« Home « Kết quả tìm kiếm

Nhận dạng tiếng nói

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

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-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

Với nhận dạng tiếng nói: Nhận dạng tiếng nói đã chính là một sự chứng minh cho tác dụng to lớn của mạng nơ-ron . 1.3 Căn bản về nhận dạng tiếng nói Nhận dạng tiếng nói là một mô hình nhận dạng phức tạp theo nhiều mức khác nhau. Một hệ thống nhận dạng tiếng nói thường có cấu trúc như Hình 1.1.

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

000000273249.pdf

dlib.hust.edu.vn

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. B thích nghi nhn thông tin t b gi i các tham s ca các mô hình âm hc, mô hình ngôn ng nhm nâng cao kt qu nhn dng. Mô hình ngôn ng (Language Models.

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

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.pdf

dlib.hust.edu.vn

Nguyen Hang Phuong COMPUTER SCIENCE MODELING DYNAMIC ACOUSTIC FEATURE OF SPEECH FOR VIETNAMESE SPEECH RECOGNITION AND APPLICATION FOR ANALYZING VOWEL – TO – VOWEL TRANSITIONS MÔ HÌNH ĐẶC TÍNH ÂM HỌC ĐỘNG CHO NHẬN DẠNG TIẾNG NÓI TIẾNG VIỆT VÀ ỨNG DỤNG CHO VIỆC PHÂN TÍCH SỰ CHUYỂN TIẾP NGUYÊN ÂM – NGUYÊN ÂM MASTER THESIS OF SCIENCE COMPUTER SCIENCE 2016A Hanoi – 2018 MINISTRY OF EDUCATION AND TRAINING HANOI UNIVERSITY OF SCIENCE AND TECHNOLOGY.

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

0000000240034.pdf

dlib.hust.edu.vn

Tổng quan về nhận dạng tiếng nói Nguyễn Tuấn Hải – Lớp cao học đo lường và các hệ thống điều khiển CHƯƠNG I. NHẬN DẠNG TIẾNG NÓI. 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. Hệ thống nhận dạng có từ điển cỡ nhỏ

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.

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

Do vậy, việc nâng cao chất lượng của hệ thống nhận dạng tiếng nói là rất cần thiết. b, Mục đích nghiên cứu của luận văn, đối tượng, phạm vi nghiên cứu Mục đích: Nghiên cứu và lựa chọn ra phương pháp nhận dạng tiếng nói bền vững với nhiễu để cải thiện chất lượng nhận dạng tiếng nói. Đối tượng: Áp dụng trong các bài toán nhận dạng tiếng nói. Phạm vi nghiên cứu: Nghiên cứu các phương pháp nhận dạng tiếng nói bền vững với nhiễu.

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.

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.

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

Ngoài các khó khăn trong nhận dạng tiếng nói nói chung, nhận dạng tiếng Việt nói còn gặp trở ngại lớn phải kể đến là vấn đề về phương ngữ tiếng Việt. Tiếng Việt có nhiều phương ngữ khác nhau. Sự khác biệt đó cũng ảnh hưởng tới các hệ thống nhận dạng tiếng Việt nói, làm giảm hiệu quả nhận dạng. Chính vì vậy, cần thiết phải nghiên cứu vấn đề nhận dạng tiếng Việt nói theo các vùng phương ngữ khác nhau nhằm tìm ra giải pháp kỹ thuật nâng cao hiệu quả nhận dạng tiếng Việt nói.

Nhận dạng tiếng việt truyền qua mạng

310415-tt.pdf

dlib.hust.edu.vn

Chương 1:Tổng quan về tiếng nói và xử lý tiếng nói Nội dung chương này nhắc lại các kiến thức cơ sở về tiếng nói và xử lý tiếng nói. Chương 2:Nhận dạng tự động tiếng nói Chương này nghiên cứu về các hệ thống nhận dạng tự động tiếng nói sử dụng mô hình Markov ẩn. Chương 3:Xây dựng hệ thống nhận dạng tiếng Việt nói truyền qua mạng Xây dựng mô hình hệ thống mà luận văn đang xây dựng sử dụng mô hình máy chủ master-slave. Trong đó bộ nhận dạng tiếng nói sẽ được kết nối vào thành phần nhánh(slave.

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 4: Cài đặt chương trình nhận dạng tiếng nói và đánh giá kết quả. Chương này trình bày các kết quả nhận dạng tiếng nói với các đặc trưng tìm được trong không gian phi tuyến và các đặc trưng tìm được trong không gian phi tuyến kết hợp với đặc trưng MFCC, đồng thời đánh giá kết quả nhận dạng tiếng nói đã đạt được.

Nhận dạng tiếng nói Tiếng Việt sử dụng mức dưới từ

dlib.hust.edu.vn

Nhận dạng tiếng nói phát âm rời rạc. Nhận dạng tiếng nói phát âm liên tục. 66 5 Sử dụng mô hình ngôn ngữ trong nhận dạng tiếng nói. Các thuật toán tìm kiếm trong nhận dạng tiếng nói. 84 6 Xây dựng chương trình nhận dạng tiếng nói tiếng Việt. Xây dựng hệ thống nhận dạng tiếng nói tiếng Việt. Chuẩn bị cơ sở dữ liệu tiếng nói. Nhận dạng tiếng nói trong chế độ thời gian thực. Các đơn vị nhận dạng thông thường. Đề xuất đơn vị nhận dạng cơ bản là bán âm tiết. Nhận dạng các từ chưa được huấn luyện.

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.

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.