« Home « Kết quả tìm kiếm

Nhận dạng tiếng nó

Tìm thấy 20+ kết quả cho từ khóa "Nhận dạng tiếng nó"

Tích hợp đặc điểm của tiếng Việt vào hệ thống nhận dạng tiếng nói.

000000273249-tt.pdf

dlib.hust.edu.vn

1 TÓM TẮT LUẬN VĂN THẠC SĨ Đề tài: Tích hợp đặc điểm của tiếng Việt vào hệ thống nhận dạng tiếng nói Tác giả luận văn: Đỗ Quốc Bình Khóa: 2012B Người hướng dẫn: TS. Nguyễn Hồng Quang a) Lý do chọn đề tài Trong khoa học máy tính nhận dạng tiếng nói là một quá trình chuyển những lời nói thành văn bản nó còn được biết đến một số các tên gọi “Tự động nhận tiếng dọng nói” hay “Máy tính nhận dạng tiếng nói” hay “Tiếng nói thành văn bản”.

Xây dựng mô hình nhận dạng tiếng nói sử dụng mạng nơ-ron

dlib.hust.edu.vn

Đặc điểm tiếng nói theo khái niệm âm học, ngữ pháp và đặc biệt là Xây dựng mô hình nhận dạng tiếng nói sử dụng mạng nơ-ron - 13 -tiếng Việt sẽ được tìm hiểu kỹ trong chương 2. 1: Mô hình hệ thống nhận dạng tiếng nói o Fourier analysis (FFT): Khi xử lý tín tiếng nói ta phải rời rạc hóa nó theo thời gian. Xây dựng mô hình nhận dạng tiếng nói sử dụng mạng nơ-ron - 14 - Hình 1. Xây dựng mô hình nhận dạng tiếng nói sử dụng mạng nơ-ron - 16.

Mô hình Markov ẩn và ứng dụng trong nhận dạng tiếng nói

repository.vnu.edu.vn

Đây sẽ là hướng tiếp cận tương lai của nhận dạng tiếng nói.. Việc nhận dạng tiếng nói gặp một số khó khăn sau:.

Mô hình Markov ẩn và ứng dụng trong nhận dạng tiếng nói

repository.vnu.edu.vn

Đây sẽ là hướng tiếp cận tương lai của nhận dạng tiếng nói.. Việc nhận dạng tiếng nói gặp một số khó khăn sau:.

Tích hợp đặc điểm của tiếng Việt vào hệ thống nhận dạng tiếng nói.

000000273249.pdf

dlib.hust.edu.vn

Các ng dng nhn dng ting nói ít khi. vì vy nó to ra nhiu kh c thù cho nhn dng ting nóị 5 1.1.1. Một số khó khăn gặp phải khi thực hiện nhận dạng tiếng nói  Nhn dng ting nói có rt nhi. S ng c ing n - là mt yu t ng ln khi thc hin nhn dng. c t vng càng ln thì càng khó nhn dng. ng: h thng nhn dng có th b. chính xác ca h thng nhn dng. B gii mã s dng c mô hình ngôn ng.

Mô hình hóa đặc tính âm học động cho hệ thống nhận dạng tiếng nói Việt bằng phần mềm Kaldi và ứng dụng cho việc phân tích sự chuyển tiếp nguyên âm - phụ âm =

000000311971-TT.pdf

dlib.hust.edu.vn

Tuy nhiên, các nghiên cứu này phần lớn mới dừng lại ở việc nghiên cứu các đặc trưng tiếng Việt, nghiên cứu hệ thống nhận dạng tiếng nói tiếng Việt liên tục sử dụng mô hình HMM-GMM và tham số kinh điển MFCC, nhận dạng thanh điệu tiếng nói, xây dựng hệ thống nhận dạng trên các cộng cụ như HTK, Sphinx hoặc Kaldi…Tuy nhiên chưa có nghiên cứu cụ thể nào về hướng tiếp cận cải tiến hoặc thay đổi tham số đặc trưng cho tiếng nói. b) Mục đích nghiên cứu của luận văn, đối tượng và phạm vi nghiên cứu Mục đích

Nhận dạng tiếng nói tiếng việt sử dụng mô hình chuỗi Markov ẩn và mạng nơ-ron

0000000240034.pdf

dlib.hust.edu.vn

XÂY DỰNG CHƯƠNG TRÌNH NHẬN DẠNG TIẾNG NÓI TIẾNG VIỆT VI.1. LỰA CHỌN MÔ HÌNH CHO BÀI TOÁN NHẬN DẠNG TIẾNG VIỆT VI.1.1. Hệ thống nhận dạng lời nói đề xuất VI.1.2. XÂY DỰNG CHƯƠNG TRÌNH NHẬN DẠNG TIẾNG VIỆT VI.2. Các kết quả nhận dạng với cơ sở DARPA RM độc lập người nói.50 Bảng 5.3. Kết quả nhận dạng với mô hinh HMM Bảng 5.6.

Nghiên cứu hệ thống nhận dạng bền vững tiếng nói ứng dụng trong nhận dạng từ khóa tiếng Việt

000000253601-TT.pdf

dlib.hust.edu.vn

Ứng dụng trong nhận dạng tiếng nói tiếng Việt. c, Nội dung chính của luận văn và các đóng góp mới của tác giả Nội dung: Luận văn gồm các phần sau: Phần mở đầu Chương 1: Cơ sở lý thuyết, gồm các nội dung: Các vấn đề tồn tại và một số phương pháp nâng cao chất lượng tiếng nó trong hệ thống nhận dạng tiếng nói hiện nay.

Nghiên cứu hệ thống nhận dạng bền vững tiếng nói ứng dụng trong nhận dạng từ khóa tiếng Việt

000000253601.pdf

dlib.hust.edu.vn

Chất lượng nhận dạng tiếng nói Chất lượng của hệ thống nhận dạng tiếng nói thường được đánh giá dựa trên tỷ lệ lỗi từ. Hệ thống nhận dạng tiếng nói có tỷ lệ lỗi từ càng thấp là hệ thống nhận dạng tiếng nói càng chính xác. Thời gian nhận dạng tiếng nói d. Bài toán đặt ra với hệ thống tự động nhận dạng tiếng nói Bài toán: Xây dựng hệ thống nhận dạng tiếng nói có thể hoạt động được trong môi trường có nhiễu.

Nhận dạng tiếng việt truyền qua mạng

310415-tt.pdf

dlib.hust.edu.vn

TÓM TẮT LUẬN VĂN THẠC SĨ Đề tài: Nhận dạng tiếng Việt truyền qua mạng Tác giả luận văn: Nguyễn Đình Anh Khoá: 2013B Người hướng dẫn: PGS. Trịnh Văn Loan Từ khoá: nhận dạng tiếng nói, nhận dạng tiếng Việt, nhận dạ ng tiếng Việt truyền qua mạng Nội dung tóm tắt a) Lý do chọn đề tài Trên thế giới, người ta đã đưa ra rất nhiều công trình nghiên cứu với các phương pháp nhận dạng tiếng nói khác nhau.

Mạng nơ ron sâu và ứng dụng vào nhận dạng Tiếng Việt nói

310384.pdf

dlib.hust.edu.vn

Mạng nơ ron sâu cho mô hình âm học trong nhận dạng tiếng nói . Huấn luyện mạng Nơ ron sâu [13. Hệ thống nhận dạng tiếng nói [20. Cấu trúc của một hệ thống nhận dạng tiếng nói. Phân loại hệ thống nhận dạng tiếng nói. Các phương pháp nhận dạng tiếng nói. Các ứng dụng của nhận dạng tiếng nói. Mô hình GMM. Bộ công cụ nhận dạng tiếng nói Kaldi [2. NHẬN DẠNG TIẾNG VIỆT NÓI TRÊN NỀN BỘ CÔNG CỤ KALDI TÍCH HỢP MẠNG NƠ RON SÂU. Mô hình thư mục làm việc trong Kaldi.

Mạng nơ ron sâu và ứng dụng vào nhận dạng Tiếng Việt nói

310384-tt.pdf

dlib.hust.edu.vn

1 TÓM TẮT LUẬN VĂN THẠC SĨ Đề tài: Mạng Nơ ron sâu và ứng dụng vào nhận dạng tiếng Việt nói Tác giả luận văn: Nguyễn Thị Thanh Khóa: 2013B Người hướng dẫn: TS. Nguyễn Hồng Quang Từ khóa (Keyword): Nhận dạng tiếng nói. tiếng Việt nói. bộ công cụ nhận dạng Kaldi. mô hình ngôn ngữ. từ điển phát âm, mạng nơ ron sâu. Nội dung tóm tắt: a) Lý do chọn đề tài - Nhận dạng tiếng Việt nói được ứng dụng trong nhiều lĩnh vực như: tổng đài tự động.

Nhận dạng tiếng Việt sử dụng biến đổi Wavelet và mô hình Markov ẩn

repository.vnu.edu.vn

Nhận dạng tiếng Việt sử dụng biến đổi Wavelet và mô hình Markov ẩn. Abstract: Tổng quan về nhận dạng tiếng nói, xử lý tiếng nói, rút trích vector đặc trưng và nghiên cứu về biến đổi wavelet, về mô hình Markov ẩn HMM và ứng dụng trong nhận dạng tiếng nói. Khảo sát về các đặc điểm ngữ âm của tiếng Việt như âm vị tiếng Việt, thanh điệu tiếng Việt.

Ứng dụng lý thuyết phi tuyến trong xử lý và nhận dạng tiếng Việt

000000295273-tt.pdf

dlib.hust.edu.vn

Chương 2: Cơ sở xử lý tiếng nói và các mô hình nhận dạng tiếng nói. Chương này giới thiệu mô hình tuyến tính sử dụng cho phân tích và tìm đặc trưng của các từ tiếng Việt cần nhận dạng, giới thiệu mô hình thống kê nhận dạng mẫu, xây dựng mô hình nhận dạng từ tiếng Việt sử dụng mô hình Markov ẩn. Chương 3: Phương thức xử lý tín hiệu phi tuyến tính và các phương pháp tìm vectơ đặc trưng trong không gian phi tuyến tính.

Nhận dạng tự động tiếng nói phát âm liên tục cho các phương ngữ chính của Tiếng việt theo phương thức phát âm

277299-tt.pdf

dlib.hust.edu.vn

Nghiên cứu nhận dạng tiếng nói và nhận dạng phương ngữ tiếng Việt 19 nhận dạng cho hệ thống nhận dạng phương ngữ tiếng Việt. CẢI THIỆN HIỆU NĂNG NHẬN DẠNG TIẾNG VIỆT VỚI THÔNG TIN VỀ PHƯƠNG NGỮ 4.1. HMM nhận dạng tiếng Việt nói 4.1.1. HMM nhận dạng tiếng Việt nói theo ba phương ngữ chính 4.1.2.1. Hệ thống nhận dạng bao gồm 2 giai đoạn là: huấn luyện mô hình và nhận dạng. Nhận dạng phương ngữ tiếng Việt với bộ phân lớp MultilayerPerceptron 3.4.1.

Ứng dụng lý thuyết phi tuyến trong xử lý và nhận dạng tiếng Việt

000000295273.pdf

dlib.hust.edu.vn

Phn m c phát trin t mã ngun m Microsoft Speech SDK nhn dng ting Anh thông qua thc hun luyn d liu ting Vit và c chuyi trung gian gia ting Vit và ting Anh, vic nhn dng t ting Vit c thc hin. nhn bit ting nói ting Vit. 1.2 Lịch sử nghiên cứu nhận dạng tiếng nói tự động (ASR) H thng nhn dng ting u tiên c xây dng t .

Nhận dạng tiếng nói Tiếng Việt sử dụng mức dưới từ

dlib.hust.edu.vn

Nhận dạng tiếng nói Nhận dạng tiếng nói hiện đang là một trong những vấn đề nhận được nhiều sự quan tâm của các nhà nghiên cứu bởi tiềm năng ứng dụng to lớn của nó. Một cách tổng quát, nhận dạng tiếng nói là làm cho máy hiểu, nhận biết được ngữ nghĩa của lời nói. Các hệ thống nhận dạng tiếng nói có thể được phân thành các loại như sau. Nhận dạng các từ phát âm rời rạc / liên tục. Nhận dạng tiếng nói phụ thuộc người nói / không phụ thuộc người nói.

Nhận dạng tự động tiếng Việt nói sử dụng bộ công cụ Sphinx

255614-tt.pdf

dlib.hust.edu.vn

Các bước xây dựng hệ thống nhận dạng tiếng nói. Thử nghiệm với mô hình độc lập ngữ cảnh và mô hình phụ thuộc ngữ cảnh, với mô hình ngôn ngữ bigram và mô hình ngôn ngữ trigram. Đánh giá kết quả của hệ thống nhận dạng tiếng nói (%WER - tỷ lệ lỗi nhận dạng từ).Tỷ lệ này càng thấp thì hệ thống nhận dạng tiếng nói càng tốt.

Nhận dạng người nói

254796.pdf

dlib.hust.edu.vn

25 CHƯƠNG 2 - LÝ THUYẾT NHẬN DẠNG TIẾNG NÓI. Tổng quan lý thuyết nhận dạng lời nói. Nhận dạng (Pattern Recognition. Nhận dạng tiếng nói. Các nguyên tắc cơ bản trong nhận dạng tiếng nói. Quá trình nhận dạng tiếng nói. Các cách tiếp cận lý thuyết nhận dạng tiếng nói. Tiếp cận nhận dạng mẫu. Các phương pháp nhận dạng tiếng nói. Các khó khăn trong quá trình nhận dạng. Ngữ âm tiếng việt trong nhận dạng lời nói.

Nhận dạng người nói

254796-tt.pdf

dlib.hust.edu.vn

Trang 1/2 TÓM TẮT LUẬN VĂN THẠC SĨ Đề tài: Nhận dạng người nói Tác giả luận văn: Cung Văn Minh Khóa: 2009 Người hướng dẫn: PGS.TS. Đặng Văn Chuyết Nội dung tóm tắt: a) Lý do chọn đề tài Tiếng nói là phương tiện trao đổi thông tin phổ biến nhất của con người. Nhận dạng người từ giọng nói hay nhận dạng người nói (speaker recognition) cùng với nhận dạng tiếng nói (speech recognition) là những lĩnh vực nhận dạng liên quan đến xử lý tiếng nói đang được quan tâm nghiên cứu hiện nay.