Đồ án tốt nghiệp: “Nghiên cứu thiết kế ứng dụng điều khiển nhà Thông minh trên nền tảng Raspberry Pi và công nghệ AI xử lý tiếng nói”

HỌC VIỆN CƠNG NGHỆ BƯU CHÍNH VIỄN THƠNG KHOA VIỄN THÔNG I ™&˜ ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP ĐẠI HỌC ĐỀ TÀI: “Nghiên cứu thiết kế ứng dụng điều khiển nhà Thông minh tảng Raspberry Pi cơng nghệ AI xử lý tiếng nói” Giảng viên hướng dẫn : TS NGUYỄN VIỆT HƯNG Sinh viên thực : NGUYỄN TIẾN HẢI Lớp : D17CQVT08-B Khóa : 2017 – 2022 Hệ : ĐẠI HỌC CHÍNH QUY HÀ NỘI – 12/2021 NHẬN XÉT CỦA GIÁO VIÊN HƯỚNG DẪN Các ứng dụng, hệ thống điều khiển nhà thông minh phát triển mạnh mẽ trở thành xu thời gian tới Việc ứng dụng cơng nghệ AI xử lý tiếng nói vào hệ thống giúp việc điều khiển, tương tác người dùng với hệ thống trở nên đơn giản, gần gũi Từ mang đến cho người dùng trải nghiệm mang tính cá nhân hóa cao hơn, thể độ hiệu hệ thống nhà thông minh Đồ án: “Nghiên cứu thiết kế ứng dụng điều khiển nhà Thông minh tảng Raspberry Pi công nghệ AI xử lý tiếng nói” tìm hiểu cơng nghệ IoT nói chung tảng xây cơng nghệ ứng dụng nhà thơng minh nói riêng Từ đề tài, đề xuất thiết kế, triển khai số ứng dụng demo cho nhà thông minh sử dụng bo mạch nhúng lập trình ứng dụng điện thoại thơng minh Đây đề tài nghiên cứu địi hỏi đầu tư tìm hiểu nhiều mảng kiến thức, khả triển khai thiết bị thực tế Do đồ án mang ý nghĩa khoa học thực tiễn cao Về hình thức đồ án trình bày rõ ràng, theo qui định đồ án tốt nghiệp Học viện Cơng nghệ Bưu Viễn thơng Trong trình làm đồ án, sinh viên Nguyễn Tiến Hải thể tinh thần nghiêm túc, khả tìm hiểu tinh thần học hỏi Từ nắm vững kiến thức kiến thức mở rộng đồ án Nhận xét chung, đồ án đáp ứng đầy đủ nội dung theo đề cương yêu cầu đồ án tốt nghiệp Đề nghị cho phép sinh viên Nguyễn Tiến Hải bảo vệ trước hội đồng tốt nghiệp Điểm: …………………….……… (bằng chữ: … …………… ….) …………, ngày tháng năm 20 CÁN BỘ - GIẢNG VIÊN HƯỚNG DẪN (ký, họ tên) TS NGUYỄN VIỆT HƯNG NHẬN XÉT CỦA GIÁO VIÊN PHẢN BIỆN ………………………………………………………………………………………… ………………………………………………………………………………………… ………………………………………………………………………………………… ………………………………………………………………………………………… ………………………………………………………………………………………… ………………………………………………………………………………………… ………………………………………………………………………………………… ………………………………………………………………………………………… ………………………………………………………………………………………… ………………………………………………………………………………………… ………………………………………………………………………………………… ………………………………………………………………………………………… ………………………………………………………………………………………… ………………………………………………………………………………………… ………………………………………………………………………………………… ………………………………………………………………………………………… ………………………………………………………………………………………… ………………………………………………………………………………………… ………………………………………………………………………………………… Điểm: …………………….……… (bằng chữ: … …………… ….) …………, ngày… tháng… năm 20 CÁN BỘ - GIẢNG VIÊN PHẢN BIỆN (ký, họ tên) Đồ án tốt nghiệp Đại học Lời cảm ơn LỜI CẢM ƠN Sau thời gian dài học tập, nghiên cứu trường em hồn thành đồ án tốt nghiệp cuối khóa Lời cho em phép gửi tới thầy giáo TS Nguyễn Việt Hưng – giảng viên khoa Viễn thông I – Học viện Cơng nghệ Bưu Viễn thơng lời cảm ơn sâu sắc chân thành nhất, cảm ơn thầy bảo để em hồn thành đồ án tốt nghiệp Em xin gửi lời cảm ơn tới toàn thể thầy, khoa hết lịng dạy dỗ em trình học tập trường Giúp em trang bị khối kiến thức kinh nghiệm quý báu chuyên môn, sống để làm hành trang trường Con xin gửi lời cảm ơn chân thành đến bố mẹ người ln quan tâm, chăm sóc cho vật chất lẫn tinh thần, tạo điều kiện tốt cho để chuyên tâm học tập, nghiên cứu Nơi nguồn động viên, chỗ dựa vững cho Cuối cùng, xin cảm ơn tất bạn bè người đồng hành với suốt chặng đường vừa qua, người giúp đỡ, khích lệ phê bình góp ý giúp tơi hồn thành khóa luận thuận lợi Các bạn cho tình cảm q giá thiêng liêng nhất, tơi không quên Hà Nội, tháng 12 năm 2021 Sinh viên thực NGUYỄN TIẾN HẢI Nguyễn Tiến Hải – D17CQVT08B i Đồ án tốt nghiệp Đại học Mục lục MỤC LỤC LỜI CẢM ƠN i DANH MỤC CÁC BẢNG, SƠ ĐỒ VÀ HÌNH iv KÝ HIỆU CÁC CỤM TỪ VIẾT TẮT vi LỜI MỞ ĐẦU CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN VỀ IOT, NHÀ THÔNG MINH VÀ NỀN TẢNG RASPBERRY PI 1.1 IoT gì? 1.1.1 Giới thiệu thổng quát IoT: .2 1.1.2 Phân loại IoT 1.1.3 Hoạt động mạng IoT 1.1.4 Giao thức truyền tải liệu 1.2 Nhà thông minh – Smart Home: .6 1.2.1 Khái niệm nhà thông minh 1.2.2 Cấu trúc hệ thống nhà thông minh: 1.2.3 Ưu nhược điểm nhà thông minh .8 1.2.4 Hoạt động nhà thông minh 1.3 Raspberry Pi .10 1.3.1 Sơ lược Raspberry Pi 10 1.3.2 Các thiết bị Raspberry Pi 11 1.3.3 Hoạt động Ứng dụng Raspberry Pi 14 1.3.4 GPIO Raspberry Pi 14 1.4 KẾT LUẬN CHƯƠNG 16 CHƯƠNG 2: CÔNG NGHỆ AI TRONG XỬ LÝ TIẾNG NÓI .17 2.1 Công nghệ AI 17 2.1.1 Tổng quan trí tuệ nhân tạo AI .17 2.1.2 Các loại công nghệ AI: .17 2.1.3 Ứng dụng AI 19 2.2 Mạng nơ-ron (Neural Networks) 19 2.2.1 Khái niệm 19 2.2.2 Công thức mạng nơ-ron: 20 Nguyễn Tiến Hải – D17CQVT08B ii Đồ án tốt nghiệp Đại học Mục lục 2.3 Nhận diện giọng nói chuyển hóa thành văn .24 2.4 Quy trình xử lý liệu âm 24 2.4.1 Tiền xử lý liệu: 25 2.4.2 Kiến trúc hệ thống: 26 2.5 Ứng dụng công nghệ AI vào nhận diện giọng nói 29 2.5.1 Mơ hình nhận dạng mẫu giọng nói 29 2.5.2 Cách hệ thống hoạt động: 30 2.5.3 Thuật tốn xử lý giọng nói 30 2.6 KẾT LUẬN CHƯƠNG 30 CHƯƠNG 3: XÂY DỰNG HỆ THỐNG THỬ NGHIỆM .31 3.1 Kiến trúc hệ thống thử nghiệm 31 3.2 Các công nghệ sử dụng hệ thống 31 3.2.1 Framework React Native: 31 3.2.2 NodeJS: .37 3.2.3 Hệ thống quản lý sở liệu InfluxDB 39 3.2.4 Kết nối MQTT: 40 3.3 Xây dựng hệ thống thực nghiệm .42 3.3.1 Thiết lập Raspberry Pi 42 3.3.2 Thiết lập kết nối MQTT Server 52 3.3.3 Cơ sở liệu lưu trữ thông số 54 3.3.4 Thiết kế ứng dụng Rsmart 55 3.4 KẾT LUẬN CHƯƠNG 64 KẾT LUẬN 65 DANH MỤC TÀI LIỆU THAM KHẢO 66 Nguyễn Tiến Hải – D17CQVT08B iii Đồ án tốt nghiệp Đại học Danh mục bảng, sơ đồ hình DANH MỤC CÁC BẢNG, SƠ ĐỒ VÀ HÌNH Hình ảnh chương 1: Hình 1.1 Các cảm biến thơng thường .4 Hình Sơ đồ hệ thống IOT Hình Giao thức truyền MQTT Hình Cấu trúc hệ thống nhà thông minh Hình Logo Raspberry Pi 11 Hình Raspberry Pi model B .12 Hình Bộ sản phẩm Raspberry Pi 400 12 Hình Raspberry Pi Zero W 13 Hình Raspberry Pi Pico 13 Hình 10 Danh sách chân GPIO Raspberry Pi 15 Hình ảnh chương 2: Hình Cấu trúc mạng nơ ron với phản hồi 21 Hình 2 Mơ hình kỹ thuật nơ-ron 22 Hình Sơ đồ cấu trúc mạng nơ-ron hai lớp 23 Hình Đầu vào đầu hệ thống nhận diện giọng nói 24 Hình 2 Quy trình xử lý âm dự đốn đầu 24 Hình Các bước tiền xử lý âm .26 Hình Các lớp CNN xử lý phổ để tạo Feature Maps 27 Hình RNN rời rạc hóa Feature maps chuyển cho lớp LSTM chiều 28 Hình Lớp tuyến tính Softmax tạo xác suất ký tự cho bước thời gian 28 Hình Giải mã bảng xác suất ký tự để đưa đầu cuối 29 Hình ảnh chương 3: Hình Kiến trúc hệ thống thử nghiệm 31 Hình Logo React Native 32 Hình 3 Luồng hoạt động React Native 32 Hình Sơ đồ mơ hình MVP .34 Hình Sơ đồ mơ hình MVVM 35 Hình Sơ đồ luồng hoạt động Redux 37 Hình Hình ảnh biểu tượng NodeJS 38 Hình Các điểm mạnh InfluxDB 39 Hình Vị trí MQTT hệ thống IoT 41 Nguyễn Tiến Hải – D17CQVT08B iv Đồ án tốt nghiệp Đại học Danh mục bảng, sơ đồ hình Hình 10 Sơ đồ giao thức MQTT 42 Hình 11 Kết nối Raspberry Pi với LED 43 Hình 12 Mô-tơ bước 28BYJ-48 với điều khiển ULN2003 44 Hình 13 Sơ đồ kết nối Mô-tơ bước với Raspberry Pi 44 Hình 14 Kết nối thực tế với Mô-tơ bước 45 Hình 15 Bộ điều khiển Mơ-tơ hoạt động 47 Hình 16 Cảm biến nhiệt độ, độ ẩm SHT31-D 48 Hình 17 Sơ đồ kết nối với SHT31-D 48 Hình 18 Kết nối thực tế với SHT31-D .49 Hình 19 Kết thu từ cảm biến 50 Hình 20 Hình ảnh thực tế hệ thống 51 Hình 21 Màn hình đăng nhập ứng dụng 57 Hình 22 Màn hình ứng dụng 59 Hình 23 Giao diện nhận diện giọng nói ứng dụng .60 Hình 24: Tổng quan hệ thống xử lý lệnh Server 61 Hình 25 Sơ đồ kiểm tra từ khóa .61 Hình 26 Các trường hợp xảy hệ thống xử lý đèn 62 Hình 27 Luồng xử lý Raspberry Pi .63 Hình 28 Kết sau nhận diện giọng nói thực lệnh .64 Danh sách bảng Bảng 1 Bảng chức chân cắm GPIO 15 Bảng Bảng định nghĩa biến 21 Nguyễn Tiến Hải – D17CQVT08B v Đồ án tốt nghiệp Đại học Ký hiệu cụm từ viết tắt KÝ HIỆU CÁC CỤM TỪ VIẾT TẮT Thuật ngữ Mô tả tiếng Anh Mô tả tiếng Việt IoT Internet of Things Vạn vật kết nối AI Artificial Intelligence Trí tuệ nhân tạo IP Internet Protocol Address Địa giao thức internet MQTT Message Transport Giao thức truyền thông điệp CoAP Constrained Application Protocol AMQP Advanced Protocol Queuing Telemetry Message Giao thức truyền tải tài liệu Queuing Giao thức xếp hàng thông điệp nâng cao DDS Data Distribution Service Dịch vụ phân phối liệu GUI Graphical user interface Giao diện đồ họa người dùng SBC Small single-board computers Máy tính nhỏ bo mạch đơn SoC System on a chip Hệ thống chip CPU Central processing unit Bộ phận xử lý trung tâm HDMI High-Definition Interface RAM Random-access memory Bộ nhớ truy cập tạm thời GPIO General Purpose Input/Output Đầu vào / đầu cho mục đích chung AGI Artificial General Intelligence Trí tuệ nhân tạo thông thường Mel-frequency coefficients Hệ số cepstral tần số Mel MFCC Multimedia Giao diện đa phương tiện độ nét cao cepstral CNN Convolutional Neural Network Mạng nơ-ron tổng hợp RNN Recurrent Neural Network Mạng nơ-ron lặp lại LSTM Long Short Term Memory Bộ nhớ ngắn hạn dài hạn HTTP Hypertext Transfer Protocol Giao thức truyền siêu văn Transmission Control Protocol Giao thức điều khiển truyền dẫn TCP Nguyễn Tiến Hải – D17CQVT08B vi Đồ án tốt nghiệp Đại học TSDB SCADA LED Time series database Ký hiệu cụm từ viết tắt Cơ sở liệu chuỗi thời gian Supervisory Control And Data Điều khiển giám sát thu thập Acquisition liệu Light-emitting diode Nguyễn Tiến Hải – D17CQVT08B Đèn Điốt phát quang vii Đồ án tốt nghiệp Đại học Chương 3: Xây dựng hệ thống thử nghiệm Tại đây, ta sử dụng thư viện Aedes, thư viện dành cho Node.js tạo khung cho kết nối MQTT với chức phát triển thêm cách sử dụng tiện ích Để bắt đầu, ta khởi tạo Aedes bắt đầu lắng nghe gói tin MQTT cổng cài đặt: broker.listen = function listen(cb) { broker.aedes = aedes(); const options = { key: fs.readFileSync('./certificates/broker-private.pem'), cert: fs.readFileSync('./certificates/broker-public.pem'), }; broker.server = tls.createServer(options, broker.aedes.handle); log.info(`Starting MQTT broker on port:${config.mqtt.port}`); broker.server.listen(config.mqtt.port); cb(); }; Tiếp theo, máy khách cần xác thực tên đăng nhập mật Ta cần thiết lập xác thực cho Aedes sau: broker.setupAuthentication = function setupAuthentication() { broker.aedes.authenticate = (client, username, password, cb) => { if (username && typeof username === 'string' && username === config.mqtt.username) { if (password && typeof password === 'object' && password.toString() === config.mqtt.password) { cb(null, true); log.info(`Client: ${client} authenticated successfully`); } } else { cb(false, false); } }; }; Để nhận gói tin thơng số nhiệt độ độ ẩm bên trên, ta cần đăng kí Server lắng nghe gói tin “house/sensors” sau: Nguyễn Tiến Hải – D17CQVT08B 53 Đồ án tốt nghiệp Đại học Chương 3: Xây dựng hệ thống thử nghiệm receiver.client.on('connect', () => { log.info(`Connected successfully to the MQTT broker at ${config.mqtt.broker} on port ${config.mqtt.port}`); receiver.client.subscribe(config.mqtt.topic); receiver.client.on('message', (topic, message) => { if (topic === config.mqtt.topic) { const parsedMessage = helper.parseJsonToObject(message.toString()); messageCallback(parsedMessage); } }); connectCallback(); }); Như ta hồn thành việc nhận thơng số từ gói tin gửi lên Tương tự với việc gửi nhận gói tin thơng số cảm biến, server hệ thống phần cứng trao đổi để kích hoạt lệnh liên quan bật tắt đèn, mở đóng cửa, rèm cửa,… 3.3.3 Cơ sở liệu lưu trữ thông số Để lưu lại thông số, thuận tiện cho việc kiểm tra, em sử dụng hệ thống sở liệu InfluxDB Để tương tác với InfluxDB, em sử dụng thư viện node-influx dành cho Node.js kết nối với sở liệu sau: storage.connect = function connect(cb) { storage.influx = new Influx.InfluxDB({ host: config.database.host, database: config.database.name, username: config.database.user, password: config.database.password, schema: [ { measurement: 'temperature', fields: { temperature: Influx.FieldType.FLOAT, }, tags: ['host'], }, ], }); Nguyễn Tiến Hải – D17CQVT08B 54 Đồ án tốt nghiệp Đại học Chương 3: Xây dựng hệ thống thử nghiệm storage.influx.getDatabaseNames().then((names) => { if (!names.includes(config.database.name)) { return storage.influx.createDatabase(config.database.name); } return null; }).then(cb); }; Sau đó, ta lưu lại liệu hàm save : storage.save = function save(message, cb) { log.info(`Storing message: ${message.temperature} ${message.timeStamp}`); storage.influx.writePoints([ { measurement: 'sensors', fields: { temperature: message.temperature, humidity: message.humidity, }, timestamp: message.timeStamp, }, ]).then(cb); }; 3.3.4 Thiết kế ứng dụng Rsmart Các tính sử dụng ứng dụng Rsmart: - Đăng nhập Màn hình gồm thơng tin thông số nhiệt độ, độ ẩm, với bảng điều khiển đèn rèm cửa Nhận diện lệnh giọng nói 3.3.4.1 Tính đăng nhập: Để đảm bảo tính bảo mật người dùng, người dùng cần phải đăng nhập tên đăng nhập mật Hàm requestSignIn bên giúp ứng dụng liên hệ với Server để đăng nhập: async requestSignIn( username: string, password: string, ): Promise { return Axios.post(this.baseUrl, { identifier: username, password, }) then(res => { Nguyễn Tiến Hải – D17CQVT08B 55 Đồ án tốt nghiệp Đại học Chương 3: Xây dựng hệ thống thử nghiệm console.log(res.data) Axios.defaults.headers.Authorization = `Bearer ${res.data.jwt}` return res.data }) catch(err => { console.log(err) showMessage({ message: 'Error!', description: 'No active account found with the given credentials!', type: 'danger', }) return null }) } Phần giao diện hình đăng nhập: Welcome back Nguyễn Tiến Hải – D17CQVT08B 56 Đồ án tốt nghiệp Đại học Chương 3: Xây dựng hệ thống thử nghiệm Hình 21 Màn hình đăng nhập ứng dụng 3.3.4.2 Màn hình ứng dụng Màn hình bao gồm phần: Thơng số bảng điều khiển cho phòng Đối với thông số bản, ta sử dụng thông số Server trả thư viện Axios, hoạt động React Native phục vụ gửi, xử lý Restful API Hàm getOverview phục vụ việc lấy thông số từ cảm biến Server: async getOverview(): Promise { return Axios.get(this.baseURL + 'sensors') then(res => { console.log(res.data) return res.data }) catch(err => { console.log(err) showMessage({ message: 'Error!', description: 'Check your Internet Connection!', type: 'danger', }) }) } Nguyễn Tiến Hải – D17CQVT08B 57 Đồ án tốt nghiệp Đại học Chương 3: Xây dựng hệ thống thử nghiệm Phần giao diện thông số bản: {sensorsData.temperature} ° C Temperature {sensorsData.humidity} % Humidity Đối với phần bảng điều khiển, người dùng thao tác bật tắt thiết bị mong muốn lần chạm Nguyễn Tiến Hải – D17CQVT08B 58 Đồ án tốt nghiệp Đại học Chương 3: Xây dựng hệ thống thử nghiệm Hình 22 Màn hình ứng dụng 3.3.4.3 Tính nhận diện lệnh giọng nói Ở hình chính, ta có nút microphone, ấn vào nút kích hoạt chế độ nhận diện giọng nói Khi đó, người dùng lệnh cho ứng dụng bật tắt thiết bị nhà giọng nói Tại em sử dụng thư viện nhận diện giọng nói react-native-voice React Native để hỗ trợ nhận diện giọng nói Thư viện sử dụng chuyển đổi giọng nói thành văn có sẵn hệ điều hành Sử dụng hàm onSpeechResults để nhận liệu sau chuyển đổi thành ký tự onSpeechResults = (e: SpeechResultsEvent) => { console.log('onSpeechResults: ', e.value); this.setState({ results: e.value, }); }; Nguyễn Tiến Hải – D17CQVT08B 59 Đồ án tốt nghiệp Đại học Chương 3: Xây dựng hệ thống thử nghiệm Hình 23 Giao diện nhận diện giọng nói ứng dụng Ví dụ ta muốn lệnh tắt đèn phịng khách, ta nói: “ Turn off light one in living room” Sau nhận diện giọng nói, cho kết mảng ký tự sau: [ “Turn”, “off”, “light”, “one”, “in”, “living”, “room” ] Kết ứng dụng gửi lên server để xử lý đưa lệnh phù hợp với yêu cầu người dùng Tại đây, server xử lý mảng ký tự cách kiểm tra xem có chứa từ khóa đưa lệnh phù hợp với u cầu người dùng Nguyễn Tiến Hải – D17CQVT08B 60 Đồ án tốt nghiệp Đại học Chương 3: Xây dựng hệ thống thử nghiệm Hình 24: Tổng quan hệ thống xử lý lệnh Server Để bắt đầu, hệ thống kiểm tra liệu đầu vào từ cho sẵn Hình 25 Sơ đồ kiểm tra từ khóa Nguyễn Tiến Hải – D17CQVT08B 61 Đồ án tốt nghiệp Đại học Chương 3: Xây dựng hệ thống thử nghiệm Tại có từ kiểm tra, hệ thống kiểm tra xác phải có từ từ sử dụng câu lệnh Nếu sai, hệ thống trả phản hồi lỗi thực câu lệnh Nếu đúng, hệ thống tiến đến phân tích câu lệnh Tại đây, có từ, từ tương ứng với 16 trường hợp xảy Hình 26 Các trường hợp xảy hệ thống xử lý đèn Ví dụ với mảng ký tự bên trên, hệ thống kiểm tra nhận thấy xuất từ khóa “off”, “light”, “one”, “living”, đưa kết cần thực hành động tắt đèn phòng khách Hệ thống gửi tới Raspberry Pi gói tin MQTT với chủ đề house/living/light, nội dung gồm có: “index: 1” đèn số 1, “status”: false thể cần tắt đèn Nguyễn Tiến Hải – D17CQVT08B 62 Đồ án tốt nghiệp Đại học Chương 3: Xây dựng hệ thống thử nghiệm Hình 27 Luồng xử lý Raspberry Pi Sau gửi thơng tin tới Raspberry Pi, tiếp nhận, xử lý trả gói tin MQTT tương ứng với trạng thái hành động /house/action/success cho trạng thái thành công /house/action/failed cho trạng thái thất bại Cuối Server sau nhận trạng thái thành công thất bại Raspberry Pi gửi lại thông tin cho ứng dụng thông báo kết hành động Log từ server xử lý hành động: [LOG] onReceiveCommand [“off”, “light”, “one”, “living”] [LOG] Command approved [LOG] Sending /house/living/light [LOG] /house/action/success triggered [LOG] Sending response and close connection Kết sau xử lý: Nguyễn Tiến Hải – D17CQVT08B 63 Đồ án tốt nghiệp Đại học Chương 3: Xây dựng hệ thống thử nghiệm Hình 28 Kết sau nhận diện giọng nói thực lệnh 3.4 KẾT LUẬN CHƯƠNG Chương trình bày thực nghiệm hệ thống IoT điều khiển nhà thơng minh, có áp dụng cơng nghệ nhận diện, chuyển đổi giọng nói thành văn ứng dụng di động Qua hình dung cách cụ thể hệ thống IoT, nhà thông minh Nguyễn Tiến Hải – D17CQVT08B 64 Đồ án tốt nghiệp Đại học Kết luận KẾT LUẬN IoT, nhà thơng minh trí tuệ nhân tạo xu hướng giới Đồ án đặc điểm cơng nghệ trình bày hệ thống thực nghiệm để dễ hình dung hệ thống nhà thông minh Trong thời gian tới, để đồ án phát triển hơn, em dự định phát triển hệ thống nhận diện giọng nói, nhận diện câu lệnh áp dụng công nghệ trợ lý ảo Google Assistant Từ giúp việc nhận dạng, xử lý giọng nói lệnh cho hệ thống trở nên đơn giản hơn, thông minh Nguyễn Tiến Hải – D17CQVT08B 65 Đồ án tốt nghiệp Đại học Danh mục tài liệu tham khảo DANH MỤC TÀI LIỆU THAM KHẢO [1] Samuel Greengard; The Internet of Things; March 20, 2015 [2] Adam Juniper; The Smart Smart Home Handbook: Control Your Home With Your Voice; November 6, 2018 [3] Steven Goodwin; Smart Home Automation with Linux and Raspberry Pi; June 10, 2013 [4] Dong Yu, Automatic Speech Recognition: A Deep Learning Approach (Signals and Communication Technology), 2015th edition (November 28, 2014); [5] Vishal Passricha, Rajesh Aggarwal; Convolutional Neural Networks for Raw Speech Recognition, December 2018 Nguyễn Tiến Hải – D17CQVT08B 66 Hệ thống hỗ trợ nâng cao chất lượng tài liệu KẾT QUẢ KIỂM TRA TRÙNG LẶP TÀI LIỆU THÔNG TIN TÀI LIỆU Tác giả Nguyễn Tiến Hải Tên tài liệu Đồ án - Nguyễn Tiến Hải - B17DCVT112 Thời gian kiểm tra 24-12-2021, 04:56:29 Thời gian tạo báo cáo 24-12-2021, 04:58:20 KẾT QUẢ KIỂM TRA TRÙNG LẶP Điểm Nguồn trùng lặp tiêu biểu [text.123doc.org, 123doc.org, viblo.asia] (*) Kết trùng lặp phụ thuộc vào liệu hệ thống thời điểm kiểm tra ... thống nhà thông minh Đồ án: “Nghiên cứu thiết kế ứng dụng điều khiển nhà Thông minh tảng Raspberry Pi cơng nghệ AI xử lý tiếng nói” tìm hiểu cơng nghệ IoT nói chung tảng xây công nghệ ứng dụng nhà. .. thống nhà thơng minh Do em chọn đề tài “Nghiên cứu thiết kế ứng dụng điều khiển nhà Thông minh tảng Raspberry Pi công nghệ AI xử lý tiếng nói” Mục tiêu đề tài: Tìm hiểu IoT, nhà thơng minh tảng Raspberry. .. trình bày công nghệ AI cách áp dụng vấn đề xử lý tiếng nói Nguyễn Tiến Hải – D17CQVT08B 16 Đồ án tốt nghiệp Đại học Chương 2: Cơng nghệ AI xử lý tiếng nói CHƯƠNG CƠNG NGHỆ AI TRONG XỬ LÝ TIẾNG NĨI