Luận Văn Thạc Sĩ Nghiên Cứu Áp Dụng Mô Hình Mạng Nơ-Ron End-To-End Cho Nhận Dạng Tiếng Nói Tiếng Việt

Discussion in 'Chuyên Ngành Kỹ Thuật Viễn Thông' started by quanh.bv, Apr 1, 2021.

  1. quanh.bv

    quanh.bv Administrator Quản Trị Viên

    [​IMG]
    Nhận dạng tiếng nói là mong ước của khoa học và con người. Những người máy có thể hiểu được tiếng người nói và thực thi nhiệm vụ theo mệnh lệnh người nói. Các kỹ thuật nhận dạng tiếng nói đã và đang rất phát triển, đặc biệt với một số ngôn ngữ phổ dụng như Anh, Pháp, Trung Quốc,… Những yếu tố chính ảnh hưởng đến chất lượng của một hệ thống nhận dạng tiếng nói như: Người nói, tốc độ nói, hoàn cảnh nói, nhiễu, kích thước từ điển, cách thức phát âm,… tuy nhiên hiện nay vẫn chưa có một giải pháp nào hoàn thiện giải quyết tất cả các yếu tố đó. Các phương pháp cơ bản thường được sử dụng cho nhận dạng tiếng nói là: Kỹ thuật so khớp mẫu, mạng nơ-ron, phương pháp dựa trên tri thức và mô hình Markov ẩn. Trong đó phương pháp sử dụng mô hình Markov ẩn (Hidden Markov Model HMM) được sử dụng phổ biến nhất.
    • Luận văn thạc sĩ Điện điện tử,
    • Chuyên ngành Kỹ thuật viễn thông
    • Người hướng dẫn: TS. Nguyễn Văn Huy
    • Tác giả: Trần Văn Nghĩa
    • Số trang: 69
    • Kiểu file: PDF
    • Ngôn ngữ: Tiếng Việt
    • Đại học Kỹ thuật Công nghiệp - Đại học Thái Nguyên 2019
    Link Download
    http://tailieudientu.lrc.tnu.edu.vn...ho-nhan-dang-tieng-noi-tieng-viet-156851.html
    https://drive.google.com/uc?id=1f7HlMBFvdLzy5uqZ9Yv4xFA0Bln3iP86
    https://drive.google.com/drive/folders/1yLBzZ1rSQoNjmWeJTM6cEZ3WGQHg04L1
     

Share This Page