TAILIEUCHUNG - Sử dụng mảng micro để tăng cường chất lượng nhận dạng tiếng nói

Bài viết Sử dụng mảng micro để tăng cường chất lượng nhận dạng tiếng nói giới thiệu về mảng micro và ứng dụng của nó trong bài toán nhận dạng tiếng nói với khoảng cách xa. Kết quả thử nghiệm với bộ dữ liệu tiếng Việt cho thấy việc sử dụng mảng micro kết hợp với thuật toán beamforming cho kết quả tốt hơn nhiều khi sử dụng micro đơn. | Tuyển tập Hội nghị Khoa học thường niên năm 2022. ISBN 978-604-82-7001-8 SỬ DỤNG MẢNG MICRO ĐỂ TĂNG CƯỜNG CHẤT LƯỢNG NHẬN DẠNG TIẾNG NÓI Phạm Thanh Bình1 Nguyễn Thị Phương Thảo1 Đỗ Văn Hải1 1 Trường Đại học Thủy lợi 1. MỞ ĐẦU cứu đã khá lâu trước tiên được áp dụng cho các tín hiệu băng hẹp như radar sonar và sau Chất lượng của các hệ thống nhận dạng này được áp dụng cho các tín hiệu băng rộng tiếng nói hiện nay đã đạt chất lượng khá tốt. như tiếng nói lưu ý rằng khái niệm băng rộng Tuy nhiên trong những trường hợp như loa băng hẹp ở đây dựa trên tỷ số giữa băng thông thông minh nhà thông minh thu âm cuộc của tín hiệu trên tần số trung tâm . Tùy vào họp thì khoảng cách giữa người nói và micro ứng dụng việc bố trí các microphone có thể thường ở khá xa nhau lên đến hàng mét. Khi theo dạng đường thẳng đường tròn hình chữ đó độ chính xác của hệ thống nhận dạng bị nhật hay hình cầu Hình 1 . giảm rõ rệt. Để giải quyết vấn đề trên có một cách tiếp cận là sử dụng mảng micro microphone array . Mảng micro là một hệ thống gồm nhiều micro để thu tín hiệu âm Hình 1. Một số cách bố trí mảng micro. thanh mảng micro có những ưu điểm nổi Do khoảng cách từ các micro đến nguồn bật so với micro đơn đặc biệt khi nguồn âm âm là khác nhau nên mỗi micro sẽ thu được có khoảng cách xa như âm thanh với các độ trễ khác nhau. Để đơn Xác định nguồn âm. giản hóa giả sử chúng ta có một mảng micro Beamforming. tuyến tính các micro nằm trên 1 đường thẳng Giảm nhiễu. và cách đều nhau một khoảng cách d giả Khử vang. thiết rằng nguồn âm ở khá xa far-field mảng Trong nghiên cứu này chúng tôi sẽ thử micro do đó sóng âm đến các micro dưới nghiệm và đánh giá việc sử dụng mảng micro dạng các mặt phẳng song song thay vì các để tăng cường chất lượng nhận dạng tiếng nói hình cầu Hình 2a . Tín hiệu tổng hợp của cho bài toán tiếng Việt. đầu ra mảng micro có M micro đơn là M 1 2. GIỚI THIỆU VỀ MẢNG MICRO y n x n m m 0 Hệ thống thính giác của con người bao gồm 2 tai có thể định vị được hướng của nguồn âm trong đó

• Kĩ thuật Viễn thông
• Chất lượng nhận dạng tiếng nói
• Thuật toán beamforming
• Biến đổi Fourier rời rạc
• Dữ liệu tiếng nói
• Hệ thống nhận dạng tiếng nói
• Mô hình ngôn ngữ
• Nhận dạng tiếng nói tiếng Việt
• Mô hình ngôn ngữ Transformer XL
• Mô hình RNN
• Bài giảng Xử lý tiếng nói
• Xử lý tiếng nói
• Hệ thống tổng hợp chữ viết sang tiếng nói
• Nhận dạng tiếng nói
• Cấu trúc hệ nhận dạng tiếng nói
• Hệ thống thông tin
• 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
• Ứng dụng nhận dạng tiếng nói
• Quy trình nhận dạng tiếng nói
• Dịch vụ nhận dạng tiếng nói
• Đặc tính tín hiệu của tiếng nói
• Tổng đài chăm sóc khách hàng
• 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
• Hệ thống nhúng
• 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
• Phương ngữ phát âm
• Mô hình GMM
• công nghệ sapi
• hệ thống STT
• hệ thống TTS
• phần mềm nhận dạng
• cơ điện tử
• cơ khí
• kỹ thuật nhận dạng tiếng nói
• công nghệ
• Dữ liệu băng hẹp
• Nhận dạng tiếng nói băng rộng
• Mạng nơ ron
• Tín hiệu băng rộng
• Nhận dạng tiếng nói chữ số Việt
• Nói chữ số Việt
• Hệ thống nhập điểm
• Chương trình nhập điểm
• Nhận dạn chữ số
• Mô hình Markov ẩn
• Bộ công cụ nhận dạng HTK
• Chữ số Việt
• Hệ thống nhận dạng
• 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
• Luận văn Thạc sĩ Khoa học máy tính
• Kỹ thuật xử lý tiếng nói
• 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
• Nhận dạng phương ngữ tiếng Việt
• Độc lập người nói
• Bộ ngữ liệu VDSPEC
• Hệ thống nhận dạng tự động tiếng nói
• Công nghệ thông tin
• Phương ngữ tiếng Việt
• Cuộc thi nhận dạng tiếng nói
• Mô hình ASR
• Hệ thống xử lý giọng nói
• Bộ dữ liệu ASR Task1
• Kiến trúc Conformer
• 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
• Hệ thống điều khiển xe lăn
• Quy trình hoạt động của xe lăn
• Nền tảng nhúng Beagleboard C4
• Robot nhện sáu chân
• Sơ đồ điều khiển quạt bằng tiếng nói
• tiếng nói tiếng Việt
• mạng nơ ron nhân tạo
• luận văn
• kỹ thuật điện
• hệ thống điện
• tóm tắt luận văn