Tiếng ồn nền giảm khả năng nhận diện lệnh thoại của loa thông minh; cách người dùng tự khắc phục nhanh

Trong thời đại các thiết bị trợ lý ảo ngày càng hiện diện trong mỗi gia đình, việc ra lệnh thoại cho loa thông minh đã trở thành một thói quen tiện lợi. Tuy nhiên, không ít người dùng phản ánh rằng lệnh thoại đôi khi không được nhận diện chính xác, đặc biệt là khi có tiếng ồn nền. Hiện tượng này không chỉ gây phiền toái mà còn ảnh hưởng đến trải nghiệm sử dụng. Bài viết sẽ đi sâu vào nguyên nhân tiếng ồn nền làm giảm khả năng nhận diện lệnh thoại, đồng thời cung cấp những cách khắc phục nhanh chóng mà người dùng có thể tự thực hiện mà không cần đến kỹ thuật viên.

Nguyên lý hoạt động cơ bản của hệ thống nhận diện giọng nói

Loa thông minh sử dụng một chuỗi các bước để chuyển đổi âm thanh thành lệnh thực thi. Đầu tiên, micro thu âm thanh môi trường và chuyển đổi thành dữ liệu số. Sau đó, thuật toán tiền xử lý sẽ lọc tần số, giảm tiếng ồn và tách giọng nói người dùng ra khỏi các âm thanh phụ. Cuối cùng, mô hình trí tuệ nhân tạo (AI) sẽ so sánh dữ liệu đã được xử lý với các mẫu câu lệnh đã được huấn luyện, đưa ra kết quả phù hợp.

Quá trình này phụ thuộc vào chất lượng tín hiệu âm thanh đầu vào. Khi tín hiệu bị nhiễu, các thuật toán lọc và nhận dạng sẽ gặp khó khăn, dẫn đến việc lệnh không được thực hiện hoặc thực hiện sai.

Loại tiếng ồn nền thường gặp và ảnh hưởng của chúng

Tiếng ồn môi trường cố định

Âm thanh phát sinh từ các thiết bị gia dụng như máy giặt, tủ lạnh, hoặc máy lạnh thường có tần số ổn định và âm lượng liên tục. Vì chúng tạo ra một “độ nền” âm thanh, vi sai lệch nhỏ trong mức âm lượng giọng nói của người dùng có thể bị lẫn lộn, khiến hệ thống khó phân biệt.

Tiếng ồn ngẫu nhiên và ngắt quãng

Tiếng cười, tiếng nói chuyện của người khác, tiếng mở cửa, tiếng chuông điện thoại hay tiếng rơi đồ vật đều là những âm thanh không có mẫu cố định. Khi chúng xuất hiện đồng thời với lệnh thoại, mô hình AI phải thực hiện việc “tách giọng” trong thời gian thực, một nhiệm vụ đòi hỏi tài nguyên xử lý cao và vẫn có khả năng sai sót.

Tiếng ồn tần số cao và tần số thấp

Âm thanh như tiếng quạt máy, tiếng máy hút bụi, hoặc tiếng nhạc nền có dải tần số rộng, có thể che khuất các dải tần số quan trọng của giọng nói (khoảng 300‑3400 Hz). Khi dải tần số này bị “đè” bởi tiếng ồn, bộ lọc tần số của micro sẽ không thể tái tạo đầy đủ đặc trưng âm thanh của giọng người.

Những tình huống thực tế khiến nhận diện lệnh thoại bị suy giảm

• Những buổi họp gia đình ồn ào: Khi nhiều người nói chuyện cùng lúc, micro của loa thông minh sẽ nhận được nhiều luồng âm thanh, làm giảm độ rõ ràng của lệnh cá nhân.
• Thời gian nấu ăn: Tiếng bật lò vi sóng, tiếng cắt rau, tiếng bật bếp gas tạo ra tiếng ồn ngắt quãng, khiến lệnh “Bật đèn” hoặc “Thêm thời gian” không được thực hiện.
• Buổi xem phim: Âm thanh nền mạnh và tiếng nhạc nền làm giảm khả năng phát hiện lệnh “Tạm dừng” hoặc “Tiếp tục” nếu người dùng nói quá nhẹ.
• Phòng ngủ có máy lạnh chạy liên tục: Tiếng ồn trắng của máy lạnh có thể “đánh lừa” hệ thống nhận diện, đặc biệt khi người dùng nói lệnh trong giấc ngủ nông.

Các phương pháp tự khắc phục nhanh chóng

1. Định vị lại loa thông minh

Khoảng cách và góc hướng giữa micro và người nói là yếu tố quyết định. Đặt loa ở vị trí trung tâm, cách người dùng khoảng 1‑1,5 mét và tránh đặt gần nguồn tiếng ồn mạnh (máy giặt, máy hút bụi) sẽ giảm đáng kể mức nhiễu.

2. Sử dụng vật liệu hấp thụ âm thanh

Thêm một tấm thảm dày, rèm nặng hoặc tấm bọt âm thanh phía sau loa có thể hấp thụ một phần tiếng ồn tần số thấp. Khi âm thanh phản xạ giảm, micro sẽ thu được âm thanh giọng nói sạch hơn.

3. Điều chỉnh độ nhạy của micro (nếu có tùy chọn)

Một số loa thông minh cho phép người dùng tùy chỉnh độ nhạy thu âm. Giảm độ nhạy khi môi trường quá ồn sẽ ngăn micro ghi lại tiếng ồn không cần thiết, đồng thời yêu cầu người dùng nói to hơn một chút.

4. Sử dụng lệnh “wake word” rõ ràng và mạnh hơn

Đảm bảo phát âm từ khóa gọi thiết bị (ví dụ: “Hey Google”, “Alexa”, “Hey Siri”) một cách rõ ràng, không ngắt quãng. Khi thiết bị đã “bị tỉnh giấc”, các lệnh tiếp theo sẽ được xử lý dễ dàng hơn.

5. Tận dụng tính năng “voice training” hoặc “voice profile”

Nhiều thiết bị cho phép người dùng tạo hồ sơ giọng nói riêng. Khi hệ thống đã nhận dạng được giọng nói của chủ nhà, nó sẽ ưu tiên xử lý các lệnh từ người đó ngay cả trong môi trường có tiếng ồn.

6. Kiểm tra và cập nhật phần mềm

Nhà sản xuất thường cải thiện thuật toán giảm tiếng ồn qua các bản cập nhật phần mềm. Đảm bảo thiết bị luôn chạy phiên bản mới nhất sẽ giúp cải thiện khả năng nhận diện trong môi trường ồn ào.

7. Tắt hoặc giảm âm lượng các thiết bị gây tiếng ồn tạm thời

Khi cần ra lệnh quan trọng (ví dụ: “Mở khóa cửa”, “Bật đèn phòng ngủ”), tạm thời tắt TV, giảm âm lượng loa âm nhạc hoặc tắt máy hút bụi sẽ tạo ra “khoảng trống” âm thanh, giúp micro thu được giọng nói rõ ràng hơn.

8. Thay đổi vị trí nguồn phát âm thanh nền

Nếu sử dụng loa phát nhạc riêng, hãy đặt chúng xa loa thông minh. Điều này ngăn âm thanh nền lan tỏa mạnh vào micro, giảm khả năng gây nhiễu.

Bảo trì định kỳ để duy trì hiệu suất nhận diện

Micro của loa thông minh có thể bị bám bụi, lông vũ hoặc mảnh vụn nhỏ. Việc lau sạch bề mặt micro bằng vải mềm, không ẩm, sẽ ngăn chặn hiện tượng “độ ẩm” làm giảm chất lượng thu âm. Ngoài ra, kiểm tra các cổng kết nối (điện, mạng) để đảm bảo không có lỗi gây mất tín hiệu cũng là một bước quan trọng.

Khi nào nên tìm đến hỗ trợ kỹ thuật

Mặc dù hầu hết các vấn đề có thể giải quyết bằng các biện pháp trên, nhưng có một số trường hợp đòi hỏi chuyên gia can thiệp:

• Micro không phản hồi dù đã thực hiện mọi biện pháp vệ sinh và định vị lại.
• Thiết bị thường xuyên gặp lỗi “Không thể nhận diện” ngay cả khi môi trường yên tĩnh.
• Phần mềm liên tục báo lỗi cập nhật hoặc gặp sự cố khởi động.

Trong những trường hợp này, việc liên hệ với bộ phận hỗ trợ kỹ thuật của nhà sản xuất hoặc đưa thiết bị đến trung tâm bảo hành là lựa chọn an toàn.

Những xu hướng công nghệ giảm tiếng ồn trong tương lai

Các nhà sản xuất đang nghiên cứu các giải pháp như micro đa hướng, thuật toán “beamforming” (hướng tín hiệu) và trí tuệ nhân tạo mạnh mẽ hơn để tách giọng người nói ra khỏi môi trường ồn ào. Khi những công nghệ này trở nên phổ biến, khả năng nhận diện lệnh thoại trong môi trường ồn ào sẽ được cải thiện đáng kể, giảm thiểu nhu cầu người dùng phải thực hiện các biện pháp khắc phục thủ công.

Trong khi chờ đợi những cải tiến này, việc áp dụng những cách tự khắc phục đã nêu ở trên sẽ giúp người dùng duy trì trải nghiệm mượt mà và hiệu quả khi sử dụng loa thông minh trong mọi không gian gia đình.