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

Định nghĩa giọng nói

Giọng nói là âm thanh được tạo ra bởi sự rung động của dây thanh trong thanh quản con người, khi không khí từ phổi đi qua và làm dây thanh dao động. Âm thanh phát ra sau đó được biến đổi bởi các cấu trúc cộng hưởng phía trên như họng, khoang miệng, môi và lưỡi để tạo nên các âm thanh có ý nghĩa.

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:

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:

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.