Phí tải tài liệu: 120.000đ

Chú ý: Điền đầy đủ thông tin EMAIL và SĐT khi thanh toán để được hỗ trợ tốt nhất.

DOWNLOAD NOW

Nghiên cứu áp dụng mô hình mạng nơ ron end to end cho nhận dạng tiếng nói tiếng việt

➤ Gửi thông báo lỗi ⚠️ Báo cáo tài liệu vi phạm

Loại tài liệu: PDF

Số trang: 69 Trang

Tài liệu: ✅ ĐÃ ĐƯỢC PHÊ DUYỆT

TẢI VỀ

Nội dung chi tiết: Nghiên cứu áp dụng mô hình mạng nơ ron end to end cho nhận dạng tiếng nói tiếng việt

Nghiên cứu áp dụng mô hình mạng nơ ron end to end cho nhận dạng tiếng nói tiếng việt

DẠI HỌC THÁI NGUYÊN TRƯỜNG ĐẠI HỌC KÝ THUẬT CÔNG NGHIỆPTRÀN VĂN NGHĨANGHIẾN CỨU ÁP DỤNG MÔ HÌNH MẠNG Nơ-RON END-TO-ENl) CHO NHẠN DẠNG TIÊNG NÓI TIÊNG

Nghiên cứu áp dụng mô hình mạng nơ ron end to end cho nhận dạng tiếng nói tiếng việt VIẸTLUẬN VĂN THẠC sĩ KỸ THUẬT VIỀN THÔNGTHÁI NGUYÊN 2019DẠI HỌC THÁI NGUYÊN TRƯỜNG ĐẠI HỌC KÝ THUẬT CÔNG NGHIỆPTRÀN VẤN NGHĨ ANGHIÊN cúư ÁP DỤNG MÔ H

ÌNH MẠNG NO-RON END-TO-END CHO NHẠN DẠNG TIÊNG NÓI TIẾNG VIFTChuyên ngành: Kỹ thuật viễn thông Mã số: 8520208LUẬN VĂN THẠC sỉ KỲ THUẬT VIỀN THÔNGKHOA Nghiên cứu áp dụng mô hình mạng nơ ron end to end cho nhận dạng tiếng nói tiếng việt

CHUYÊN MÔN NGƯỜI III ÓNG DẤN KHOA HỌC TRƯỞNG KHOATS. NGUYỀN VÁN HUYPHÒNG DÀO TẠOTHÁI NGUYÊN 2019Lòi nói đầuNhận dạng tiếng nói là mong ước cứa khoa họ

Nghiên cứu áp dụng mô hình mạng nơ ron end to end cho nhận dạng tiếng nói tiếng việt

c và con người. Những người máy có thê hiểu được tiếng người nói và thực thi nhiệm vụ theo mệnh lệnh người nói.Các kỳ thuật nhận dạng tiếng nói đà và

DẠI HỌC THÁI NGUYÊN TRƯỜNG ĐẠI HỌC KÝ THUẬT CÔNG NGHIỆPTRÀN VĂN NGHĨANGHIẾN CỨU ÁP DỤNG MÔ HÌNH MẠNG Nơ-RON END-TO-ENl) CHO NHẠN DẠNG TIÊNG NÓI TIÊNG

Nghiên cứu áp dụng mô hình mạng nơ ron end to end cho nhận dạng tiếng nói tiếng việt nhận dạng tiếng nói như: Người nói, tốc độ nói, hoàn canh nói, nhiều, kích thước từ điên, cách thức phát âm,... tuy nhiên hiện nay vần chưa có một giã

i pháp nào hoàn thiện giãi quyết tất cà các yếu tố đó. Các phương pháp cơ ban thường được sứ dụng cho nhận dạng tiêng nói là: Kỳ thuật so khớp mẫu. mạ Nghiên cứu áp dụng mô hình mạng nơ ron end to end cho nhận dạng tiếng nói tiếng việt

ng nơ-ron, phương pháp dựa trên tri thức và mô hình Markov ân. Trong đó phương pháp sư dụng mò hĩnh Markov ân (Hidden Markov Model HMM) được sử dụng p

Nghiên cứu áp dụng mô hình mạng nơ ron end to end cho nhận dạng tiếng nói tiếng việt

hô biên nhất.Đối với tiêng Việt hiện nay vần chưa thực sự được nghiên cứu rộng rãi vê nhận dạng. Các công việc nghiên cứu mới đang ờ nhùng bài toán cơ

DẠI HỌC THÁI NGUYÊN TRƯỜNG ĐẠI HỌC KÝ THUẬT CÔNG NGHIỆPTRÀN VĂN NGHĨANGHIẾN CỨU ÁP DỤNG MÔ HÌNH MẠNG Nơ-RON END-TO-ENl) CHO NHẠN DẠNG TIÊNG NÓI TIÊNG

Nghiên cứu áp dụng mô hình mạng nơ ron end to end cho nhận dạng tiếng nói tiếng việt (Anh, pháp,...), nhận dạng tiếng Việt còn phai nghiên cứu van đề nhận dạng thanh điệu. Tiếng Việt có sáu thanh điệu, một cách tỏng quát có thê coi nh

ư mồi âm tiết sè có thê có sáu ỷ nghía khác nhau khi ghép tương ứng với sáu thanh diệu đó. Việc nhận dạng thanh điệu là một công việc khó do thanh điệ Nghiên cứu áp dụng mô hình mạng nơ ron end to end cho nhận dạng tiếng nói tiếng việt

u chi tồn tại ờ vùng âm hữu thanh. Vi the đường đặc tính cùa nó không liên tục khi chuyên tiếp giừa hai vùng hừu thanh và vô thanh. Các đặc trưng được

Nghiên cứu áp dụng mô hình mạng nơ ron end to end cho nhận dạng tiếng nói tiếng việt

sử dụng phô biến trong nhận dạng tiêng nói như MFCC (Mel Frequency Cepstral Coefficient) và PLP (Perceptual Linear Prediction) lại không mỏ tã được c

DẠI HỌC THÁI NGUYÊN TRƯỜNG ĐẠI HỌC KÝ THUẬT CÔNG NGHIỆPTRÀN VĂN NGHĨANGHIẾN CỨU ÁP DỤNG MÔ HÌNH MẠNG Nơ-RON END-TO-ENl) CHO NHẠN DẠNG TIÊNG NÓI TIÊNG

Nghiên cứu áp dụng mô hình mạng nơ ron end to end cho nhận dạng tiếng nói tiếng việt g nói.Khi áp dụng mô hình mạng nơ-ron (Deep Neural Network - DNN) cho nhận dạng tiếng Việt, cụ thê là trong quá trinh trích chọn đặc trưng BottleNeck,

đà giúp cãi thiện chat lượng hệ thống nhận dạng. Tuy nhiên, neu sừ dụng môhình mạng nơ-ron truyền thông, các mô hình DNN này được huân luyện trên tập Nghiên cứu áp dụng mô hình mạng nơ ron end to end cho nhận dạng tiếng nói tiếng việt

dừ liệu đà được gán nhàn, sẽ can tốn nhiêu thời gian cho việc huấn luyện, và chất lượng mò hình huấn luyện phụ thuộc vào thu tục liên kết các mô hình

Nghiên cứu áp dụng mô hình mạng nơ ron end to end cho nhận dạng tiếng nói tiếng việt

trong nó. Do mô hình truyền thong gom ba phan chính: là mô hình phát âm (pronunciation model - PM), mô hình ngừ âm (acoustic model - AM) và mô hình n

DẠI HỌC THÁI NGUYÊN TRƯỜNG ĐẠI HỌC KÝ THUẬT CÔNG NGHIỆPTRÀN VĂN NGHĨANGHIẾN CỨU ÁP DỤNG MÔ HÌNH MẠNG Nơ-RON END-TO-ENl) CHO NHẠN DẠNG TIÊNG NÓI TIÊNG

Nghiên cứu áp dụng mô hình mạng nơ ron end to end cho nhận dạng tiếng nói tiếng việt và LM trong mò hình mạng nơ-ron truyền thong, vảo một mô hình đơn nhát là can thiết, và việc huấn luyện có thè thực hiện trực tiếp trên tập dừ liệu ch

ưa được gán nhàn. Nghĩa là việc huân luyện chi yêu cầu các file tiếng nói (audio tile) và phiên âm cùa chúng - đây chinh là mô hình End-to-End (E2E).X Nghiên cứu áp dụng mô hình mạng nơ ron end to end cho nhận dạng tiếng nói tiếng việt

uất phát từ nhận thức trên, được sự gợi hướng cùa Thầy giáo, TS. Nguyễn Vãn Huy, học viên xin trình bày luận vãn tổt nghiệp Thạc sỳ chuyên ngành Kỳ th

Nghiên cứu áp dụng mô hình mạng nơ ron end to end cho nhận dạng tiếng nói tiếng việt

uật Viễn thông về “Nghiên cứu áp dụng lììô hình mạng nơ-ron End-to-End cho nhận dạng tiếng nói tiếng Việt'*.Nội dung chính của luận văn được trình bày

DẠI HỌC THÁI NGUYÊN TRƯỜNG ĐẠI HỌC KÝ THUẬT CÔNG NGHIỆPTRÀN VĂN NGHĨANGHIẾN CỨU ÁP DỤNG MÔ HÌNH MẠNG Nơ-RON END-TO-ENl) CHO NHẠN DẠNG TIÊNG NÓI TIÊNG

Nghiên cứu áp dụng mô hình mạng nơ ron end to end cho nhận dạng tiếng nói tiếng việt ng lĩnh vực nhận dạng tiếng nói. Giới thiệu tông quan về tinh hình nghiên cứu nhận dạng tiêng Việt trong và ngoài nước. Giới thiệu các nội dung nghiên

cứu chinh cùa luận văn.❖Chương 2: Mô hình mạng nơ-ron học sâu End-to-End cho nhận dạng liểng nói. Giới thiệu về các thành phan cơ bán trong hệ thong Nghiên cứu áp dụng mô hình mạng nơ ron end to end cho nhận dạng tiếng nói tiếng việt

nhận dạng tiếng nói từ vựng lớn. Mô hĩnh dựa trên mạng nơ-ron học sâu (Deep Neural Network - DNN) cho nhận dạng tiếng nói. Phân loại mô hình mạng DNN

Nghiên cứu áp dụng mô hình mạng nơ ron end to end cho nhận dạng tiếng nói tiếng việt

truyền thống, mạng DNN End-to-End: và ứng dụng trong nhận dạng tiếng nói ngôn ngữ không phải tiếng Việt.iỉ❖ Chương 3: Áp dụng mò hình mạng nơ-ron End-

DẠI HỌC THÁI NGUYÊN TRƯỜNG ĐẠI HỌC KÝ THUẬT CÔNG NGHIỆPTRÀN VĂN NGHĨANGHIẾN CỨU ÁP DỤNG MÔ HÌNH MẠNG Nơ-RON END-TO-ENl) CHO NHẠN DẠNG TIÊNG NÓI TIÊNG

Nghiên cứu áp dụng mô hình mạng nơ ron end to end cho nhận dạng tiếng nói tiếng việt te.Tôi xin được giri lời cam ơn đặc biệt den TS. Nguyền Văn Huy, dâ luôn chi báo. định hướng, tạo điệu kiện thuận lợi nhắt đê tói có thê hoàn thành l

uận văn này.Thái Nguyên, ngày tháng năm 2019Trần Văn NghĩaiiiLòi cam đoanTỏi xin cam đoan đây lã công trinh nghiên cứu của riêng tôi và được sự hướng Nghiên cứu áp dụng mô hình mạng nơ ron end to end cho nhận dạng tiếng nói tiếng việt

dẫn khoa học cúa TS. Nguyễn Văn Huy. Các nội dung nghiên cứu, kết quà trong đe tài này là trung thực và có nguồn gốc rõ ràng. Những so liệu trong các

Nghiên cứu áp dụng mô hình mạng nơ ron end to end cho nhận dạng tiếng nói tiếng việt

bàng biêu phục vụ cho việc phân tích, nhận xét, đánh giá được thu thập từ các thử nghiệm thực te.

DẠI HỌC THÁI NGUYÊN TRƯỜNG ĐẠI HỌC KÝ THUẬT CÔNG NGHIỆPTRÀN VĂN NGHĨANGHIẾN CỨU ÁP DỤNG MÔ HÌNH MẠNG Nơ-RON END-TO-ENl) CHO NHẠN DẠNG TIÊNG NÓI TIÊNG