Đang chuẩn bị liên kết để tải về tài liệu:
Luận văn:Nhận dạng tiếng nói tiếng việt - tìm hiểu và ứng dụng

Luận văn này xây dựng với mong muốn góp phần thúc đẩy quá trình trên, bằng cách kế thừa các đàn anh đàn chị đi trước, và thông qua việc tìm hiểu các thành tựu nước ngoài em mong rằng mình sẽ góp phần tạo nên những bước phát triển trong lĩnh vực nhận dạng tiếng nói ở nước ta. Qua quá trình nghiên cứu, em nhận thấy rằng nếu như chúng ta có sự phổ biến kiến thức rộng rãi, không chỉ cho những người chuyên về lĩnh vực công nghệ thông tin, mà còn cho những người không. | TRƯỜNG ĐẠI HỌC KHOA HỌC Tự NHIÊN KHOA CÔNG NGHỆ THÔNG TIN BỘ MÔN CÔNG NGHỆ TRI THỨC NGUYỄN HỒNG QUANG - 0012081 NHẬN DẠNG TIẾNG NÓ G VIỆT TÌM HIỂU VÀ ỨNG DỤNG GIÁO VIÊN HƯỚNG DẪN Th.s BÙI TIẾN LÊN LUẬN VĂN CỬ NHÂN TIN HỌC NIÊN KHÓA 2000 - 2004 Lời cảm ơn Hoàn thành luận văn này có sự đóng góp rất lớn của thầy Bùi Tiến Lên thầy đã hướng dẫn tạo điều kiện cho em trong quá trình thực hiện nghiên cứu nhận dạng tiếng nói em xin chân thành cảm ơn thầy. Em xin gởi lời cảm ơn đến các thầy cô trong trường đặc biệt là các thầy cô bộ môn Công Nghệ Tri Thức đă tạo ra một môi trường thật hoàn hảo cho chúng em học tập và nghiên cứu khoa học. Em cũng không thể không nhắc đến sự động viên chăm sóc của gia đình sự cộng tác giúp đỡ và ủng hộ tinh thần của bạn bè. Em xin được tri ơn tất cả.f TP. Hồ Chí Minh tháng 7 năm 2004. Nguyễn Hồng Quang 1 MỤC LỤC DANH SÁCH HÌNH VẼ.4 M Ở ĐẦ U.6 Chương 1 TỔNG QUAN.8 1.1 Nhận dạng.8 1.2 Nhận dạng tiếng nói.9 1.2.1 Xử lý âm thanh.9 1.2.2 Phân loại nhận dạng tiếng nói.10 1.2.2.1 Nhận dạng từ liên tục và nhận dạng từ cách biệt.10 1.2.2.2 Nhận dạng phụ thuộc người nói và độc lập người nói.11 1.2.3 Hệ thống nhận dạng tiếng nói tự động.13 1.2.4 Lý thuyết nhận dạng tiếng nói.14 1.2.4.1 Rút trích vector đặc trưng.15 1.2.4.2 Phân lớp. 17 Chương 2 XỬ LÝ TIENG NÓI RÚT TRÍCH VECTOR ĐẶC TRƯNG.21 2.1 Xử lý tiếng nói.21 2.1.1 Lấy mẫu tín hiệu.21 2.1.2 Bộ lọc tínhiệu.22 2.1.3 Dò tìm điểm cuối end-point detection .24 2.2 Rút trích đặc trưng.26 2.2.1 Các bước rút trích đặc trưng.27 2.2.1.1 Làm rõ tín hiệu.27 2.2.1.2 Phân đoạn thành các khung.27 2.2.1.3 Lấy cửa sổ.28 2.2.2 Các dạng đặc trưng tiếng nói .33 2.2.2.1 Biến đổi tín hiệu sang miền tần số.33 2.2.2.2 Đặc trưng năng lượng.35 2.2.2.3 Đặc trưng MfCc.36 2.2.2.4 Đặc trưng LPC .39 2.2.2.5 Đặc trưng tần số cơ bản.42 Chương 3 MÔ HÌNH Markov ẩn.49 3.1 Mô hình Markov ẩn.49 3.2 Ứng dụng Mô hình Markov vào nhận dạng tiếng nói.51 3.2.1 Thuật toán tiến.52 3.2.2 Thuật toán lùi. 53 3.2.3 Phương pháp tìm chuỗi trạng thái tối