TAILIEUCHUNG - Phát triển hệ thống nhận dạng phương ngữ vùng miền cho tiếng nói tiếng Việt

Bài viết Phát triển hệ thống nhận dạng phương ngữ vùng miền cho tiếng nói tiếng Việt trình bày quá trình tiền xử lý, trích chọn đặc trưng, đưa ra và so sánh hai phương pháp học máy phân loại vùng miền trong tiếng nói tiếng Việt : Rừng ngẫu nhiên - phân loại với học máy thuần, và mô hình mạng tích chập - mô hình phân loại học sâu. | Tuyển tập Hội nghị Khoa học thường niên năm 2021. ISBN 978-604-82-5957-0 PHÁT TRIỂN HỆ THỐNG NHẬN DẠNG PHƯƠNG NGỮ VÙNG MIỀN CHO TIẾNG NÓI TIẾNG VIỆT Dương Quang Tiến1 Đỗ Văn Hải1 1 Trường Đại học Thủy lợi 1. GIỚI THIỆU CHUNG nhau cho bài toán nhận dạng vùng miền với kho ngữ liệu tiếng Việt. Dữ liệu bao gồm Việt Nam là đất nước đa dạng về phương tệp âm thanh được thu thập từ các ngữ. Với mỗi vùng khác nhau người dân sẽ chương trình quảng cáo chương trình truyền có cách phát âm tiếng Việt riêng - cụ thể trên hình các cuộc phỏng vấn và nhiều nguồn lãnh thổ Việt Nam là 3 miền Bắc Trung khác được áp dụng các phương pháp tiền xử Nam khác nhau ở cả phát âm ngữ điệu âm lý trích xuất đặc trưng sau đó triển khai so vực hay cả từ vựng. sánh hai phương pháp phân loại bằng rừng Bài toán nhận dạng vùng miền đóng góp ngẫu nhiên Random Forest và mô hình vai trò quan trọng trong bài toán nhận dạng mạng nơ-ron tích chập Convolutional Neural tiếng nói. Tính năng nhận dạng vùng miền bổ Network - CNN với đầu vào được xử lý ở sung cho công nghệ trợ lý ảo hay các tổng trên. Thử nghiệm với rừng ngẫu nhiên cho đài tự động mang lại những lợi ích quan kết quả độ chính xác là 62 2 trên tập kiểm trọng cho toàn bộ ngành công nghệ xử lý tra. Kết quả của mạng nơ ron tích chập vượt tiếng nói tổng quan 1 . Một số nghiên cứu trội hơn với độ chính xác 73 9 . về phân loại vùng miền tiếng nói đã được phát triển gần đây tiêu biểu trong đưa ra các 2. PHƯƠNG PHÁP TRIỂN KHAI kết quả tốt nhưng với các ngôn ngữ nước ngoài. Trong phạm vi tiếng Việt theo hiểu Các tệp trong kho ngữ liệu được gán nhãn biết của chúng tôi vẫn chưa có nhiều kết quả phân loại thành 3 loại vùng giọng miền Bắc nổi trội trong bài toán phân loại vùng miền miền Trung và miền Nam. Bộ dữ liệu âm phương ngữ. thanh có nhiễu nền gồm tệp định dạng Trong nghiên cứu này chúng tôi trình bày .wav lấy mẫu ở tần số tách thành sự so sánh hai phương pháp học máy khác tệp cho huấn luyện mô hình 300 tệp Hình 1. Phân bổ về .

• Kỹ thuật lập trình
• 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
• Luận văn Thạc sĩ
• Công nghệ thông tin
• Hệ thống trợ lý thông minh ảo
• Cấu trúc hệ thống trợ lý ảo
• Xử lý ngôn ngữ tự nhiên
• Trợ lý ảo
• Ứng dụng ngân hàng
• Công nghệ ngân hàng
• Trợ lý ảo trên ứng dụng Mobile Banking
• Bảo mật sinh trắc học giọng nói
• Nghiệp vụ nhắc lịch thanh toán
• Kỷ yếu Hội thảo khoa học quốc gia
• Hội thảo khoa học Quản lý và hỗ trợ người học
• Giáo dục đại học
• Bảo tàng ảo 3D
• Lý luận chính trị
• Công nghệ thực tế ảo
• Trí tuệ nhân tạo
• Hệ thống trợ lý ảo
• Kĩ thuật trong chatbot
• Ngôn ngữ tự nhiên
• Trí tuệ nhân tạo
• Nguồn dữ liệu tìm kiếm truy vấn
• Công nghệ trí thông minh nhân tạo
• Thủ tục hành chính
• Công nghệ OCR
• Xử lý thủ tục hành chính
• Kiến trúc hoạt động của Chatbot
• Trợ lý ảo trong công tác tiếp dân
• Đào tạo tín chỉ
• Đào tạo mở
• Mạng xã hội
• Trường Đại học Mở Hà Nội
• Dịch vụ mạng xã hội ảo