detection). - Mạng nơ-ron hồi quy (Recurrent Neural Networks – RNNs):
Bao gồm các đơn vị LSTM (Long Short-Term Memory), RNNs có khả năng học và ghi nhớ các quan hệ phụ thuộc theo thời gian trong tín hiệu âm thanh. Ví dụ, một nghiên cứu được công bố tại Hội nghị Quốc tế IEEE về Âm học, Tiếng nói và Xử lý Tín hiệu (ICASSP)đã chứng minh rằng mô hình Bidirectional LSTM kết hợp cơ chế Attention có thể phân đoạn âm thanh tim một cách hiệu quả.
3.1.3. Các phương pháp học sâu tiên tiến (Advanced Deep Learning Methods)
- Mô hình phân đoạn dựa trên Mamba (Mamba-Based Segmentation Models):
Kiến trúc Mamba là một hướng tiếp cận mới trong không gian mô hình học sâu có khả năng xử lý tương tự cơ chế Attention (tập trung vào những phần thông tin quan trọng nhất), cho phép xử lý các chuỗi âm thanh dài với yêu cầu bộ nhớ thấp hơn. Nhờ đó, mô hình này đặc biệt phù hợp cho các tác vụ như nhận diện lượt nói của từng người trong các bản ghi dài. - Thuật toán You Only Hear Once (YOHO):
YOHO tiếp cận bài toán phân đoạn âm thanh như một bài toán hồi quy, trong đó mô hình dự đoán trực tiếp sự xuất hiện và ranh giới của các lớp âm thanh. Cách tiếp cận này giúp cải thiện cả tốc độ và độ chính xác so với các phương pháp phân loại truyền thống dựa trên từng khung (frame-based classification). - Mô hình Transformer trên phổ tần số âm thanh (Audio Spectrogram Transformer – AST):
AST áp dụng mô hình Transformer lên ảnh phổ âm thanh (audio spectrogram) cho các tác vụ phân loại. Tuy mang lại hiệu quả cao nhờ cơ chế Self-attention (Tự học mối liên hệ bên trong cùng một chuỗi), nhưng AST cũng yêu cầu tài nguyên tính toán lớn, khiến nó trở nên đắt đỏ hơn về mặt hiệu suất so với các mô hình nhẹ hơn.
3.2. Phương pháp không giám sát (Unsupervised Methods)
Phương pháp không giám sát không sử dụng dữ liệu gán nhãn. Thay vào đó, hệ thống xác định ranh giới phân đoạn bằng cách phát hiện các mẫu hoặc sự thay đổi trong tín hiệu âm thanh, thường thông qua clustering (phân cụm) hoặc phân tích độ tương đồng.
Mặc dù hữu ích trong trường hợp thiếu dữ liệu gán nhãn, phương pháp này có thể kém chính xác hơn so với các phương pháp có giám sát do thiếu hướng dẫn học rõ ràng. Một số kỹ thuật phổ biến bao gồm:
3.2.1. Phân đoạn dựa trên ngưỡng (Threshold-Based Segmentation):
So sánh các giá trị đặc trưng với các ngưỡng hoặc chỉ số được thiết lập trước (ví dụ: độ tương đồng giữa các cửa sổ âm thanh liền kề) để phát hiện sự thay đổi; các cực đại địa phương (local maxima) thường được xem là ranh giới phân đoạn.
3.2.2. Thuật toán phân cụm (Clustering Algorithms):
Các phương pháp như K-means hoặc phân cụm phân cấp (hierarchical clustering) sẽ nhóm các khung âm thanh có đặc trưng tương tự nhau, từ đó làm lộ rõ các điểm chuyển tiếp tự nhiên trong tín hiệu. Các kỹ thuật này thường được áp dụng trong phân tích cấu trúc âm nhạc hoặc nhận diện âm thanh môi trường.
4. Ứng dụng của phân đoạn âm thanh trong các ngành nghề
Phân đoạn âm thanh đóng vai trò quan trọng trong nhiều lĩnh vực bằng cách hỗ trợ phân tích và hiểu dữ liệu âm thanh. Công nghệ này được ứng dụng rộng rãi, góp phần nâng cao hiệu quả vận hành và trải nghiệm người dùng trong nhiều ngành.
Công nghệ giọng nói (Speech Technology)
Các dịch vụ chuyển lời nói thành văn bản (speech-to-text) dựa vào việc chia nhỏ tệp âm thanh thành các đơn vị nhỏ để xử lý chính xác. Trợ lý giọng nói sử dụng phân đoạn để tách lệnh của người dùng khỏi tiếng ồn nền, giúp hệ thống hiểu và phản hồi đúng yêu cầu.
Trong các hệ thống tổng đài chăm sóc khách hàng, phân đoạn âm thanh được dùng để phân tích hội thoại – chẳng hạn như xác định thời gian im lặng, thay đổi người nói, hoặc phát hiện cụm từ quan trọng trong quá trình tương tác với khách hàng.
An ninh và giám sát
Trong các hệ thống an ninh, phân đoạn âm thanh hỗ trợ phát hiện các âm thanh đặc biệt có thể báo hiệu bất thường hoặc mối đe dọa. Ví dụ, thuật toán có thể được huấn luyện để nhận diện dạng sóng đặc trưng của tiếng súng hoặc tiếng kính vỡ, từ đó kích hoạt cảnh báo và cho phép phản ứng kịp thời theo thời gian thực.
Truyền thông và Giải trí (Media and Entertainment)
Công nghệ này hỗ trợ các hệ thống truy xuất thông tin âm nhạc tự động, có thể phân tích cấu trúc và phân loại thư viện nhạc lớn, nhận diện các phần như intro, điệp khúc, v.v. Bên cạnh đó, việc nhận diện sự kiện âm thanh nhờ phân đoạn còn giúp lập chỉ mục và truy xuất hiệu quả các hiệu ứng âm thanh cụ thể trong nội dung đa phương tiện.
Y tế (Healthcare)
Bằng cách phân đoạn giọng nói của bệnh nhân, chuyên gia có thể nhận diện mẫu âm thanh bất thường liên quan đến một số tình trạng sức khỏe. Một ứng dụng ngày càng phổ biến khác là giám sát tiếng hô hấp, như tiếng ho hoặc tiếng thở, thông qua phân tích luồng âm thanh liên tục.
Giáo dục (Education)
Các nền tảng giáo dục có thể tận dụng khả năng phân đoạn âm thanh để nâng cao trải nghiệm học tập. Việc phân đoạn từng phần phát biểu của học viên trong các buổi thảo luận trực tuyến giúp phân tích mức độ tham gia và đánh giá mức độ tương tác một cách chi tiết.
Bên cạnh đó, việc phản hồi phát âm một cách tự động cũng có thể được thực hiện bằng cách phân tách từ nói thành các âm vị, sau đó so sánh với phát âm mẫu – thường kết hợp với công nghệ nhận dạng giọng nói (ASR – Automatic Speech Recognition).
5. Những thách thức kỹ thuật trong phân đoạn âm thanh
- Nhiễu âm: Trong môi trường thực tế, nhiều nguồn âm thanh có thể phát ra cùng lúc, gây khó khăn trong việc phân biệt các sự kiện âm thanh riêng biệt. Ví dụ, trong không gian gia đình, tiếng chuông cửa, báo động và hội thoại có thể xảy ra đồng thời, khiến quá trình phân đoạn trở nên phức tạp.
- Biến thiên về chất lượng âm thanh: Sự khác biệt giữa các thiết bị ghi âm, môi trường thu và điều kiện ghi khiến chất lượng tín hiệu âm thanh không đồng nhất. Các yếu tố như tiếng ồn nền, độ vọng (echo), hoặc méo âm có thể làm giảm hiệu quả của thuật toán phân đoạn – đặc biệt với những mô hình phụ thuộc vào đặc trưng âm thanh tinh vi.
- Nhu cầu về bộ dữ liệu gán nhãn chất lượng cao: Việc huấn luyện các mô hình phân đoạn âm thanh hiệu quả đòi hỏi các bộ dữ liệu lớn với gán nhãn chính xác. Tuy nhiên, quá trình xây dựng các tập dữ liệu như vậy rất tốn công và mất thời gian. Việc thiếu hụt nguồn dữ liệu gán nhãn chuẩn hóa, chất lượng cao đang cản trở quá trình phát triển và đánh giá các hệ thống phân đoạn đáng tin cậy.
Nguồn: Encord
