Trợ lý giọng nói AI là gì?

Tôi đã phải đổi giọng ChatGPT sang ông người Anh khó chịu. Tôi sợ nếu giọng nói quá thân thiện thì mình sẽ phải lòng nó mất.

Kiểu như anh chàng đó. Trong bộ phim đó.

Hãy nói về trợ lý giọng nói.

Siri từng là trò cười. Nhưng khi chúng ta còn mải hỏi Siri cách giấu xác, AI giọng nói đã âm thầm len lỏi vào mọi ngóc ngách của thị trường. Tính đến năm 2025, 67% tổ chức xem AI giọng nói là trọng tâm trong hoạt động kinh doanh của họ.

Những tổ chức đó nhận ra rằng tác nhân AI sẽ hiệu quả hơn khi có khả năng xử lý giọng nói.

À, và bộ phim tôi vừa nhắc đến? Không còn xa vời nữa. Việc Open AI gần đây mua lại io được cho là nhằm xây dựng một trợ lý giọng nói luôn hiện diện nhưng không xâm lấn.

Bạn biết đấy, một người bạn nhỏ luôn ở bên tai bạn.

Và giờ đây: Alexa nổi tiếng hơn cả một cái tên, các CEO công ty AI thì chụp ảnh đính hôn cùng nhau, và hai phần ba doanh nghiệp đã chốt lịch.

Nếu bạn chưa bắt kịp, thì bạn đang tụt lại phía sau.

Điều này cũng dễ hiểu thôi. Công nghệ này khá bí ẩn, và không có nhiều người giải thích cách nó hoạt động. Nhưng bạn biết ai có bằng thạc sĩ về công nghệ giọng nói không?

(Bạn không nhìn thấy nhưng tôi đang giơ hai ngón cái lên.)

(...Bạn biết ai nữa không nhìn thấy? Trợ lý giọng nói.)

(Tôi lan man rồi.)

Tôi viết bài này để giúp bạn bắt kịp. Chúng ta sẽ nói về Trợ lý Giọng nói AI: cách chúng hoạt động, bạn có thể làm gì với chúng, và lý do tại sao nhiều công ty lại tích hợp chúng vào hoạt động của mình.

Trợ lý giọng nói AI là gì?

Trợ lý giọng nói AI là phần mềm sử dụng AI để xử lý đầu vào giọng nói, hiểu nội dung, thực hiện tác vụ và phản hồi người dùng. Những trợ lý này được sử dụng trong nhiều lĩnh vực, mang lại sự cá nhân hóa cho quản lý công việc và hỗ trợ khách hàng.

Trợ lý Giọng nói AI hoạt động như thế nào?

Trợ lý giọng nói AI là sự kết hợp phức tạp của các công nghệ AI. Trong vài giây giữa việc ghi nhận lời nói của người dùng và tạo ra phản hồi, nhiều quy trình được kích hoạt để mang lại trải nghiệm liền mạch.

Nhận diện giọng nói tự động (ASR)

Nhận diện giọng nói tự động đôi khi còn gọi là chuyển giọng nói thành văn bản, vì đúng là như vậy.

Khi người dùng nói vào thiết bị của họ – có thể là điện thoại, trợ lý gia đình hoặc bảng điều khiển ô tô – lời nói sẽ được chuyển thành văn bản. Để làm được điều này, mạng nơ-ron sâu được huấn luyện để dự đoán bản chép lại của đoạn âm thanh.

Sau khi được huấn luyện với hàng nghìn giờ dữ liệu giọng nói từ hàng triệu đoạn ghi âm với nhiều người nói, giọng và điều kiện tiếng ồn khác nhau, các mô hình AI này trở nên rất giỏi trong việc chuyển lời nói thành văn bản.

Và điều đó rất quan trọng – bước đầu tiên trong hệ thống nhiều lớp này cần phải thật vững chắc.

Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP)

Sau khi lời nói được chuyển thành văn bản, mô hình sẽ tiếp tục phân tích nội dung.

NLP là khái niệm bao quát cho tất cả các kỹ thuật dùng để phân tích truy vấn của người dùng (dưới dạng văn bản) thành ý định và các đơn vị có ý nghĩa.

Nhận diện ý định

Văn bản là dữ liệu phi cấu trúc, và việc rút ra ý nghĩa không hề đơn giản. Hãy xem vài truy vấn sau:

• “Đặt lịch gọi cho Aniqa vào thứ Ba lúc 1 giờ.”
• “Bạn có thể phát nhạc của Cher không?”
• “Phô mai dê hợp với món gì?”

Một trợ lý AI sẽ có một loạt ý định được xác định sẵn. Với bot của chúng ta, có thể bao gồm:

• đặt lịch hẹn
• phát phương tiện
• có thể là tìm kiếm trên web, và
• trò chuyện thông thường

Nhận diện ý định sẽ phân loại từng truy vấn của người dùng vào một trong các nhóm này.

Vậy, mỗi ví dụ trên thuộc nhóm nào?

“Đặt lịch gọi…” là một mệnh lệnh. Khá rõ ràng. “Bạn có thể…?” là câu hỏi, nhưng thực chất cũng là một yêu cầu, giống truy vấn trước. Trong cả hai trường hợp, bạn hiểu trực giác hành động mong muốn, nhưng không dễ để máy móc hóa.

“Phô mai dê hợp với món gì?” thì khá đơn giản – kiểu như vậy.

Ta biết mình muốn câu trả lời về món ăn. Nhưng không rõ nên lấy thông tin từ đâu.

Nên tìm trên web? Nếu vậy, trả về bao nhiêu kết quả? Chỉ một kết quả thì không đủ, nhưng nhiều quá lại làm phức tạp vấn đề.

Mặt khác, có thể chỉ cần lấy từ kiến thức nội bộ – nhưng ta sẽ nói về điều đó sau.

Điều cần nhớ là: lựa chọn không phải lúc nào cũng đơn giản, và độ phức tạp của nhiệm vụ này phụ thuộc cả vào thiết kế – hay tính cách – của bot lẫn truy vấn của người dùng.

Nhận diện thực thể có tên

Ngoài việc biết phải thực hiện tác vụ nào, bot còn cần nhận diện thông tin được cung cấp.

Nhận diện thực thể có tên tập trung vào trích xuất các đơn vị có ý nghĩa – hay thực thể có tên – từ văn bản phi cấu trúc. Ví dụ, xác định tên người, nghệ sĩ hoặc ngày tháng trong truy vấn của người dùng.

Hãy xem lại truy vấn đầu tiên:

• “Đặt lịch gọi cho Aniqa vào thứ Ba lúc 1 giờ.”

Aniqa là một người, và từ truy vấn có thể hiểu người dùng biết cô ấy. Vậy nên khả năng cao đây là một liên hệ trong danh bạ.

Trong trường hợp này, “liên hệ” sẽ được lập trình sẵn là một thực thể, và bot sẽ truy cập vào danh bạ của người dùng.

Điều này cũng áp dụng cho thời gian, địa điểm và bất kỳ thông tin quan trọng nào khác có thể ẩn trong truy vấn.

Truy xuất thông tin

Sau khi hiểu bạn muốn gì, trợ lý giọng nói sẽ tìm kiếm thông tin liên quan để phản hồi. Một bot tốt sẽ được trang bị nhiều tiện ích mở rộng để đáp ứng nhu cầu của bạn.

Chúng ta đã nói về kiến thức nội bộ. Chắc hẳn bạn từng ấn tượng với mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) và lượng kiến thức khổng lồ của chúng. Nhưng khi truy vấn của bạn càng chuyên biệt, hạn chế sẽ càng lộ rõ.

Tạo sinh tăng cường truy xuất (RAG)

Một trợ lý tốt cần truy cập được nguồn kiến thức bên ngoài – không chỉ dựa vào kiến thức đã học trong quá trình huấn luyện. RAG giúp AI phản hồi dựa trên nguồn kiến thức đó.

Kiến thức ở đây có thể là tài liệu, bảng biểu, hình ảnh hoặc bất cứ thứ gì có thể xử lý số hóa.

Nó sẽ tìm kiếm trong tài liệu, lấy ra những mục liên quan nhất đến truy vấn của người dùng và dùng chúng để hỗ trợ phản hồi của mô hình.

• Đôi khi mục đích là làm sắc nét thông tin của LLM, ví dụ như tham khảo tài liệu học thuật khi nghiên cứu.

• Lúc khác, mục tiêu là truy cập thông tin mà mô hình không thể có được, như dữ liệu khách hàng.

Dù là trường hợp nào, nó còn có lợi thế là trích dẫn nguồn, giúp phản hồi đáng tin cậy và dễ kiểm chứng hơn.

API và tích hợp

Tương tự như việc LLM có thể kết nối với nguồn thông tin bên ngoài, API và tích hợp cho phép nó kết nối với các công nghệ khác.

Bạn muốn đặt lịch Google Meets qua Calendly để theo dõi một khách hàng tiềm năng trên HubSpot đã được đánh giá bằng Clearbit? Trừ khi bạn tự xây dựng công cụ lịch, họp trực tuyến, CRM và phân tích (điều này không nên), bạn sẽ cần phải 🔌tích hợp⚡️.

Các công cụ bên thứ ba này thường cung cấp API để các công nghệ tự động khác – như tác nhân của bạn – có thể thực hiện thao tác.

Tích hợp giúp bot dễ dàng kết nối với các công nghệ bên thứ ba hơn. Được xây dựng dựa trên API, nó xử lý phần phức tạp để bạn có thể kết nối trợ lý của mình chỉ với vài thao tác.

Phản hồi và Chuyển văn bản thành giọng nói (TTS)

Vậy là đầu vào của người dùng đã được chuyển thành văn bản, ý định của họ được phân tích, thông tin liên quan được lấy ra và nhiệm vụ đã được thực hiện.

Bây giờ là lúc để phản hồi.

Dù là trả lời câu hỏi của người dùng hay xác nhận đã thực hiện yêu cầu, bot thoại gần như luôn đưa ra phản hồi.

Chuyển văn bản thành giọng nói (TTS)

Đối lập với nhận diện giọng nói là tổng hợp giọng nói, hay chuyển văn bản thành giọng nói.

Đây là các mô hình cũng được huấn luyện trên cặp dữ liệu giọng nói - văn bản, thường dựa trên người nói, ngữ điệu và cảm xúc để tạo ra âm thanh giống con người.

TTS khép lại vòng lặp bắt đầu và kết thúc bằng giọng nói của con người (hoặc giống con người).

Lợi ích của Trợ lý giọng nói

Lớp giọng nói bổ sung cho AI giúp trải nghiệm tốt hơn ở mọi mặt. Không chỉ cá nhân hóa và trực quan, nó còn mang lại nhiều lợi ích cho doanh nghiệp.

Giọng nói nhanh hơn văn bản

Với sự phổ biến của chatbot, người dùng đã quen với việc nhận phản hồi nhanh. Với trợ lý AI giọng nói, thời gian nhập liệu cũng được rút ngắn hơn nữa.

Trợ lý AI giọng nói giúp chúng ta không cần phải soạn câu hoàn chỉnh. Bạn chỉ cần nói tự nhiên, và bot sẽ hiểu.

Phản hồi cũng vậy. Tôi phải thừa nhận rằng đọc nhiều khi khá mệt – nhưng sẽ không còn là vấn đề khi phản hồi được đọc lên cho bạn.

Phản hồi 24/7

Một dạng tốc độ khác. Khi mọi người làm việc từ xa và giao dịch diễn ra trên toàn cầu, không thể nào đáp ứng hết mọi múi giờ và giờ làm việc cần thiết.

Tương tác bằng giọng nói nên sẵn có cho tất cả mọi người, không chỉ những khách hàng trong khung giờ nhất định. Và với trợ lý AI giọng nói, điều này hoàn toàn khả thi.

Tương tác cá nhân hóa hơn

Nói chuyện không chỉ là từ ngữ. Có một bot thoại tạo ra trải nghiệm cá nhân hơn, giúp người dùng cảm thấy tin tưởng hơn. Kết hợp với các chatbot AI có tính chất giống con người, lớp giọng nói giúp kết nối mạnh mẽ hơn.

Dễ tích hợp

Việc trợ lý giọng nói không cần dùng tay cũng đồng nghĩa không cần giao diện. Không cần màn hình hay dùng mắt – đó là lý do chúng rất phổ biến trên ô tô.

Thực tế, chúng có thể tích hợp ở bất cứ đâu có thể gắn micro. Yêu cầu này rất đơn giản, không chỉ vì micro nhỏ gọn mà còn vì chúng đã có mặt khắp nơi: máy tính, điện thoại thông minh, thậm chí cả điện thoại bàn.

Hãy thử kể tên một công nghệ tiên tiến nào khác có thể truy cập qua điện thoại quay số.

Dễ tiếp cận hơn

“Rảnh tay” không chỉ là tiện lợi. Với những người có nhu cầu đa dạng, đây có thể là điều cần thiết.

Trợ lý giọng nói hỗ trợ người gặp khó khăn về vận động, thị lực hoặc khả năng đọc viết, những người có thể gặp trở ngại với giao diện AI truyền thống.

Các trường hợp sử dụng bot thoại trong nhiều ngành

Bạn đã bị thuyết phục về bot thoại. Tuyệt vời. Nhưng làm thế nào để ứng dụng chúng?

Tin vui là hầu hết mọi ngành đều có thể cải thiện nhờ AI giọng nói.

Y tế

Các thủ tục y tế vốn nổi tiếng là tẻ nhạt. Và điều đó có lý do: đây là công việc quan trọng, cần thực hiện chính xác. Lĩnh vực này rất cần tự động hóa bằng AI, miễn là nó đáng tin cậy và hiệu quả.

Chúng ta đã thấy AI được ứng dụng trong y tế, và giọng nói mở ra thêm nhiều cơ hội cải tiến mới.

Một ví dụ điển hình là các bảng hỏi y tế: thông tin cá nhân, tiền sử bệnh, v.v.

Những bảng hỏi này rất tẻ nhạt. Nhưng chúng lại rất quan trọng.

Tốc độ và năng suất tăng giúp giảm tải cho nhân viên y tế vốn đã quá tải, còn luồng hội thoại tự nhiên giúp phá vỡ sự đơn điệu khi phải trả lời hàng loạt câu hỏi.

Tính dễ tiếp cận được đảm bảo, và theo quy trình nhiều lớp nghiêm ngặt đã đề cập, tôi có thể khẳng định công nghệ này rất đáng tin cậy.

Ngân hàng

Nói đến công việc quan trọng và tẻ nhạt.

Những việc như kiểm tra số dư tài khoản hay cập nhật thông tin là giao dịch khá đơn giản, nhưng vẫn cần nhiều lớp bảo vệ để giảm sai sót và gian lận.

Trợ lý giọng nói của NatWest xử lý các giao dịch thông thường, giúp nhân viên có thêm thời gian tập trung vào các tương tác nhạy cảm hoặc phức tạp, tăng mức độ hài lòng của khách hàng lên đến 150% mà không ảnh hưởng đến bảo mật.

Hỗ trợ Khách hàng

Về tự động hóa các cuộc gọi lặp lại, SuperTOBI của Vodafone – trợ lý AI giọng nói – đã nâng điểm NPS từ 14 lên 64.

Bởi vì các tương tác dịch vụ khách hàng thường lặp lại, và các câu hỏi của khách đều được trả lời như nhau, dù là người hay bot. Những trường hợp đặc biệt sẽ được chuyển cho nhân viên.

Bán lẻ

Tôi cũng hơi nhớ thời được nói chuyện với nhân viên bán hàng.

Vấn đề là họ quá bận để nắm hết thông tin về sản phẩm và chính sách cửa hàng, chưa kể thời gian phục vụ từng khách.

Xuất hiện các trợ lý bán hàng bằng giọng nói như MyLow: trợ lý bán hàng ảo của Lowe’s, cung cấp thông tin về chi tiết sản phẩm, tồn kho và chính sách.

Kiến thức tổng quát của LLM thực sự phát huy ở đây: ngoài việc cung cấp thông tin riêng về Lowe’s, nó còn sử dụng kiến thức thiết kế nội thất để tư vấn cho khách hàng về trang trí nhà cửa.

Một số khách vẫn thích tương tác với con người. May mắn là MyLow cũng hỗ trợ nhân viên bán hàng. Họ có thể lấy thông tin từ MyLow để hỗ trợ khách hàng trực tiếp.

Bắt đầu cung cấp Trợ lý AI giọng nói

Trợ lý AI giọng nói là lựa chọn rõ ràng. Hiệu quả và cá tính, mà vẫn giữ được tính nhân văn – đôi bên cùng có lợi.

Botpress cung cấp trình dựng kéo-thả tùy chỉnh, giám sát bởi con người, nhiều tích hợp sẵn, và đặc biệt là lớp giọng nói tích hợp mượt mà cho trợ lý của bạn.

Bot của chúng tôi trực quan, dễ dùng nhưng không hề đơn giản.

Bắt đầu xây dựng ngay hôm nay. Miễn phí.

Câu hỏi thường gặp

Trợ lý giọng nói AI hiểu các giọng nói khác nhau hoặc các khiếm khuyết về lời nói chính xác đến mức nào?

Trợ lý AI giọng nói ngày càng chính xác với nhiều giọng khác nhau nhờ được huấn luyện trên dữ liệu toàn cầu, nhưng độ chính xác vẫn giảm với các giọng vùng miền mạnh, phát âm lạ hoặc khiếm khuyết phát âm. Một số hệ thống như Google và Microsoft có mô hình riêng cho từng giọng, nhưng người dùng gặp khó khăn lớn về phát âm có thể gặp tỷ lệ lỗi cao hơn và cần điều chỉnh hoặc giải pháp chuyên biệt.

Trợ lý giọng nói AI có thể hoạt động ngoại tuyến hay luôn cần kết nối internet?

Trợ lý AI giọng nói có thể hoạt động ngoại tuyến nếu sử dụng nhận diện giọng nói và mô hình ngôn ngữ trên thiết bị, nhưng thường chỉ thực hiện được các tác vụ đơn giản và không truy cập dữ liệu bên ngoài theo thời gian thực. Hầu hết các trợ lý tiên tiến đều dựa vào Internet để xử lý trên đám mây và truy xuất thông tin mới nhất.

Dữ liệu chia sẻ với trợ lý giọng nói AI có an toàn không, đặc biệt trong các ngành nhạy cảm như y tế và ngân hàng?

Dữ liệu chia sẻ với trợ lý AI giọng nói trong các ngành nhạy cảm như y tế và ngân hàng được bảo vệ bằng mã hóa và tuân thủ các quy định như HIPAA, GDPR hoặc PCI DSS. Tuy nhiên, doanh nghiệp cần chọn nhà cung cấp có chứng nhận bảo mật mạnh và tránh truyền thông tin nhận dạng cá nhân.

Việc thêm giao diện giọng nói vào chatbot hiện có có tốn kém không?

Thêm giao diện giọng nói cho chatbot hiện có có thể khá rẻ (dùng API đám mây như Google Text-to-Speech hoặc lớp giọng nói của Botpress) hoặc tốn kém hơn nếu cần phát triển riêng hoặc tích hợp vào hệ thống độc quyền. Nhiều nền tảng hiện đã hỗ trợ tích hợp giọng nói, giúp chi phí chỉ còn vài trăm đô la mỗi tháng cho nhu cầu vừa phải, nhưng triển khai quy mô lớn với giọng nói tùy chỉnh hoặc yêu cầu bảo mật cao có thể lên tới hàng chục nghìn đô la mỗi tháng.

Doanh nghiệp có thể triển khai trợ lý giọng nói AI từ đầu nhanh như thế nào?

Một doanh nghiệp có thể triển khai một trợ lý giọng nói AI cơ bản chỉ trong vài giờ bằng cách sử dụng nền tảng không cần mã hoặc các mẫu dựng sẵn, đặc biệt cho các tác vụ đơn giản như trả lời câu hỏi thường gặp hoặc chuyển hướng cuộc gọi. Những trợ lý giọng nói phức tạp hơn, tích hợp với hệ thống backend và hỗ trợ hội thoại tự nhiên, thường mất từ vài tuần đến vài tháng để phát triển.