Seminar học thuật quốc tế về xử lý âm thanh tại thiết bị biên cùng Giáo sư đến từ Đại học Tokyo Metropolitan

Chiều ngày 11/8/2026, Trường Công nghệ thông tin và Truyền thông (SICT) – Đại học Công nghiệp Hà Nội tổ chức Seminar học thuật quốc tế với chủ đề “Audio at the Edge: Low-Latency Blind Source Separation and Blinky-Based Acoustic Scene Recognition”. Chương trình là diễn đàn học thuật chuyên sâu, tạo cơ hội để giảng viên, nhà nghiên cứu, nghiên cứu sinh, học viên cao học và sinh viên SICT tiếp cận những hướng nghiên cứu mới trong lĩnh vực xử lý tín hiệu âm thanh, trí tuệ nhân tạo và điện toán biên, đồng thời mở rộng kết nối với các chuyên gia và cơ sở đào tạo, nghiên cứu quốc tế.

Toàn cảnh buổi seminar trao đổi học thuật cùng GS. Nobutaka Ono

Trong những năm gần đây, sự phát triển nhanh chóng của Internet vạn vật (IoT), trí tuệ nhân tạo (AI), điện toán biên (Edge Computing) và các hệ thống thiết bị thông minh đang đặt ra yêu cầu ngày càng cao đối với khả năng xử lý dữ liệu tại thiết bị. Nếu như mô hình truyền thống thường đưa dữ liệu từ thiết bị đầu cuối lên máy chủ hoặc nền tảng đám mây để xử lý, thì điện toán biên hướng tới việc đưa năng lực tính toán và phân tích đến gần hơn với nguồn phát sinh dữ liệu. Cách tiếp cận này có thể giúp giảm độ trễ, hạn chế lượng dữ liệu cần truyền qua mạng, đồng thời mở ra khả năng xây dựng các hệ thống thông minh có khả năng phản hồi theo thời gian thực. Âm thanh là một trong những dạng dữ liệu đặc biệt có tiềm năng ứng dụng mạnh mẽ trong các hệ thống điện toán biên. Từ các thiết bị hỗ trợ thông minh, hệ thống giám sát và tương tác người – máy, thiết bị trợ thính, robot, phương tiện thông minh đến các hệ thống nhận biết môi trường, dữ liệu âm thanh có thể cung cấp nhiều thông tin về không gian và hoạt động diễn ra xung quanh thiết bị. Tuy nhiên, xử lý âm thanh tại thiết bị biên cũng đặt ra nhiều bài toán kỹ thuật phức tạp, đặc biệt khi yêu cầu hệ thống phải hoạt động với tài nguyên tính toán hạn chế, trong thời gian thực và trong những môi trường có nhiều nguồn âm thanh đồng thời.

Seminar có sự tham gia của GS. Nobutaka Ono, Giáo sư, Trưởng khoa Khoa học Máy tính, Đại học Tokyo Metropolitan (Nhật Bản), một chuyên gia có nhiều đóng góp trong lĩnh vực xử lý tín hiệu âm thanh, tách nguồn âm thanh, xử lý mảng microphone và học máy. Với nền tảng nghiên cứu chuyên sâu và kinh nghiệm trong phát triển các phương pháp xử lý tín hiệu hiện đại, GS. Nobutaka Ono đã mang đến Seminar những góc nhìn cập nhật về xu hướng xử lý âm thanh trong bối cảnh các thiết bị thông minh ngày càng có khả năng thực hiện những tác vụ tính toán trực tiếp tại nơi dữ liệu được tạo ra. Tại Seminar, GS. Nobutaka Ono tập trung trình bày hai hướng nghiên cứu nổi bật được thể hiện trong chủ đề chương trình: tách nguồn âm thanh mù với độ trễ thấp (Low-Latency Blind Source Separation) và nhận dạng môi trường âm thanh dựa trên cảm biến Blinky (Blinky-Based Acoustic Scene Recognition). Tách nguồn âm thanh mù là một bài toán quan trọng trong xử lý tín hiệu, với mục tiêu phân tách các nguồn âm thanh khác nhau từ tín hiệu hỗn hợp mà không cần biết trước đặc điểm hoặc vị trí cụ thể của từng nguồn. Trong môi trường thực tế, một microphone hoặc một hệ thống microphone có thể đồng thời thu nhận giọng nói của nhiều người, tiếng máy móc, tiếng phương tiện giao thông, tiếng động nền hoặc các nguồn âm thanh khác. Việc tách riêng từng nguồn âm thanh giúp hệ thống có thể tiếp tục thực hiện các tác vụ như nhận dạng tiếng nói, phát hiện sự kiện âm thanh hoặc phân tích môi trường với độ chính xác cao hơn.

GS. Nobutaka Ono – Trưởng khoa Khoa học Máy tính, Đại học Tokyo Metropolitan (Nhật Bản)

Tuy nhiên, bài toán trở nên khó khăn khi được triển khai trực tiếp trên các thiết bị biên. Những thiết bị này thường có năng lực tính toán, bộ nhớ và năng lượng hạn chế so với máy chủ hoặc hệ thống máy tính hiệu năng cao. Do đó, các thuật toán xử lý âm thanh không chỉ cần đạt độ chính xác tốt mà còn phải đáp ứng yêu cầu về tốc độ xử lý, mức tiêu thụ tài nguyên và đặc biệt là độ trễ. Trong nhiều ứng dụng tương tác thời gian thực, chỉ một độ trễ nhỏ cũng có thể ảnh hưởng đáng kể đến trải nghiệm người dùng và hiệu quả hoạt động của hệ thống. Thông qua những kết quả nghiên cứu được chia sẻ, Seminar giúp người tham dự có thêm góc nhìn về cách các phương pháp xử lý tín hiệu âm thanh có thể được tối ưu hóa để triển khai trên thiết bị biên, hướng tới những hệ thống có khả năng xử lý nhanh, linh hoạt và phù hợp với điều kiện tài nguyên thực tế. Đây cũng là hướng nghiên cứu có mối liên hệ chặt chẽ với sự phát triển của các hệ thống AI tại biên, nơi việc đưa mô hình và thuật toán từ môi trường tính toán tập trung xuống thiết bị đầu cuối đang trở thành một xu hướng quan trọng. Bên cạnh tách nguồn âm thanh, nội dung thứ hai được GS. Nobutaka Ono giới thiệu là nhận dạng môi trường âm thanh dựa trên cảm biến Blinky. Nếu nhận dạng tiếng nói tập trung vào việc xác định nội dung lời nói, nhận dạng môi trường âm thanh hướng đến việc trả lời câu hỏi: thiết bị đang ở đâu và điều gì đang diễn ra xung quanh nó thông qua các đặc trưng âm thanh. Hệ thống có thể phân biệt những bối cảnh như đường phố, văn phòng, lớp học, khu vực công cộng hoặc các môi trường có đặc điểm âm thanh khác nhau. Việc kết hợp cảm biến và các phương pháp học máy mở ra khả năng xây dựng những hệ thống có khả năng “cảm nhận” môi trường theo cách linh hoạt hơn. Trong bối cảnh các thiết bị thông minh ngày càng phổ biến, nhận dạng môi trường âm thanh có thể trở thành thành phần quan trọng trong nhiều ứng dụng, từ nhà thông minh, robot, thiết bị hỗ trợ con người đến các hệ thống giám sát và tương tác thông minh.

Đáng chú ý, việc triển khai các mô hình nhận dạng âm thanh trên thiết bị biên đòi hỏi sự cân bằng giữa nhiều yếu tố: chất lượng nhận dạng, tốc độ xử lý, mức tiêu thụ năng lượng, dung lượng bộ nhớ và khả năng hoạt động ổn định trong những điều kiện môi trường khác nhau. Đây cũng là một trong những vấn đề có tính liên ngành cao, kết nối giữa xử lý tín hiệu số, học máy, trí tuệ nhân tạo, phần cứng cảm biến và kỹ thuật hệ thống. Với nội dung chuyên môn sâu, Seminar không chỉ cung cấp kiến thức về một hướng nghiên cứu cụ thể mà còn giúp người tham dự hình dung rõ hơn về quá trình chuyển dịch từ nghiên cứu thuật toán sang triển khai các hệ thống AI trong thực tế. Đối với các nhà nghiên cứu và giảng viên, đây là cơ hội cập nhật những vấn đề nghiên cứu mới, trao đổi phương pháp và tìm kiếm những hướng phát triển có khả năng hợp tác. Đối với nghiên cứu sinh và học viên cao học, những nội dung được chia sẻ có thể gợi mở các hướng nghiên cứu mới, đặc biệt trong các lĩnh vực xử lý tín hiệu, AI, học máy và hệ thống thông minh. Với sinh viên, Seminar mang đến một cách tiếp cận trực quan hơn về nghiên cứu khoa học, qua đó giúp các em hiểu rằng những kiến thức được học trên giảng đường có thể trở thành nền tảng để giải quyết những bài toán công nghệ phức tạp trong thực tế. Việc tổ chức các Seminar học thuật quốc tế với sự tham gia của các chuyên gia đến từ những trường đại học uy tín trên thế giới cũng thể hiện định hướng của SICT trong việc xây dựng môi trường học thuật cởi mở, tăng cường giao lưu quốc tế và thúc đẩy hoạt động nghiên cứu khoa học. Thông qua các hoạt động trao đổi chuyên môn, giảng viên và người học có điều kiện tiếp cận trực tiếp với các công trình, phương pháp và xu hướng nghiên cứu đang được quan tâm trên thế giới, thay vì chỉ tiếp nhận kiến thức thông qua tài liệu. Đặc biệt, sự hiện diện của GS. Nobutaka Ono tại SICT góp phần mở rộng không gian kết nối học thuật giữa Trường Công nghệ thông tin và Truyền thông – Đại học Công nghiệp Hà Nội và Đại học Tokyo Metropolitan. Đây là tiền đề quan trọng để hai bên tiếp tục trao đổi về các hướng nghiên cứu chung, chia sẻ chuyên môn, phát triển mạng lưới học thuật và từng bước mở rộng các hoạt động hợp tác trong nghiên cứu, đào tạo và phát triển nguồn nhân lực công nghệ cao.

Trong bối cảnh AI và các công nghệ thông minh đang phát triển mạnh mẽ, những lĩnh vực như xử lý tín hiệu, âm thanh thông minh và điện toán biên ngày càng có vai trò quan trọng. Không chỉ phục vụ các bài toán nghiên cứu chuyên sâu, các công nghệ này còn có tiềm năng tạo ra những sản phẩm và giải pháp mới phục vụ đời sống, công nghiệp và xã hội. Việc chủ động tiếp cận các hướng nghiên cứu mới, xây dựng năng lực nghiên cứu và tăng cường hợp tác quốc tế vì vậy là một trong những yếu tố quan trọng để các cơ sở giáo dục đại học nâng cao năng lực khoa học công nghệ và đào tạo nguồn nhân lực đáp ứng yêu cầu của thời đại số. Seminar “Audio at the Edge: Low-Latency Blind Source Separation and Blinky-Based Acoustic Scene Recognition” vì thế không chỉ là một buổi chia sẻ chuyên môn, mà còn là một hoạt động kết nối tri thức, nơi những kết quả nghiên cứu quốc tế được đưa đến gần hơn với cộng đồng học thuật tại SICT. Những trao đổi tại chương trình góp phần tạo thêm động lực để giảng viên và người học tiếp tục khám phá các vấn đề nghiên cứu mới, mạnh dạn kết nối với các nhóm nghiên cứu quốc tế và chuyển hóa tri thức thành những giá trị khoa học, công nghệ có ý nghĩa. Thông qua Seminar, Trường Công nghệ thông tin và Truyền thông tiếp tục khẳng định vai trò của hoạt động nghiên cứu khoa học trong quá trình đào tạo nguồn nhân lực công nghệ chất lượng cao; đồng thời từng bước xây dựng môi trường học thuật có tính quốc tế, nơi giảng viên, nhà nghiên cứu và sinh viên có thể cùng học hỏi, trao đổi và phát triển những ý tưởng mới.

Với những giá trị học thuật và kết nối mà chương trình mang lại, Seminar cùng GS. Nobutaka Ono đã góp phần mở thêm một không gian để cộng đồng SICT tiếp cận những vấn đề công nghệ đang được quan tâm trên thế giới, từ đó nuôi dưỡng tinh thần nghiên cứu, tư duy đổi mới sáng tạo và khát vọng hội nhập quốc tế. Đây cũng là một trong những nền tảng để SICT tiếp tục thúc đẩy các hoạt động nghiên cứu và hợp tác quốc tế, hướng tới xây dựng một môi trường đào tạo và nghiên cứu hiện đại, năng động, giàu tính kết nối và tạo ra những giá trị khoa học bền vững.