TAILIEUCHUNG - Nghiên cứu phương pháp nhận dạng phân biệt tiếng nói với âm nhạc

Trong bài báo này mục đích nghiên cứu ban đầu của chúng tôi chủ yếu là nhận dạng phân biệt hai loại âm thanh: tiếng nói và âm nhạc với kết quả thu được có độ chính xác khá cao, với tiếng nói có độ chính xác xấp xỉ 84%, âm nhạc là 92%. Trong tương lai chúng tôi mong muốn phát triển hệ thống có khả năng nhận dạng phân biệt nhiều lớp âm thanh hơn. | Đỗ Thị Loan và Đtg Tạp chí KHOA HỌC & CÔNG NGHỆ 112(12)/2: 89 - 95 NGHIÊN CỨU PHƯƠNG PHÁP NHẬN DẠNG PHÂN BIỆT TIẾNG NÓI VỚI ÂM NHẠC Đỗ Thị Loan, Lưu Thị Liễu, Nguyễn Thị Hiền Trường Đại học Công nghệ thông tin và Truyền thông – ĐH Thái Nguyên TÓM TẮT Tự động nhận dạng phân biệt tiếng nói với âm nhạc là công cụ quan trọng trong nhiều ứng dụng đa phương tiện. Để nhận dạng phân biệt tiếng nói với âm nhạc, chúng tôi đã sử dụng ba đặc trưng: tần suất vượt điểm không cao (HZCRR), tỷ lệ khung có năng lượng ngắn hạn thấp (LSTER), độ biến thiên phổ (SF) và thuật toán sử dụng để huấn luyện cũng như nhận dạng là K-NN (K Nearest Neighbor). Dữ liệu là các đoạn nhạc gồm nhiều thể loại từ nhạc không lời tới nhạc có lời (nhạc Việt Nam, nhạc Rock, nhạc Pop, Đồng quê), các đoạn tiếng nói của giọng nam và nữ bằng tiếng Việt. Trong bài báo này mục đích nghiên cứu ban đầu của chúng tôi chủ yếu là nhận dạng phân biệt hai loại âm thanh: tiếng nói và âm nhạc với kết quả thu được có độ chính xác khá cao, với tiếng nói có độ chính xác xấp xỉ 84%, âm nhạc là 92%. Trong tương lai chúng tôi mong muốn phát triển hệ thống có khả năng nhận dạng phân biệt nhiều lớp âm thanh hơn. Từ khóa: Phân biệt, tiếng nói, âm nhạc, nhạc Việt Nam, tiếng Việt. GIỚI THIỆU* Nhận dạng phân biệt tiếng nói với âm nhạc là một phần trong hệ thống phân loại âm thanh ASC (Audio Signal Classifier) [1] hay trong hệ thống nhận dạng các khung cảnh âm thanh CASR (Computeral Audio Scence Recognizer) [2], nhận dạng các chương trình trên ti vi [3], [4], hay hệ thống phiên dịch nốt nhạc AMTS [5]. Để xây dựng một hệ thống hoàn chỉnh thì rất khó khăn vì âm thanh rất phong phú, đa dạng và mỗi loại có những đặc trưng riêng, sự kết hợp giữa chúng tạo nên vô vàn các dạng âm thanh khác nhau, điều này ảnh hưởng lớn đến việc phân loại các khung cảnh âm thanh. Hầu hết các nghiên cứu nhận dạng phân biệt các lớp âm thanh đều căn cứ theo từng trường hợp mà bạn đưa về số lớp, và một vài điều kiện ràng buộc khác. Chẳng hạn phân loại âm .

• Âm nhạc
• Phương pháp nhận dạng phân biệt tiếng nói
• Phân biệt tiếng nói với âm nhạc
• Nhạc Việt Nam
• Năng lượng ngắn hạn thấp
• Tiếng nói và âm nhạc
• Phương pháp nhận dạng cảm xúc tiếng Việt nói
• Cảm xúc tiếng Việt nói
• Nhận dạng cảm xúc
• Phân tích phân biệt tuyến tính LDA
• Bộ ngữ liệu cảm xúc cho tiếng Việt
• Phương thức bảo tồn
• Phương pháp phát huy
• Phương pháp truyền bá di sản
• Di sản văn hóa phi vật thể
• Di sản âm nhạc
• Đài tiếng nói Việt Nam
• Di sản văn hóa
• Phương tiện truyền thông