Xử lý tiếng nói tiếng Việt là bài toán khó trong nghiên cứu và phát triển AI tại Việt Nam. Trong nhiều năm qua,đạtgiảinhấtcuộcthitrítuệnhântạovềxửlýngônngữtựnhiênvàtiếngnóc2 cup bài toán này được đưa vào đề thi của VLSP nhằm kết nối các nhóm chuyên gia của doanh nghiệp, trường đại học và viện nghiên cứu, chia sẻ kinh nghiệm và tìm ra giải pháp tốt nhất trong lĩnh vực xử lý ngôn ngữ tự nhiên và giọng nói tiếng Việt.

VLSP 2019 được phát động từ đầu tháng 9, có 4 hạng mục: Hate Speech Detection on Social Networks (Nhận diện các nội dụng tiêu cực, độc hại trên mạng xã hội), Vietnamese dependency parsing (Phân tích cấu trúc tiếng Việt); Automatic Speech Recognition (Nhận dạng tiếng nói); Text To Speech (Tổng hợp tiếng nói).

Về đề thi Text to Speech, tập dữ liệu huấn luyện gồm 15.000 đoạn ghi âm giọng miền Nam (tổng thời gian 23 giờ) và gần 1000 đoạn ghi âm giọng miền Bắc (tổng thời gian 45 phút). Sau đó, ban tổ chức gửi cho các đội thi 60 câu văn bản cho mỗi giọng; mô hình AI của các đội thi phải sinh ra file âm thanh những câu đó. Kết quả này được gửi ngẫu nhiên cho 24 người, những người này sẽ chấm điểm dựa trên chất lượng giọng nói và mức độ tự nhiên của file âm thanh.

Điểm khó nhất của đề thi này là là dữ liệu đầu vào khá nhiễu, các đội thi cần lọc sạch dữ liệu để training tốt nhất cho mô hình AI. Tuy nhiên, thời gian xử lý dữ liệu chỉ có 2 tuần khiến cho nhiều đội thi gặp trở ngại. “Team Zalo đã sáng tạo ra giải pháp chuẩn hóa dữ liệu ban đầu hoàn toàn tự động, đây cũng là điểm nổi trội hơn so với các đội thi khác” - ông Nguyễn Quốc Bảo, Lead Scientist của Zalo chia sẻ.

(责任编辑：Nhận Định Bóng Đá)