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: WORD

Số trang: 77 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

BỌ IU LỆNH ULAN KHL 1- - DAI HOC THÁI NGUYÊN TRƯỜNG CAO DÂNG NGHÈ so 1 - ÔQP,..TRƯỜNG ĐẠI HỌC KÝ THUẬT CÔNG NGHIỆPTRĂN VĂN NGHĨABÀI GIẢNGMô đun: Vi Mạ

Nghiên cứu áp dụng mô hình mạng nơ ron end to end cho nhận dạng tiếng nói tiếng việt ạch Sô Lập TrìnhNGHIÊN CỨU ÁP DUNG MQ HINH MANG NO-RON END-TO-END NGHE: ĐIẸN Tư CONG NGHIEPCHO NHẬN DẠNG TIẾNG NÓI TIẾNG VIỆTTRÌNH ĐỘ: CAO ĐẮNGLUẬN VĂ

N THẠC sĩ KỸ THUẬT VIỄN THÓNGNăm 2014THÁI NGUYÊN 2019BỤ lULfcNHUUÂN KHUI. DAI HOC THÁI NGUYÊN TRƯỜNG CAODÂNG NGHÊ so 1 - BQPTRƯỜNG ĐẠI HỌC KÝ THUẬT CÔ Nghiên cứu áp dụng mô hình mạng nơ ron end to end cho nhận dạng tiếng nói tiếng việt

NG NGHIỆPTRĂN VĂN NGHĨANGHIÊN CỨU ÁP DỤNG MÒ HÌNH MẠNG NƠ-RON END-TO-END CHO NHẬN DẠNG TIẾNG NÓI TIẾNG VIỆTChuyên ngành: Kỹ thuật viễn thôngMã sô: 852

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

0208LUẬN VĂN THẠC sĩ KỸ THUẬT VIÊN THÔNGKHOA CHUYÊN MỞN NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC TRƯỜNG KHOATS. NGUYỀN VĂN HUYPHÒNG ĐÀO TẠOTHẢI NGUYÊN 2019Lời nói đâu

BỌ IU LỆNH ULAN KHL 1- - DAI HOC THÁI NGUYÊN TRƯỜNG CAO DÂNG NGHÈ so 1 - ÔQP,..TRƯỜNG ĐẠI HỌC KÝ THUẬT CÔNG NGHIỆPTRĂN VĂN NGHĨABÀI GIẢNGMô đun: Vi Mạ

Nghiên cứu áp dụng mô hình mạng nơ ron end to end cho nhận dạng tiếng nói tiếng việt nói.Các kỳ thuật nhận dạng tiêng nói đà và đang rất phát triển, đặc biệt với một số ngôn ngừ phổ dụng như Anh, Pháp, Trung Quốc,... Nhừng yếu tõ chín

h ảnh hưởng đến chất lượng của một hệ thõng nhận dạng tiếng nói nhu’: Người nói, tốc độ nói, hoàn cảnh nói, nhiêu, kích thước từ điến, cách thức phát Nghiên cứu áp dụng mô hình mạng nơ ron end to end cho nhận dạng tiếng nói tiếng việt

âm,... tuy nhiên hiện nay vân chưa có một giải pháp nào hoàn thiện giải quyết tất cả các yếu tố đó. Các phương pháp cơ bản thường được sử dụng cho nhậ

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

n dạng liếng nói là: Kỳ thuật so khớp mâu, mạng nơ-ron, phương pháp dựa trên tri thức và mô hình Markov ân. Trong đó phương pháp sử dụng mô hình Marko

BỌ IU LỆNH ULAN KHL 1- - DAI HOC THÁI NGUYÊN TRƯỜNG CAO DÂNG NGHÈ so 1 - ÔQP,..TRƯỜNG ĐẠI HỌC KÝ THUẬT CÔNG NGHIỆPTRĂN VĂN NGHĨABÀI GIẢNGMô đun: Vi Mạ

Nghiên cứu áp dụng mô hình mạng nơ ron end to end cho nhận dạng tiếng nói tiếng việt việc nghiên cứu mới đang ở nhừng bài toán cơ bàn. Tiêng Việt là một ngôn ngừ có thanh điệu, vì thế ngoài nhừng khó khăn gặp phải tương tự như việc nh

ận dạng các ngôn ngừ không có thanh điệu khác (Anh, pháp,...), nhận dạng tiếng Việt còn phải nghiên cứu vân đề nhận dạng thanh điệu. Tiêng Việt có sáu Nghiên cứu áp dụng mô hình mạng nơ ron end to end cho nhận dạng tiếng nói tiếng việt

thanh điệu, một cách tống quát có thẽ coi như môi âm tiết sè có thê’ có sáu ý nghĩa khác nhau khi ghép tương ứng với sáu thanh điệu đó. Việc nhận dạn

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

g thanh điệu là một công việc khó do thanh điệu chi tòn tại ở vùng âm hừu thanh. Vì thê đường đặc tính của nó không liên tục khi chuyển tiếp giừa hai

BỌ IU LỆNH ULAN KHL 1- - DAI HOC THÁI NGUYÊN TRƯỜNG CAO DÂNG NGHÈ so 1 - ÔQP,..TRƯỜNG ĐẠI HỌC KÝ THUẬT CÔNG NGHIỆPTRĂN VĂN NGHĨABÀI GIẢNGMô đun: Vi Mạ

Nghiên cứu áp dụng mô hình mạng nơ ron end to end cho nhận dạng tiếng nói tiếng việt eptual Linear Prediction) lại không mô tà được các đặc tính của thanh điệu, do vậy trước khi nhận dạng được thanh điệu ta phải áp dụng các kỳ thuật tí

nh toán đặc trưng thanh điệu trong tín hiệu tiêng nói.Khi áp dụng mô hình mạng nơ-ron (Deep Neural Network - DNN) cho nhận dạng tiếng Việt, cụ thế là Nghiên cứu áp dụng mô hình mạng nơ ron end to end cho nhận dạng tiếng nói tiếng việt

trong quá trình trích chọn đặc trưng BottleNeck, đà giúp cài thiện chất lượng hệ thống nhận dạng. Tuy nhiên, nêu sử dụng môihình mạng nơ-ron truyền th

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

ống, các mô hình DNN này được huân luyện trên tập dù’ liệu đã được gán nhàn, sè cần tốn nhiều thời gian cho việc huân luyện, và chất lượng mô hình huâ

BỌ IU LỆNH ULAN KHL 1- - DAI HOC THÁI NGUYÊN TRƯỜNG CAO DÂNG NGHÈ so 1 - ÔQP,..TRƯỜNG ĐẠI HỌC KÝ THUẬT CÔNG NGHIỆPTRĂN VĂN NGHĨABÀI GIẢNGMô đun: Vi Mạ

Nghiên cứu áp dụng mô hình mạng nơ ron end to end cho nhận dạng tiếng nói tiếng việt mô hình ngữ âm (acoustic model - AM) và mô hình ngôn ngừ (language model - LM), chúng được huấn luyện độc lập nhau.Vì vậy, việc nghiên cứu loại mô hì

nh mạng nơ-ron giúp tích hợp ba thành phần PM, AM và LM trong mô hình mạng nơ-ron truyền thống, vào một mô hình đơn nhất là cân thiết, và việc huâìi l Nghiên cứu áp dụng mô hình mạng nơ ron end to end cho nhận dạng tiếng nói tiếng việt

uyện có thế thực hiện ttực tiếp trên tập dù’ liệu chưa được gán nhàn. Nghĩa là việc huân luyện chỉ yêu câu các file tiêìig nói (audio file) và phiên â

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

m của chúng - đây chính là mô hình End-to-End (E2E).Xuất phát từ nhận thức trên, được sụ’ gợi hướng của Thây giáo, TS. Nguyền Vãn Huy, học viên xin tr

BỌ IU LỆNH ULAN KHL 1- - DAI HOC THÁI NGUYÊN TRƯỜNG CAO DÂNG NGHÈ so 1 - ÔQP,..TRƯỜNG ĐẠI HỌC KÝ THUẬT CÔNG NGHIỆPTRĂN VĂN NGHĨABÀI GIẢNGMô đun: Vi Mạ

Nghiên cứu áp dụng mô hình mạng nơ ron end to end cho nhận dạng tiếng nói tiếng việt ếng Việt”.Nội dung chính của luận văn được trình bày thành 03 chương với bõ cục như sau:

BỌ IU LỆNH ULAN KHL 1- - DAI HOC THÁI NGUYÊN TRƯỜNG CAO DÂNG NGHÈ so 1 - ÔQP,..TRƯỜNG ĐẠI HỌC KÝ THUẬT CÔNG NGHIỆPTRĂN VĂN NGHĨABÀI GIẢNGMô đun: Vi Mạ