TAILIEUCHUNG - Cải thiện hiệu năng hệ thống nhận dạng tiếng Việt với thông tin về phương ngữ

Bài viết trình bày kết quả th nghiệm nhận dạng phương ngữ tiếng Việt và việc cải thiện hiệu năng của hệ thống nhận dạng tiếng Việt khi có thông tin về phương ngữ. Mời các bạn cùng tham khảo bài viết để nắm chi tiết hơn nội dung nghiên cứu. | Kỷ yếu Hội nghị Khoa học Quốc gia lần thứ IX Nghiên cứu cơ bản và ứng dụng Công nghệ thông tin FAIR 9 Cần Thơ ngày 4-5 8 2016 DOI CẢI THIỆN HIỆU NĂNG HỆ THỐNG NHẬN DẠNG TIẾNG VIỆT VỚI THÔNG TIN VỀ PHƯƠNG NGỮ Phạm Ngọc Hƣng 1 2 Trịnh Văn Loan1 2 Nguyễn Hồng Quang2 Trần Vũ Duy2 1 Khoa Công nghệ thông tin Trường Đại học Sư phạm Kỹ thuật Hưng Yên 2 Viện Công nghệ Thông tin và Truyền thông Trường Đại học Bách khoa Hà Nội phamngochung@ loantv@ quangnh@ tranvuduy14@ TÓM TẮT Tiếng Việt là ngôn ngữ có thanh điệu và có nhiều phương ngữ khác nhau. Ảnh hưởng của yếu tố phương ngữ tới các hệ thống nhận dạng tự động tiếng Việt nói là đáng kể. Có nhiều phương pháp khác nhau đã được nghiên cứu và áp dụng cho nhận dạng phương ngữ như GMM Gaussian Mixture Model Supervector . ài báo tr nh bày kết quả th nghiệm nhận dạng phương ngữ tiếng Việt và việc cải thiện hiệu n ng của hệ thống nhận dạng tiếng Việt khi có thông tin về phương ngữ. Ngữ liệu d ng cho nhận dạng là phương ngữ của ba giọng Hà Nội Huế Thành phố Hồ Chí Minh đại diện cho ba miền ắc Trung Nam. Mô hình GMM đã được d ng để nhận dạng phương ngữ. Kết quả th nghiệm cho th y tỷ lệ nhận dạng đ ng phương ngữ tiếng Việt đạt 71 khi s dụng các tham số MFCC kết hợp với F0 chuẩn hóa theo trung b nh của F0 t ng 12 so với trường hợp chỉ s dụng MFCC. Tỷ lệ nhận dạng tiếng Việt nói s dụng HMM được n ng cao khi b sung thông tin về phương ngữ với lỗi từ là 6 76 giảm 2 61 so với trường hợp chưa có thông tin phương ngữ. Từ khóa Nhận dạng phương ngữ tiếng Việt GMM HMM MFCC tần số cơ bản nhận dạng tiếng Việt nói. I. GIỚI THIỆU Hệ thống nhận dạng tự động tiếng nói đã được nghiên cứu từ sớm và đạt được nhiều tiến bộ. Chất lượng nhận dạng đã được nâng cao tuy nhiên hiệu năng nhận dạng tỷ lệ nhận dạng chưa đúng vẫn còn đáng kể. Có nhiều yếu tố tác động và là nguyên nhân ảnh hưởng đến hiệu năng của hệ thống nhận dạng tự động tiếng nói. Trong số đó có thể kể đến yếu tố về .

• Kỹ thuật lập trình
• Hệ thống nhận dạng tiếng Việt
• Nhận dạng tiếng Việt
• Thông tin về phương ngữ
• Nhận dạng tiếng Việt nói
• Ma trận nhầm lẫn nhận dạng phương ngữ
• Luận án Tiến sỹ Hệ thống thông tin
• Hệ thống thông tin
• Nhận dạng tiếng nói
• Phương ngữ phát âm
• Mô hình GMM
• Nhận dạng phương ngữ tiếng Việt
• Hệ thống nhúng
• Nhận dạng phương ngữ trên hệ thống nhúng
• Bộ ngữ liệu VDSPEC
• Phương ngữ tiếng Việt
• Mô hình nhận dạng tiếng nói
• Lý thuyết xử lý tiếng nói
• Quá trình tiền xử lý tiếng nói
• Hệ thống mô phỏng nhận dạng tiếng nói
• Mô hình Markov ẩn
• Bộ công cụ nhận dạng HTK
• Chữ số Việt
• Hệ thống nhận dạng
• Mô hình ngôn ngữ
• Nhận dạng tiếng nói tiếng Việt
• Mô hình ngôn ngữ Transformer XL
• Hệ thống nhận dạng tiếng nói
• Mô hình RNN
• Luận án tiến sĩ Hệ thống thông tin
• Luận án tiến sĩ
• Nhận dạng tiếng nói phát âm
• Phương ngữ chính của tiếng Việt
• Phương thức phát âm
• Kỷ yếu hội nghị Quốc gia về Điện tử truyền thông
• Hệ thống nhúng nhận dạng tiếng nói tiếng Việt
• Mel Frequency Cepstral Coefficients
• Dynamic Time Warping
• Luận văn Thạc sĩ
• Luận văn Thạc sĩ Hệ thống thông tin
• Phương pháp học sâu
• Xử lý âm thanh
• Điều khiển thiết bị bằng tiếng nói
• Phương pháp nhận dạng tiếng nói
• Nhận dạng tiếng nói bằng tiếng Việt
• Cách thức nhận dạng tiếng nói
• Thư viện CMU Sphinx
• Nhận dạng thực thể
• Văn bản ngắn Tiếng Việt
• Bài toán nhận dạng thực thể
• Thuật toán L CRFs
• Tạp chí Khoa Học Giáo Dục Kỹ Thuật
• Giáo Dục Kỹ Thuật
• Hệ thống nhận dạng giọng
• Nhận dạng giọng nói tiếng Việt
• Xử lý ngôn ngữ tự nhiên
• Bài toán nhận dạng vùng miền
• Hệ thống nhận dạng phương ngữ
• Mô hình mạng tích chập
• Mô hình phân loại học sâu
• Công nghệ trợ lý ảo
• Công nghệ thông tin
• Nhận dạng tiếng nói chữ số Việt
• Nói chữ số Việt
• Hệ thống nhập điểm
• Chương trình nhập điểm
• Nhận dạn chữ số
• Độc lập người nói
• Hệ thống nhận dạng tự động tiếng nói
• Nhận dạng chữ viết tay
• Ứng dụng mạng nơron
• Công nghệ thồng tin
• Trích lọc thông tin
• Hệ thống nhận dạng chữ viết
• Nhận dạng chữ tiếng Việt
• Nhận dạng thực thể định danh
• Thực thể định danh
• Văn bản tiếng Việt
• Hệ thống nhận dạng dựa trên tập luật
• Mô hình nhận dạng thực thể
• Nhận dạng cử chỉ tay
• Ngôn ngữ tiếng Việt
• Ngôn ngữ cử chỉ giao tiếp
• Hệ thống nhận dạng ngôn ngữ cử chỉ bàn tay
• Principle Component Analysis
• Nhận dạng thực thể có tên
• Mô hình CRF
• Công cụ CRF++
• Tên các thực thể trong tiếng Việt
• Hệ thống nhận dạng thực thể
• trình nhận dạng tập từ
• hạn chế Tiếng Việt
• môi trường nhiễu
• luận văn
• thiết kế hệ thống
• kỹ thuật lập trình
• lập trình ứng dụng
• Luận văn Thạc sỹ Công nghê thông tin
• Quản lý hệ thống thông tin
• Kỹ thuật xử lý ảnh
• Nâng cao chất lượng nhận dạng tiếng Việt
• Hệ thống xử lý ảnh
• Nhận dạng thanh điệu
• khoa học điều khiển
• hệ thống kỹ thuật
• điều khiển học
• nghiên cứu tin học
• Lý thuyết thuật toán
• tự động học
• Nhận dạng từ