Từ điển học thuật Khoa học xã hội

Giọng nói là gì? Các bài báo nghiên cứu khoa học liên quan

Tiếng Anhvoice

Tên gọi khácâm thanh giọng nóitiếng nói con người

Giọng nói là âm thanh được tạo ra bởi sự rung động của dây thanh âm trong thanh quản, đóng vai trò phương tiện giao tiếp ngôn ngữ và biểu cảm cảm xúc cơ bản của con người.

841 lượt xem Cập nhật 31/8/2026

Định nghĩa giọng nói

Giọng nói (voice) là giọng nói là âm thanh được tạo ra bởi sự rung động của dây thanh âm trong thanh quản, đóng vai trò phương tiện giao tiếp ngôn ngữ và biểu cảm cảm xúc cơ bản của con người.

Không giống như tiếng ồn hoặc âm thanh cơ học, giọng nói là một dạng tín hiệu âm thanh có tính cấu trúc cao, mang theo ngữ nghĩa, cảm xúc và đặc điểm sinh học của người nói. Trong giao tiếp giữa người với người, giọng nói không chỉ truyền tải nội dung ngôn ngữ mà còn cung cấp ngữ điệu, nhịp điệu và các tín hiệu phi ngôn ngữ giúp người nghe hiểu được ý đồ, thái độ và trạng thái tâm lý của người nói.

Giọng nói còn đóng vai trò trong việc thể hiện bản sắc cá nhân. Mỗi người có một giọng nói riêng biệt, phần lớn nhờ vào sự khác biệt sinh học trong cấu trúc thanh quản và hình thái khoang cộng hưởng. Đây là cơ sở cho các hệ thống nhận diện giọng nói sinh trắc học. Nhiều nghiên cứu âm học đã chứng minh rằng ngay cả những cặp song sinh giống hệt nhau về mặt di truyền vẫn có thể có giọng nói khác biệt do các yếu tố như thói quen phát âm và môi trường sống.

Cơ chế sinh học tạo ra giọng nói

Giọng nói được hình thành nhờ sự phối hợp nhịp nhàng của nhiều hệ cơ quan trong cơ thể, chủ yếu là hệ hô hấp, hệ thanh âm và các cấu trúc cộng hưởng âm thanh. Không khí từ phổi đẩy lên khí quản, đi qua thanh quản nơi chứa hai dây thanh (vocal folds), làm chúng rung lên và tạo ra âm thanh cơ bản gọi là “âm gốc” (glottal sound). Sau đó, âm thanh này được biến đổi bởi các cấu trúc cộng hưởng ở họng, khoang miệng, mũi để thành giọng nói hoàn chỉnh.

Thanh quản là bộ phận trung tâm của hệ thống phát âm. Cấu trúc này nằm ở cổ, ngay phía trên khí quản, gồm các sụn (như sụn giáp, sụn phễu), cơ và hai dây thanh. Các cơ thanh quản điều khiển độ căng và chiều dài của dây thanh, từ đó điều chỉnh cao độ của giọng nói. Khi dây thanh căng và rung nhanh, âm phát ra có tần số cao (giọng cao); khi dây thanh dày và rung chậm, âm phát ra có tần số thấp (giọng trầm).

Để minh họa rõ hơn, bảng dưới đây mô tả quá trình tạo ra giọng nói theo từng bước chức năng sinh học:

Hệ thốngChức năng
PhổiĐẩy luồng khí lên thanh quản tạo áp lực kích thích rung dây thanh
Thanh quảnRung dây thanh để tạo sóng âm cơ bản
Khoang cộng hưởng (họng, miệng, mũi)Biến đổi sóng âm để tạo ra âm thanh có âm sắc đặc trưng

Tham khảo chi tiết giải phẫu và chức năng thanh quản tại NCBI - Anatomy of the Vocal Cords.

Thành phần cấu trúc của giọng nói

Giọng nói có thể được mô tả bằng một số đặc trưng cơ bản trong âm học, bao gồm: cao độ (pitch), cường độ (intensity), trường độ (duration) và âm sắc (timbre). Mỗi yếu tố đóng vai trò riêng biệt trong việc tạo nên đặc trưng nhận diện giọng nói và truyền đạt thông tin ngữ nghĩa hoặc cảm xúc.

Cao độ là tần số cơ bản của dao động dây thanh, đo bằng đơn vị Hertz (Hz). Người trưởng thành thường có tần số cơ bản từ 85–180 Hz (nam) và 165–255 Hz (nữ). Cường độ là mức năng lượng của sóng âm, phản ánh độ to nhỏ của giọng. Trường độ là thời gian phát âm của âm tiết hoặc câu. Âm sắc là sự phức tạp của dạng sóng, tạo nên sự khác biệt giữa các giọng nói có cùng cao độ và cường độ.

Dưới đây là bảng so sánh các thành phần chính của giọng nói và chức năng liên quan:

Thành phầnĐặc điểmVai trò
Cao độ (Pitch)Tần số cơ bản (F0), đơn vị HzNgữ điệu, phân biệt giới tính, độ tuổi
Cường độ (Intensity)Biên độ sóng âm, đơn vị dBThể hiện cảm xúc, độ nhấn
Âm sắc (Timbre)Cấu trúc phổ âm, dạng sóngNhận diện cá nhân, chất lượng giọng

Giọng nói và nhận diện cá nhân

Giọng nói là dấu hiệu sinh học độc đáo có thể được sử dụng để nhận diện cá nhân. Không giống như mật khẩu hay mã PIN, giọng nói khó bị sao chép chính xác bởi người khác vì nó phụ thuộc vào các yếu tố giải phẫu và hành vi phát âm của mỗi cá nhân. Công nghệ nhận diện giọng nói sử dụng các đặc trưng như formant, phổ âm, tốc độ nói và cao độ để xác minh danh tính.

Hệ thống nhận diện giọng nói sinh trắc học đã được ứng dụng rộng rãi trong các lĩnh vực như ngân hàng (xác minh khách hàng qua điện thoại), bảo mật hệ thống (xác thực không cần mật khẩu), trợ lý ảo (nhận dạng người dùng để cá nhân hóa câu trả lời). Các phương pháp học sâu như mạng nơron tích chập (CNN) và học biểu diễn đã nâng cao đáng kể độ chính xác và tính ổn định của hệ thống.

Ví dụ, chương trình Biometric Evaluation của NIST cung cấp đánh giá chuẩn hóa cho các công nghệ nhận diện sinh trắc học, bao gồm giọng nói, nhằm đảm bảo hiệu suất và tính khả dụng trong môi trường thực tế.

Ảnh hưởng của tuổi tác và giới tính đến giọng nói

Giọng nói thay đổi đáng kể theo tuổi tác và chịu ảnh hưởng mạnh mẽ từ giới tính sinh học do sự khác biệt về nội tiết tố và cấu trúc giải phẫu. Trong giai đoạn dậy thì, hormone testosterone khiến thanh quản của nam giới phát triển lớn hơn, dây thanh dày và dài hơn, dẫn đến giọng trầm hơn. Nữ giới cũng có thay đổi nhưng nhẹ hơn, thường chỉ tăng về độ linh hoạt và độ kiểm soát cao độ.

Độ tuổi cũng ảnh hưởng đáng kể đến chất lượng giọng. Khi già đi, dây thanh có thể mất tính đàn hồi, giảm độ khép kín và sức mạnh cơ, dẫn đến giọng yếu hơn, rung hơn và ít ổn định. Tình trạng này gọi là “presbyphonia”. Các biểu hiện phổ biến của lão hóa giọng nói bao gồm:

  • Giảm cao độ, đặc biệt ở nữ giới lớn tuổi.
  • Giọng rung (tremor), không ổn định.
  • Giảm cường độ và khó phát âm kéo dài.

Việc đánh giá thay đổi giọng nói theo tuổi thường dùng phân tích tần số cơ bản (F0), biên độ rung dây thanh, chỉ số jitter và shimmer – các thước đo phản ánh dao động âm thanh không đều.

Giọng nói và cảm xúc

Giọng nói là phương tiện truyền đạt cảm xúc hiệu quả nhất sau nét mặt. Sự thay đổi về cao độ, tốc độ nói, âm lượng và chất giọng giúp người nghe nhận biết trạng thái cảm xúc của người nói như vui, buồn, giận dữ, lo lắng hoặc sợ hãi. Ví dụ, người tức giận thường có giọng cao, cường độ mạnh, tốc độ nhanh; trong khi người buồn có giọng thấp, chậm và đều.

Các hệ thống nhận diện cảm xúc qua giọng nói (Speech Emotion Recognition – SER) sử dụng các đặc trưng âm học như MFCC (Mel-Frequency Cepstral Coefficients), formant, năng lượng và tần số cơ bản để phân loại cảm xúc. Ứng dụng của SER rất đa dạng:

  • Trợ lý ảo thích ứng cảm xúc người dùng (Alexa, Google Assistant).
  • Hệ thống chăm sóc khách hàng tự động.
  • Chẩn đoán sớm rối loạn tâm lý (trầm cảm, lo âu).

Độc giả có thể tìm hiểu thêm tại nghiên cứu tổng quan trên IEEE - A Review on Speech Emotion Recognition.

Giọng nói trong ngôn ngữ học

Trong ngôn ngữ học, giọng nói không chỉ là âm thanh mà còn là phương tiện thể hiện bản sắc xã hội, vùng miền và thái độ cá nhân. Các yếu tố như ngữ điệu, cách phát âm (pronunciation), tốc độ nói và lựa chọn từ vựng phản ánh nền tảng văn hóa, dân tộc, vùng địa lý và nhóm xã hội của người nói.

Khái niệm “sociolect” đề cập đến sự khác biệt giọng nói giữa các tầng lớp xã hội; “dialect” phản ánh giọng vùng miền; và “idiolect” mô tả giọng riêng biệt của từng cá nhân. Giọng nói là một trong những yếu tố giúp người nghe nhận biết người khác đến từ đâu, thuộc nhóm nào, và mang lại cảm nhận về sự quen thuộc hoặc xa lạ.

Trong ngữ âm học, các đặc trưng của giọng còn được phân tích để hiểu cách âm vị được biểu hiện trong từng phương ngữ. Ví dụ, tiếng Anh có rất nhiều biến thể phát âm như Anh Mỹ, Anh Anh, Anh Úc... với sự khác biệt rõ rệt trong âm /r/, /t/ hay âm mũi. Những khác biệt này phản ánh quá trình phát triển lịch sử, di cư và ảnh hưởng ngôn ngữ chéo vùng.

Các rối loạn liên quan đến giọng nói

Giọng nói có thể bị ảnh hưởng bởi nhiều loại rối loạn y khoa, bao gồm rối loạn cơ học, thần kinh và chức năng. Các vấn đề phổ biến bao gồm:

  • Viêm dây thanh, thường do nói nhiều, nhiễm trùng hoặc kích ứng hóa học.
  • Polyp hoặc hạt dây thanh, ảnh hưởng tới dao động dây thanh, gây khàn tiếng.
  • Liệt dây thanh do tổn thương thần kinh, thường sau phẫu thuật tuyến giáp hoặc đột quỵ.
  • Rối loạn chức năng như rối loạn chuyển động dây thanh (vocal cord dysfunction).

Triệu chứng thường gặp gồm: khàn giọng kéo dài, mất tiếng, cảm giác nghẹn khi nói, thay đổi giọng không rõ nguyên nhân. Chẩn đoán thường kết hợp khám nội soi thanh quản, đo tần số cơ bản, phân tích phổ âm và đánh giá chức năng phát âm.

Xem bài tổng quan tại NIH - Voice Disorders: Diagnosis and Treatment.

Ứng dụng công nghệ xử lý giọng nói

Giọng nói hiện là một trong những đầu vào chính trong giao diện người-máy. Công nghệ xử lý giọng nói bao gồm:

  • Tổng hợp giọng nói (Text-to-Speech – TTS): Biến văn bản thành âm thanh có thể nghe được. Ví dụ: Siri, Google Text-to-Speech.
  • Nhận diện giọng nói (Speech Recognition): Chuyển đổi âm thanh thành văn bản để nhập liệu, tìm kiếm hoặc điều khiển thiết bị.
  • Chuyển giọng (Voice Conversion): Biến đổi giọng nói của một người thành giọng của người khác.
  • Deepfake giọng nói: Tái tạo giọng người từ dữ liệu âm thanh ngắn bằng mô hình học sâu.

Các công nghệ này có ứng dụng lớn trong giáo dục (giọng nói nhân tạo cho người khiếm thị), giải trí (giả lập giọng ca sĩ), chăm sóc khách hàng (voicebot), nhưng cũng đặt ra rủi ro về đạo đức, bảo mật và quyền riêng tư.

Kết luận và định hướng nghiên cứu

Giọng nói là một hiện tượng đa chiều kết nối giữa sinh học, xã hội, ngôn ngữ học và công nghệ. Nó không chỉ là âm thanh phát ra từ miệng mà là biểu hiện của danh tính, cảm xúc, tri thức và môi trường sống. Nghiên cứu về giọng nói vì thế cần tiếp cận theo hướng liên ngành, từ y học, âm học, đến trí tuệ nhân tạo.

Với sự phát triển nhanh chóng của công nghệ xử lý ngôn ngữ và âm thanh, giọng nói sẽ tiếp tục là tâm điểm trong nhiều lĩnh vực ứng dụng: từ giao tiếp người-máy, hỗ trợ y tế, đến bảo mật và truyền thông. Tuy nhiên, điều này cũng đòi hỏi nghiên cứu sâu về tác động xã hội, tính đạo đức và pháp lý trong việc khai thác và tái tạo giọng người.

Để tiếp cận thêm về lý thuyết và ứng dụng của giọng nói trong công nghệ hiện đại, độc giả có thể xem tại ScienceDirect - Voice Technology and Human Behavior.

Câu hỏi thường gặp

Bản chất khoa học và nguyên lý cơ bản của giọng nói (voice) là gì?

Giọng nói là âm thanh được tạo ra bởi sự rung động của dây thanh âm trong thanh quản, đóng vai trò phương tiện giao tiếp ngôn ngữ và biểu cảm cảm xúc cơ bản của con người. Khái niệm này cung cấp cơ sở lý luận quan trọng để mô tả, phân tích và giải thích các hiện tượng thực nghiệm.

Giọng nói được ứng dụng thực tiễn trong những lĩnh vực nào?

Giọng nói được ứng dụng rộng rãi trong nghiên cứu thực nghiệm, chẩn đoán, tối ưu hóa quy trình kỹ thuật và đánh giá tác động thực tế.

Những yếu tố chính ảnh hưởng đến hiệu quả và sự phát triển của giọng nói là gì?

Bao gồm điều kiện môi trường, phương pháp đo lường phân tích, độ chính xác của công cụ thực nghiệm và sự kết hợp dữ liệu đa nguồn.

Các nghiên cứu khoa học về “giọng nói”

Công bố nổi bật trên thế giới và tại Việt Nam, kèm tóm tắt theo hướng chủ đề.

Mới nhất

  • Một thuật toán truy xuất cho giọng nói đã được mã hóa dựa trên mạng nơ-ron tích chập và hashing sâu

    Dịch bởi AIA retrieval algorithm for encrypted speech based on convolutional neural network and deep hashing

    Zhang, Qiu-yu và cộng sự2021Multimedia Tools and Applications

    AI tóm tắt

    Đề xuất giải pháp truy xuất dữ liệu âm thanh giọng nói đã mã hóa bảo mật trên nền tảng điện toán đám mây bằng mạng nơ-ron CNN và kỹ thuật băm sâu deep hashing. Phương pháp trích xuất đặc trưng âm học nhúng trực tiếp trong miền mã hóa mà không làm lộ thông tin riêng tư. Kết quả cho thấy hiệu năng tìm kiếm âm thanh chính xác và bảo mật cao.

  • Thực hiện thời gian thực kiến trúc song song dựa trên giảm thiểu tiếng ồn từ tín hiệu giọng nói trên FPGA

    Dịch bởi AIReal-Time Implementation of Parallel Architecture Based Noise Minimization from Speech Signals on FPGA

    Deepak Kumar Gupta và cộng sự2018Wireless Personal Communications

    AI tóm tắt

    Thiết kế kiến trúc phần cứng song song thời gian thực trên vi mạch FPGA phục vụ thuật toán lọc thích nghi giảm thiểu tiếng ồn từ tín hiệu giọng nói. Hệ thống sử dụng bộ lọc chuẩn hóa sai số bình phương trung bình tối thiểu NLMS kết hợp cấu trúc đường ống tối ưu. Công trình cung cấp giải pháp xử lý tín hiệu âm thanh tốc độ cao với mức tiêu thụ năng lượng thấp.

  • Báo cáo ngắn: Phân biệt tần số giọng nói nước ngoài và các đặc điểm tự kỷ trong quần thể phi lâm sàng

    Dịch bởi AIBrief Report: Discrimination of Foreign Speech Pitch and Autistic Traits in Non-Clinical Population

    Lai-Sang Iao và cộng sự2017Journal of Autism and Developmental Disorders

    AI tóm tắt

    Khảo sát mối liên hệ giữa các nét tính cách phổ tự kỷ trong quần thể người trưởng thành với khả năng phân biệt cao độ tần số giọng nói ngoại ngữ. Kết quả trắc nghiệm âm học tâm lý cho thấy các cá nhân có điểm số tự kỷ cao biểu hiện độ nhạy cảm giác thính giác vượt trội đối với âm thanh lời nói. Công trình làm rõ cơ chế xử lý âm thanh thần kinh trong giao tiếp xã hội.

  • Một giáo viên gặp vấn đề về giọng nói

    Dịch bởi AIEen leerkracht met stemproblemen

    M.M.G.E.C. de Jong và cộng sự2012TBV – Tijdschrift voor Bedrijfs- en Verzekeringsgeneeskunde

    AI tóm tắt

    Tổng hợp hướng dẫn y học nghề nghiệp về chẩn đoán, điều trị và phục hồi các tổn thương dây thanh và bệnh lý giọng nói ở đội ngũ giáo viên. Bài báo phân tích nguyên nhân căng thẳng dây âm do nói quá mức trong môi trường lớp học nhiều tiếng ồn. Công trình nhấn mạnh tầm quan trọng của can thiệp âm ngữ trị liệu sớm cho người lao động giảng dạy.

  • Chọn Mục Menu Bằng Chuột So Với Chọn Mục Bằng Giọng Nói

    Dịch bởi AIMouse Selection Versus Voice Selection of Menu Items

    Sara Harris và cộng sự2002International Journal of Speech Technology

    AI tóm tắt

    Thực nghiệm đánh giá hiệu quả tương tác người - máy khi lựa chọn danh mục menu phần mềm bằng chuột máy tính so với khẩu lệnh giọng nói. Dữ liệu chỉ ra việc dùng chuột cho tốc độ phản hồi nhanh hơn với menu nhỏ, nhưng tương tác bằng lời nói chiếm ưu thế khi kích thước danh mục mở rộng lớn. Kết quả hỗ trợ tối ưu hóa thiết kế giao diện đa phương thức.

Trích dẫn nhiều nhất

  • Mạng nơ-ron hồi tiếp tăng cường có thể giải thích cho việc phát hiện nói dối bằng phân tích căng thẳng giọng nói

    Dịch bởi AIExplainable Enhanced Recurrent Neural Network for lie detection using voice stress analysis

    Fatma M. TalaatMultimedia Tools and Applications0 trích dẫn

    AI tóm tắt

    Đề xuất mô hình mạng nơ-ron hồi tiếp tăng cường kết hợp cơ chế chú ý để phát hiện hành vi gian dối qua phân tích mức độ căng thẳng trong giọng nói. Các biến động tần số vi mô của dây thanh âm được trích xuất nhằm lượng hóa áp lực tâm lý trong hội thoại. Dữ liệu thực nghiệm chỉ ra độ tin cậy cao của kỹ thuật trắc nghiệm âm thanh pháp y.

  • Ứng dụng mô hình trí tuệ nhân tạo quản lý bệnh nhân rối loạn giọng

    Lê Minh Đạt và cộng sự2026Tạp chí Nghiên cứu Y học

    AI tóm tắt

    Đánh giá hiệu quả ứng dụng nền tảng trí tuệ nhân tạo AI-VoiceCare trong theo dõi và quản lý 312 bệnh nhân mắc hội chứng rối loạn giọng nói tại Bệnh viện Đại học Y Hà Nội. Nền tảng tự động phân tích phổ âm thanh giọng bệnh nhân qua ứng dụng di động để đánh giá tiến trình phục hồi thanh quản. Nghiên cứu tạo ra mô hình y tế từ xa chuyên khoa âm ngữ hiệu quả.

  • Ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong nhận dạng giọng nói ở bệnh nhân Parkinson

    Phạm Thị Bích Đào và cộng sự2026Tạp chí Nghiên cứu Y học

    AI tóm tắt

    Nghiên cứu ứng dụng các thuật toán trí tuệ nhân tạo để phân tích đặc trưng âm học giọng nói tiếng Việt nhằm hỗ trợ phát hiện sớm bệnh Parkinson. Mô hình máy học phân loại thành công các biến đổi tinh vi về độ rung, độ nhạt âm và biên độ sóng âm của thanh quản người bệnh. Kết quả mở ra công cụ sàng lọc thần kinh không xâm lấn qua âm thanh giọng nói.

  • Phát hiện giọng nói trong nền tảng giảng dạy trực tuyến MOOC tiếng Anh dựa trên tính toán biên

    Dịch bởi AISpeech detection in english MOOC online teaching platform based on edge calculation

    Xing Chen và cộng sự2023

    AI tóm tắt

    Ứng dụng công nghệ điện toán biên kết hợp thuật toán phát hiện hoạt tính giọng nói VAD trong hệ thống lớp học trực tuyến MOOC tiếng Anh. Kiến trúc phân tán giúp giảm thiểu độ trễ xử lý âm thanh và tăng cường độ chính xác khi đánh giá phát âm của học viên theo thời gian thực. Nghiên cứu đóng góp giải pháp công nghệ giáo dục số thông minh.

  • Phát hiện giọng nói tổng hợp qua dấu vết dự đoán ngắn hạn và dài hạn

    Dịch bởi AISynthetic speech detection through short-term and long-term prediction traces

    Clara Borrelli và cộng sự2021EURASIP Journal on Information Security

    AI tóm tắt

    Đề xuất phương pháp phát hiện âm thanh giả mạo deepfake bằng cách phân tích dấu vết sai số dự đoán tuyến tính ngắn hạn và dài hạn trong tín hiệu giọng nói. Mô hình mạng nơ-ron tích chập trích xuất đặc trưng phổ bất thường giữa giọng nói nhân tạo và tự nhiên. Kết quả chỉ ra độ chính xác phân loại vượt trội trong bảo mật sinh trắc học âm thanh.

Nổi bật tại Việt Nam

  • Đề xuất giải pháp thu thập giọng nói, nén và truyền không dây thời gian thực trên hệ thống nhúng có tài nguyên hạn chế

    Thao Vuong Viet và cộng sự2026Tạp chí Nghiên cứu Khoa học và Công nghệ quân sự0 trích dẫn

    AI tóm tắt

    Thiết kế hệ thống nhúng tối ưu hóa phần cứng và phần mềm phục vụ thu thập, nén và truyền dữ liệu giọng nói không dây theo thời gian thực. Tác giả ứng dụng các thuật toán mã hóa âm thanh tiết kiệm năng lượng trên vi điều khiển tài nguyên hạn chế. Kết quả thử nghiệm cho thấy tính ổn định và độ trễ thấp của đường truyền âm thanh số.

  • Tạo Phụ Đề Video Dựa Trên Kỹ Thuật Nhận Dạng Giọng Nói: Thử Nghiệm Cho Một Số Chương Trình Tại VTV

    HP Nguyen và cộng sự2022Journal of Technical Education Science0 trích dẫn

    AI tóm tắt

    Thử nghiệm công nghệ nhận dạng giọng nói thành văn bản tự động Speech-To-Text để tạo phụ đề cho kho nội dung truyền hình theo yêu cầu trên hệ thống VTVgo. Đánh giá tỷ lệ lỗi từ WER trên nhiều thể loại chương trình giúp tinh chỉnh mô hình ngôn ngữ tiếng Việt. Kết quả làm rõ tiềm năng tự động hóa biên tập truyền hình hiện đại.

  • XÂY DỰNG PHẦN MỀM ỨNG DỤNG ĐIỀU KHIỂN, GIÁM SÁT CÁC THIẾT BỊ TRONG CÔNG NGHIỆP BẰNG GIỌNG NÓI CÓ TƯƠNG TÁC

    ĐHỮU KHÁNH và cộng sự2022Tạp chí Khoa học Công nghệ Hàng hải0 trích dẫn

    AI tóm tắt

    Xây dựng phần mềm điều khiển và giám sát các thiết bị điện cao áp và cánh tay robot công nghiệp thông qua khẩu lệnh giọng nói có phản hồi tương tác. Hệ thống kết hợp thuật toán xử lý âm thanh tiếng Việt và giao thức truyền thông công nghiệp an toàn. Công trình mang lại giải pháp tự động hóa điều hành nhà máy tiện lợi và trực quan.

  • Thiết kế robot trợ lý giảng dạy giao tiếp bằng giọng nói

    Truong Ngoc Son và cộng sự2020Journal of Technical Education Science

    AI tóm tắt

    Thiết kế và thử nghiệm hệ thống robot trợ lý giảng dạy có khả năng giao tiếp tương tác bằng giọng nói độc lập không cần kết nối Internet. Tác giả tích hợp thư viện nhận dạng âm thanh Pocketsphinx kết hợp bộ lọc xử lý nhiễu âm học phòng học. Kết quả kiểm nghiệm cho thấy tính khả thi của robot thông minh trong hỗ trợ lớp học trực tiếp.

Tài liệu tham khảo

  1. Yoo, et al. (2017). Voice transformation for HTS using correlation between fundamental frequency and vocal tract length. Phonetics and Speech Sciences. DOI: 10.13064/ksss.2017.9.1.041
  2. Ryu, et al. (2021). Effect of semi-occluded vocal tract exercise via telepractice on subjective voice evaluation of early childhood teachers*. Phonetics and Speech Sciences. DOI: 10.13064/ksss.2021.13.4.067
  3. Han, et al. (2012). The Effects of Vocal Relaxation Training on Voice Improvement of Children with Vocal Nodules. Phonetics and Speech Sciences. DOI: 10.13064/ksss.2012.4.4.147