TAILIEUCHUNG - ỨNG DỤNG MÔ HÌNH MARKOV ẨN ĐỂ NHẬN DẠNG TIẾNG NÓI TRÊN FPGA

Mô hình Markov ẩn (HMM) là một mô hình thống kê, thích hợp ứng dụng trong việc nhận dạng mẫu: tiếng nói, hình ảnh và chữ viết HMM được ứng dụng rộng rãi trong những năm gần đây vi hai lý do. Thứ nhất, mô hình có độ chính xác cao trong nhiều ứng dụng; Thứ hai, cấu trúc mô hình có thể thay đổi dễ dàng cho phù hợp với từng ứng dụng cụ thể. | Tạp chí Khoa học Trường Đại học Cần Thơ Phần A Khoa học Tự nhiên Công nghệ và Môi trường 25 2013 1-7 Tạp chí Khoa học - Đại học Cần Thơ website sj. ctu. edu. vn KHOA HOC ỨNG DỤNG MÔ HÌNH MARKOV ẨN ĐỂ NHẬN DẠNG TIẾNG NÓI TRÊN FPGA Nguyễn Cao Quí1 1 Bộ môn Điện tử Viễn thông Khoa Công nghệ Trường Đại học Cần Thơ Thông tin chung Ngày nhận 11 10 2011 Ngày chấp nhận 25 03 2013 Title Speech recognition using hidden Markov model on FPGA Từ khóa Nhận dạng tiếng nói mô hình Markov ẩn FPGA Keywords Speech recognition hidden Markov model FPGA ABSTRACT Hidden Markov Model HMM is a statistical model well suited for pattern recognition speech image handwriting . HMM has widely used in the last several years because of the two reasons. First it can perform with high accuracy in a wide range of application second the model structure can be changed easily to fit practical applications. This paper focused on studying of HMM for speech recognition and installing it on FPGA. HMM has many parameters so choosing appropriate parameters of the model for the FPGA is included in the project. The selection is very important and must balance between time and accuracy. TÓM TẮT Mô hình Markov ẩn HMM là một mô hình thống kê thích hợp ứng dụng trong việc nhận dạng mâu tiếng nói hình ảnh và chữ viết. HMM được ứng dụng rộng rãi trong những năm gần đây vi hai lý do. Thứ nhất mô hình có độ chính xác cao trong nhiều ứng dụng Thứ hai cấu trúc mô hình có thê thay đôi dê dàng cho phù hợp với từng ứng dụng cụ thê. Bài báo này tập trung nghiên cứu mô hình Markov ẩn theo hướng ứng dụng nhận dạng tiếng nói và cài đặt mô hình này lên chip FPGA. HMM có nhiều tham số vì vậy việc lựa chọn tham số sao cho tốt nhất cũng được thực hiện trong đề tài. Việc lựa chọn này rất quan trọng nó phải đạt được sự cân bằng giữa tốc độ xử lý và độ chính xác. Hệ thống nhận dạng này được cài đặt trên FPGA đê nhận dạng các từ đơn số lượng từ trong bộ từ vựng có thê thay đôi nhờ khả năng có thê huấn luyện của HMM. Do hệ thống nhận .

• Báo cáo khoa học
• mô hình Markov ẩn
• MÔ HÌNH MARKOV
• báo cáo khoa học
• nghiên cứu khoa học
• công nghệ môi trường
• khoa học tự nhiên
• Markov
• công nghệ thông tin
• kỹ thuật lập trình
• thủ thuật máy tính
• tài liệu học vi tính
• cách sử dụng máy tính
• Phương pháp lượng tử hóa vector
• Nhận dạng tiếng nói Tiếng Việt
• Mô hình điều khiển tivi
• Mô hình nhận dạng tiếng nói Tiếng Việt
• Kỷ yếu hội nghị Quốc gia về Điện tử truyền thông
• Phát hiện bất thường trong dáng đi ở người
• Mô hình dáng đi bất thường
• Mô hình hồi quy
• Đại số hình học
• Mật độ Gauss
• Đại số hình học bảo giác
• Tính toán xác suất
• tiếng nói tiếng Việt
• mạng nơ ron nhân tạo
• luận văn
• kỹ thuật điện
• hệ thống điện
• tóm tắt luận văn
• Tạp chí khoa học
• Gán nhãn từ loại tiếng Việt
• Gãn nhãn từ loại
• Kho ngữ liệu
• Tập dấu hiệu quan sát
• Bài toán quan sát quỹ đạo
• Quan sát quỹ đạo đa mục tiêu
• Phương pháp ước lượng tuần tự Bayes
• Luận văn Thạc sĩ
• Luận văn Thạc sĩ Khoa học máy tính
• Hệ thống nhận dạng tiếng nói
• Kỹ thuật xử lý tiếng nói
• Phát hiện rối loạn dáng đi
• Mô hình Markov ẩn tuần hoàn CHMM
• Cách tiếp cận trên nền video
• Hệ thống giám sát chăm sóc sức khỏe
• Mô hình Markov ẩn tuần hoàn
• Luận án Tiến sĩ
• Luận án Tiến sĩ Toán học
• Lý thuyết xác suất
• Thống kê toán học
• Bài toán quan sát quỹ đạo đa mục tiêu
• Phương pháp lọc bayes
• Thuật toán EM
• Cây đột biến di truyền
• Cơ sở dữ liệu kháng thuốc HIV
• Đột biến kháng thuốc
• Vietnamese speech synthesis
• Context dependent
• Speech parameterization
• Statistical parametric speech synthesis
• Hidden Markov Models
• Mel frequency cepstral coefficient
• Fundamental frequency
• Mô hình nhận dạng tiếng nói
• Kiến trúc end2end
• Mô hình âm học
• Mạng nơ ron tích chập
• Dự báo dữ liệu chuỗi thời gian
• Ứng dụng mạng nơron
• Khoảng dự đoán
• Tham số của mô hình
• Mô hình phi tuyến tính
• Thuật toán Viterbi cải tiến
• Mô hình quan sát đa mục tiêu
• Thuật toán Viterbi
• Xây dựng thuật toán Viterbi cải tiến
• Nhận dạng hành động con người
• Mô hình hóa người 3D
• Thuộc tính quan hệ hình học
• Kỹ thuật k means clustering
• Xây dựng Mô đun điều khiển bằng giọng nói
• Ứng dụng đọc báo điện tử cho người khiếm thị
• Nhận dạng tiếng nói rời rạc
• Điều khiển máy tính bằng giọng nói
• Đề tài khoa học và công nghệ
• Đề tài khoa học và công nghệ cấp bộ
• Cải thiện chất lượng tiếng nói tiếng Việt
• Dự báo chuỗi thời gian
• Mô hình mạng neural nhân tạo
• Thuật toán preSCRIMP
• Dự báo giá chứng khoán
• Đường ống dẫn khí
• Trí tuệ nhân tạo
• Mô hình cây quyết định
• luận văn thạc sỹ
• luận văn kỹ thuật điện tử
• hệ thống thông tin di động 3g
• mô hình bán Markov ẩn
• mô hình nguồn lỗi
• Hệ thống công cụ VIPER
• Nhận dạng tiếng nói
• các dạng đặc trưng tiếng nói
• xử lý tiếng nói
• lý thuyết nhận dạng tiếng nói
• trình bày báo cáo
• tài liệu báo cáo khoa học
• cách trình bày báo cáo khoa học
• báo cáo khoa học sinh học
• báo cáo khoa học toán học
• ngữ pháp tiếng Việt