1. Trang chủ
  2. » Luận Văn - Báo Cáo

Tổng hợp tiếng nói trên T-Engine

116 456 1
Tài liệu đã được kiểm tra trùng lặp

Đang tải... (xem toàn văn)

Tài liệu hạn chế xem trước, để xem đầy đủ mời bạn chọn Tải xuống

THÔNG TIN TÀI LIỆU

Thông tin cơ bản

Định dạng
Số trang 116
Dung lượng 12,33 MB

Nội dung

T-Engine SH7760 là một vi xử lí, có tính năng: một bộ điều khiển LCD, USB host và các chức năng ngoại vi khác

Tổng hợp và nhận dạng tiếng Việt trên hệ nhúng T-Engine SH7760 1 LỜI NÓI ĐẦU 3 PHẦN I 4 GIỚI THIỆU T-ENGINE SH7760 4 1.1 Đặc tả T-Engine. 5 1.2 Mô hình tổng quan. 6 1.3 Giao diện của SH7760. 8 PHẦN II 9 TÔNG QUAN VỀ TÍN HIỆU TIẾNG NÓI 9 2.1 Quá trình phát âm. 10 2.2 Biểu diễn tín hiệu tiếng nói. 11 2.3 Âm vị trong tiếng nói. 13 2.4 Kết luận. 15 PHẦN III 16 NHẬN DẠNG TIẾNG NÓI TRÊN T-ENGINE 16 3.1 Tổng quan. 16 3.2 Phân tích tham số đặc trưng của tín hiệu tiếng nói. 19 3.2.1 Ghi âm và tiền xử lý tín hiệu. 20 3.2.2 Loại bỏ khoảng lặng. 22 3.2.3 Phân khung và hàm cửa sổ. 24 3.2.4 Tách tham số đặc trưng. 26 3.2.5 Đánh giá năng lượng. 30 3.2.6 Các tham số tức thời (tham số động). 31 3.2.7 Hiệu chỉnh kết quả. 33 3.2.8 Kết luận. 34 3.3 Ứng dụng mô hình Markov trong nhận dạng tiếng nói. 34 3.3.1 Tổng quan về HMM. 35 3.3.2 Lựa chọn mô hình Markov cho ứng dụng nhận dạng tiếng nói. 47 PHẦN IV 53 TỔNG HỢP TIẾNG NÓI TRÊN T-ENGINE 53 Tổng hợp và nhận dạng tiếng Việt trên hệ nhúng T-Engine SH7760 2 4.1 Tổng quan về tổng hợp tiếng nói. 53 4.1.1 Phương pháp mô phỏng hệ thống phát âm. 53 4.1.2 Phương pháp tổng hợp Formant. 53 4.1.3 Phương pháp ghép nối. 55 4.2 Mô hình tổng hợp tiếng nói từ văn bản. 57 4.2.1 Tổng hợp mức cao. 58 4.2.2 Tổng hợp mức thấp. 60 4.2.3 So sánh các phương pháp tổng hợp tiếng nói. 61 4.3 Tổng hợp tiếng nói tiếng Việt sử dụng giải thuật PSOLA. 62 4.4 Cấu trúc lưu trữ cơ sở dữ liệu diphone 70 PHẦN V 71 ĐÁNH GIÁ KẾT QUẢ VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN 71 5.1 Kết quả đạt được 71 5.2 Hạn chế và hướng phát triển 75 PHỤ LỤC A – LẬP TRÌNH T-ENGINE AUDIO CODEC UDA1342 76 A.1 Modul âm thanh và lập trình sử dụng DMAC. 76 A.2 Giao diện âm thanh nối tiếp (SSI- Sound Serial Interface). 88 A.2.1 Các chân vào/ra. 89 A.2.2 Mô tả các thanh ghi. 89 A.2.3 Hoạt động của modul SSI. 93 PHỤ LỤC B – DANH SÁCH CÁC ÂM VỊ VÀ CÂU CẦN THU ÂM 102 PHỤ LỤC C - BẢNG CÁC TỪ VIẾT TẮT TIẾNG ANH 113 TÀI LIỆU THAM KHẢO 114 Tổng hợp và nhận dạng tiếng Việt trên hệ nhúng T-Engine SH7760 3 LỜI NÓI ĐẦU Cùng với sự phát triển nhanh chóng của xu hướng tương tác người-máy sử dụng ngôn ngữ tự nhiên, và các hệ thống nhúng thì việc kết hợp các hệ thống nhận dạng và tổng hợp trở thành một hệ thống có tính tương tác cao đồng thời đáp ứng được những đòi hỏi về tốc độ thực thi thời gian thực là một trong những vấn đề quan trọng. Trên cơ sở các yêu cầu cần thiết đó, tác giả quyết định lựa chọn đề tài: Xây dựng hệ tổng hợp và nhận dạng tiếng Việt trên hệ nhúng để thực hiện, với mong muốn những nghiên cứu của mình sẽ đóng góp một phần trong quá trình phát triển của các ứng dụng tương tác người-máy, cũng như là một tài liệu tham khảo tốt đối với các đề tài khác về sau. Bên cạnh việc tìm tòi, tối ưu hóa các giải thuật đã được chứng minh và sử dụng rộng rãi trong các bài toán nhận dạng và tổng hợp tiếng Việt, trong đề tài của mình tác giả cũng đề ra cách tiếp cận mới trong bài toán tổng hợp nhằm nâng cao chất lượng của tiếng Việt tổng hợp, đồng thời cũng đưa ra phương án xây dựng hệ thống kết hợp nhận dạng và tổng hợp tiếng Việt trên hệ nhúng T-Engine được sử dụng cho các ứng dụng tương tác người – máy sử dụng tiếng nói. Với các nhiệm vụ được đề ra , bản thuyết minh đề tài được tác giả trình bày theo bố cục sau: Phần I: Giới thiệu T-Engine SH7760 Trong phần này tác giả sẽ giới thiệu tổng qua về các thành phần của hệ nhúng T-Engine SH7760 Phần II: Tổng quan về tín hiệu tiếng nói Trong phần này tác giả trình bày các lý thuyết cơ sở về tiếng nói và xử lý tín hiệu tiếng nói Phần III: Nhận dạng tiếng nói trên T-Engine Phần này sẽ cung cấp các lý thuyết về phân tích đặc trưng tín hiệu tiếng nói và mô hình nhận dạng mẫu được sử dụng, đồng thời cũng đưa ra mô hình thực thi một hệ thống nhận dạng với phần cứng và phần mềm trên hệ nhúng T-Engine và các vấn đề cân khắc phục khi cài đặt hệ trên T-Engine. Phần IV: Tổng hợp tiếng nói trên T-Engine Phần IV sẽ mô tả giải thuật PSOLA được sử dụng trong tổng hợp tiếng Việt, tác giả cũng chỉ ra trong phần này các vấn đề khi áp dụng PSOLA đối với tiếng Việt, trên cơ sở đó đề ra phương án để nâng cao chất lượng tổng hợp với tiếng Việt. Phần V: Đánh giá kết quả và hướng phát triển Trong phần này tác giả sẽ đánh giá những công việc đã đạt được, những hạn chế và giải pháp khắc phục. Hà Nội, ngày 7 tháng 11 năm 2007-11-07 Thực hiện đề tài Lã Thế Vinh Tổng hợp và nhận dạng tiếng Việt trên hệ nhúng T-Engine SH7760 4 PHẦN I GIỚI THIỆU T-ENGINE SH7760 T-Engine SH7760 là một vi xử lí, có tính năng: một bộ điều khiển LCD, USB host và các chức năng ngoại vi khác. SuperHRISC engine là một vi xử lí nền tảng 32bit RISC. SuperHRISC engine có một tập lệnh chiều dài cố định là 16 bit, cho phép giảm khoảng gần 50% kích thước chương trình so với một tập lệnh 32 bit. SH7760 có một CPU SH4 mà tại mức độ đối tượng lệnh là hoàn toàn tương thích với các vi xử lí SH-1, SH-2 và SH-3. Vi xử lí này có một cache lệnh, một cache toán hạng mà có thể chuyển giữa các chế độ copy-back và write-through, bộ quản lí bộ nhớ với 64 phần tử liên kết đầy đủ được chia sẻ TLB( Translation Look aside Buffer). Kích thước của cache lệnh và cache toán hạng là 16 kbyte và 32 kbyte. Vi mạch này cũng có tính năng bộ điều khiển trạng thái bus(Bus State Controller-BSC) mà có thể lên kết với SDRAM. Và bởi vì nó có các chức năng on- chip như bộ điều khiển LCD, một USB host, các bộ định giờ và các chức năng truyền tin nối tiếp yêu cầu cho các phương tiện multimedia và OA nên vi mạch này cho phép giảm thiểu rất lớn giá thành trong hệ thống. Trong phần này em xin trình bày một số những tìm hiểu về T-Engine SH7760 bao gồm kiến trúc tổng quát, các đặc tả và các tìm hiểu tiếp theo tập trung vào các thành phần cần thiết cho việc xây dựng một hệ thống nhận dạng tiếng Việt số lượng từ hạn chế. Tổng hợp và nhận dạng tiếng Việt trên hệ nhúng T-Engine SH7760 5 1.1 Đặc tả T-Engine. Các đặc tả cơ bản về T-Engine được trình bày như trong bảng dưới đây: Mục Đặc tả Thiết bị đích CPU SH7760 Tên mô hình: HD6417760BP200D (RENESAS Technology) Tần số đồng hồ cung cấp: 16.6667MHz Tần số hoạt động (Internal): 200MHz (x 12) (External): 66MHz (x 4) Mạch: 256-pin BGA Flash memory Dung lượng: 8MB MBM29DL640E90TN (Fujitsu) x 1 SDRAM Dung lượng: 64MB EDS2516APTA-75 (ELPIDA) x 2 PC Card I/F Một khe Controller: MR-SHPC-01 V2T (Marubun) Mạch: 144pin TQFP Serial I/F Controller gồm 2 kênh: ST16C2550CQ48 (EXAR) Package: 48pin TQFP -Kênh A: H8/3048F-ONE I/F -Kênh B: Theo dõi việc gỡ lỗi Sound Tên model: UDA1342TS (Philips) Mạch: 28pin SSOP SSI tích hợp trên SH7760 được sử dụng để vận chuyển dữ liệu. IIC trên SH7760 được sử dụng để chọn chế độ Earphone/microphone: - Một đầu ra tai nghe - Một đầu vào micro - Trở kháng: 2.2KOhm Độ nhạy: -51dB/Pa - Tai nghe ra có trở kháng:32Ohm USB Host 1kênh Controller: SH7760 on-chip USB Host TFT color LCD module NL2432DR22-02B (NEC) Số màu hiển thị : 262,144 màu Kích thước: 240(Chiều ngang) x 320 (chiều dọc) Controller:SH7760 on-chip LCDC Bộ điều khiển nguồn cung cấp H8/3048F-ONE Tên model: HD64F3048BVTE25 Tổng hợp và nhận dạng tiếng Việt trên hệ nhúng T-Engine SH7760 6 (Renesas Technology) Tần số hoạt động: 7.3728MHz Mạch: 100-pin TQFP RTC Tên model: RV5C348B (RICOH) Thông qua H8/3048F-ONE Mạch: 10pin SSOP-G Màn hình cảm ứng I/F Tên Model: ADS7843 (TI) Package: 16pin SSOP Thông qua H8/3048F-ONE (Được gắn trên bảng mạch LCD) Serial EEPROM Dung lượng: 512 bytes Thông qua H8/3048F-ONE Tên model: S-29391AFJA (SII) Điều khiển từ xa hồng ngoại Bộ phát: Thông quaH8/3048F- ONE Tên model: GL100MN0MP (SHARP) Sóng mang: 38KHz Bộ thu: Tên model: GP1UC101 (SHARP) Sóng mang: 38KHz 1.2Mô hình tổng quan. Sơ đồ khối tổng quan của T-Engine được chỉ ra như ở hình dưới đây: Hình 1.1 – Sơ đồ khối tổng quan của T-Engine Hình trên đã chỉ ra các khối cơ bản cấu thành nên bộ phát triển T-Engine trong đó khối quan trọng nhất là vi xử lí SH7760 đóng vai trò bộ xử lí trung tâm. Hình trên Tổng hợp và nhận dạng tiếng Việt trên hệ nhúng T-Engine SH7760 7 cũng đồng thời chỉ ra kết nối giữa các khối và cho một cái nhìn tổng quan về bộ phát triển T-Engine. Sơ đồ khối bên trong của T-Engine được chỉ ra trong hình dưới đây: Hình 1.2 – Sơ đồ trong của T-Engine Tổng hợp và nhận dạng tiếng Việt trên hệ nhúng T-Engine SH7760 8 1.3Giao diện của SH7760. Hình 1.3 – Giao diện của T-Engine Như thấy trong hình thì T-Engine gồm 4 bảng mạch được kết nối với nhau. Trên cùng là bảng mạch LCD cung cấp chức năng của màn hình cảm ứng cùng 3 phím điều khiển, trong đó có 1 phím đa chiều ở giữa. Dưới bảng mạch LCD là bảng mạch CPU nơi gắn vi xử lí trung tâm SH7760 đóng vai trò điều khiển hoạt động của toàn bộ các bộ phận của bộ phát triển. Dưới bảng mạch CPU là 2 bảng mạch phụ trách hai việc là : vào ra và gỡ lỗi. Trên mạch vào ra có gắn các thiết bị hỗ trợ vào ra như liên kết cổng COM, USB, codec, thẻ nhớ CF, điều khiển sóng hồng ngoại vv.vv. Cuối cùng mạch gỡ lỗi cho phép liên kết với máy tính để cung cấp chức năng gỡ lỗi cho chương trình chạy trên bộ phát triển. Tổng hợp và nhận dạng tiếng Việt trên hệ nhúng T-Engine SH7760 9 PHẦN II TÔNG QUAN VỀ TÍN HIỆU TIẾNG NÓI Nội dung của phần này nhằm giới thiệu các khái niệm và lý thuyết cơ bản về tiếng nói: nguồn gốc của tín hiệu tiếng nói (quá trình phát âm của con người) và sự cảm nhận của con người đối với tín hiệu tiếng nói. Những khái niệm này là cơ sở nền tảng không thể không xét đến trước khi quyết định hướng tiếp cận bài toán nhận dạng hay tổng hợp tiếng nói. Giao tiếp giữa con người với nhau sử dụng tiếng nói là quá trình bắt đầu với việc phát âm của ngưòi nói và kết thúc khi người nghe cảm nhận, diễn dịch và đáp ứng tín hiệu tiếng nói do người nói tạo ra trong quá trình phát âm (Hình 2.1). Hình 2.1 – Quá trình giao tiếp bằng tiếng nói Người nói Người nghe Hình thành nội dung Phát âm Tín hiệu tiếng nói DE. Cảm nhận và diễn dịch Tổng hợp và nhận dạng tiếng Việt trên hệ nhúng T-Engine SH7760 10 Sơ đồ trên có thể được mô tả như sau: trước tiên người nói hình thành nội dung hội thoại trong não bộ (A), những thông tin này sẽ tạo ra các xung thần kinh điều khiển bộ phận phát âm (dây thanh, khoang miệng, khoang mũi .) để tạo ra tín hiệu tiếng nói(B), thực chất là sự lan truyền của áp suất thay đổi trong không gian (C), trong quá trình lan truyền trong không gian, tín hiệu tiếng nói có thể cộng hưởng hoặc triệt tiêu với các tín hiệu khác tạo ra một tín hiệu có nhiễu với dạng sóng tương đối phức tạp, tín hiệu truyền đến tai người nghe tạo ra sự dao động màng nhĩ nhờ đó người nghe cảm nhận được tiếng nói (D) tiếp theo là quá trình phân tích ngữ nghĩa diễn ra tại não bộ(E). Từ các phân tích nêu trên, ta thấy rằng một vấn đề đặt ra trong nhận dạng tiếng nói đó là: làm thế nào ta có thể mô phỏng quá trình cảm nhận tiếng nói của con người bắt đầu từ khâu thu nhận tín hiệu(D) đến khâu phân tích ngữ nghĩa(E). Một vấn đề cần được chú ý đó là quá trình cảm nhận của con người là hoàn toàn không tuyến tính, chi tiết hơn ta sẽ nói ở trong phần sau. 2.1 Quá trình phát âm. Hình 2.2 – Cơ quan phát âm Khi con người phát âm, không khí được đẩy từ phổi qua khí quản, luồng không khí chuyển động làm cho dây thanh rung kết hợp với hình dạng của tuyến âm, môi, lưỡi . đóng vai trò như các bộ cộng hưởng và các bộ lọc sẽ tạo ra các âm thanh khác nhau. Người ta có thể mô hình hóa toàn bộ quá trình phát âm bởi các mô hình [...]... hiệu tiếng nói liên tục và nó chia tín hiệu tiếng nói thành các đoạn con, điều đó có thể sẽ mang lại những thuận lợi nhất định khi thực hiện các nghiên cứu về tiếng nói ví dụ như trong các bộ nhận dạng tiếng nói với số lượng từ lớn hoặc trong tổng hợp tiếng nói Tổng hợp và nhận dạng tiếng Việt trên hệ nhúng T-Engine SH7760 Hình 2.7 – Bảng các âm vị là phụ âm 14 Tổng hợp và nhận dạng tiếng Việt trên. .. tích trên tín hiệu tiếng nói nhằm tìm ra các đặc trưng riêng cho các đoạn tín hiệu ứng với các âm khác nhau, trước hết chúng ta cần có các phương pháp để biểu diễn tín hiệu tiếng nói Sau đây là một sô phương pháp thường được dùng Tổng hợp và nhận dạng tiếng Việt trên hệ nhúng T-Engine SH7760 12 Tín hiệu tiếng nói trên miền thời gian Hình 2.4 – Biểu diễn tín hiệu tiếng nói trên miền thời gian Trên. .. tính) và sự hợp thành của các âm vị để tạo ra tiếng nói hoàn chỉnh sẽ là một trong những nền tảng quan trọng để tiếp cận đến các nghiên cứu sâu hơn về tiếng nói Tổng hợp và nhận dạng tiếng Việt trên hệ nhúng T-Engine SH7760 16 PHẦN III NHẬN DẠNG TIẾNG NÓI TRÊN T-ENGINE 3.1 Tổng quan Nhận dạng tiếng nói là làm cho máy hiểu, nhận biết được ngữ nghĩa của lời nói Thực chất đây là quá trình biến đổi tín hiệu... biểu diễn tín hiệu tiếng nói trên miền thời gian không chứa đủ thông tin để phân tích các thành phần tín hiệu ở các tần số khác nhau, đó là lý do người ta cần đến dạng biểu diễn tín hiệu tiếng nói trong miền tần số, hay còn gọi là phổ tín hiệu Hình 2.5 – Biểu diễn tín hiệu tiếng nói trên miền tần số Tín hiệu tiếng nói trên miền thời gian và tần số kết hợp Trong khi nghiên cứu tiếng nói người ta luôn... hiệu trên miền kết hợp thời gian và tần số Thực chất của cách biểu diễn này là biểu diễn tín hiệu trên miền tần số (2) nhưng được thực hiện với các đoạn tín hiệu ổn định (thời gian đủ ngắn) theo thời gian Các giá trị biên độ được thể hiện bằng màu sắc Tổng hợp và nhận dạng tiếng Việt trên hệ nhúng T-Engine SH7760 13 Hình 2.6 – Biểu diễn tín hiệu tiếng nói trên miền kết hợp 2.3 Âm vị trong tiếng nói. .. tính âm học hay phân đoạn tiếng nói mà sử dụng trực tiếp các mẫu tín hiệu tiếng nói trong quá trình nhận dạng Các hệ thống nhận dạng tiếng nói theo phương pháp này được phát triển theo 2 bước Ở bước thứ nhất, hệ thống sử dụng một tập mẫu tiếng nói (cơ sở dữ liệu tiếng nói) để huấn luyện tạo ra các mẫu tiếng nói đặc trưng (mẫu tham chiếu) Bước thứ hai hệ thống nhận các mẫu tiếng nói từ bên ngoài, so sánh... nhận dạng tiếng nói có thể được phân thành các loại như sau : • Nhận dạng các từ phát âm rời rạc / liên tục • Nhận dạng tiếng nói phụ thuộc người nói / không phụ thuộc người nói • Hệ thống nhận dạng có từ điển cỡ nhỏ (< 20 từ) / từ điển cỡ lớn (hàng nghìn từ) • Nhận dạng tiếng nói trong môi trường có độ ồn thấp / cao Trong một hệ thống nhận dạng tiếng nói phát âm rời rạc thì người nói sau khi nói một... và các đại lượng 3.2.3 Phân khung và hàm cửa sổ Do tín hiệu tiếng nói có thể coi là ổn định trong một khoảng thời gian nhỏ cỡ khoảng vài chục ms, nên khi tiến hành các phép phân tích biến đổi trên tín hiệu tiếng nói người ta thường chia tín hiệu tiếng nói thành các đoạn nhỏ cỡ 20-30 ms, công Tổng hợp và nhận dạng tiếng Việt trên hệ nhúng T-Engine SH7760 25 việc đó được gọi là phân khung tín hiệu, các... tiếng nói trong những năm gần đây Do tính hiệu quả của HMM đã được chứng minh qua nhiều thí nghiệm về nhận dạng tiếng nói nên tác giả đã quyết định sử dụng HMM để cài đặt ứng dụng cho đề tài của mình Phần này sẽ trình bày một cách chi tiết cơ sở toán học và cac giải thuật cần thiết để xây dựng các HMM cho nhận dạng tiếng nói Tổng hợp và nhận dạng tiếng Việt trên hệ nhúng T-Engine SH7760 36 3.3.1 Tổng. .. 5000Hz trở lại, vì vậy trong quá trình ghi âm tín hiệu tiếng nói sau khi được trả về từ UDA1342 sẽ được lấy mẫu lại với tần số 11025Hz nhằm làm tăng tốc độ thực hiện MIC UDA1342 Lọc thông thấp 5000Hz Lấy mẫu lại 11025Hz Hình 3.3 – Lấy mẫu lại tín hiệu tiếng nói Tín hiệu tiếng nói sau khi lấy mẫu lại Tổng hợp và nhận dạng tiếng Việt trên hệ nhúng T-Engine SH7760 Bắt đầu Thoát t/thái thiết lập lại, cấu

Ngày đăng: 15/04/2013, 22:42

Nguồn tham khảo

Tài liệu tham khảo Loại Chi tiết
1. Lawrence Rabiner, Biing – Hwang Juang,”Fundamentals of speech recognition”, Prentice Hall Sách, tạp chí
Tiêu đề: Fundamentals of speech recognition
2. Joseph Picone, ”Fundamentals of speech recognition”, http://www.isip.msstate.edu/resources/courses/ece_8463 Sách, tạp chí
Tiêu đề: Fundamentals of speech recognition
3. Joseph Picone, " Signal modeling techniques in speech recognition", Proceedings of IEEE 03/06/1993 Sách, tạp chí
Tiêu đề: Signal modeling techniques in speech recognition
4. Valtcho Valtchev,"Discriminative Methods in HMM-based Speech Recognition", St.John's College Sách, tạp chí
Tiêu đề: Discriminative Methods in HMM-based Speech Recognition
5. Quách Tuấn Ngọc, "Xử lý tín hiệu số", NXBGD 1997 Sách, tạp chí
Tiêu đề: Xử lý tín hiệu số
Nhà XB: NXBGD 1997
6. Santa Babara, “High-Performance Automatic Speech Recognition via Enhance Front-end Analysis and Acoustic Modeling”, University of California 12/2001 Sách, tạp chí
Tiêu đề: High-Performance Automatic Speech Recognition via Enhance Front-end Analysis and Acoustic Modeling
7. AT&amp;T advanced Speech Products Group home page http://www.att.com/aspg/ Link
8. Lucent Technologies: Bell Laboratories http://www.bell-labs.com Link
9. Carnegie Mellon University: Language Technologies Institue http://www.lti.cs.cmu.edu/ Link
10. Carnegie Mellon University: Speech at CMU Web page http://www.speech.cs.cmu.edu/speech/index.html Link
11. University College Dublin: Digital Signal Processing(DSP)Research Group http://dsp.ucd.ie/ Link
12. University of Amsterda: Institute of Phonetic Sciences http://fonsg3.let.uva.nl/Welcome.html Link
13. University of Delaware: Speech Research Laboratory http://www.asel.udel.edu/speech/ Link
14. University of Edinburgh: Centre for Speech Technology Research http://www.cstr.ed.ac.uk/ Link

HÌNH ẢNH LIÊN QUAN

1.2 Mô hình tổng quan. - Tổng hợp tiếng nói trên T-Engine
1.2 Mô hình tổng quan (Trang 6)
Màn hình cảm - Tổng hợp tiếng nói trên T-Engine
n hình cảm (Trang 6)
Sơ đồ khối tổng quan của T-Engine được chỉ ra như ở hình dưới đây: - Tổng hợp tiếng nói trên T-Engine
Sơ đồ kh ối tổng quan của T-Engine được chỉ ra như ở hình dưới đây: (Trang 6)
Hình 1.2 – Sơ đồ trong của T-Engine - Tổng hợp tiếng nói trên T-Engine
Hình 1.2 – Sơ đồ trong của T-Engine (Trang 7)
Hình 1.3 – Giao diện của T-Engine - Tổng hợp tiếng nói trên T-Engine
Hình 1.3 – Giao diện của T-Engine (Trang 8)
Hình 2.1 – Quá trình giao tiếp bằng tiếng nói - Tổng hợp tiếng nói trên T-Engine
Hình 2.1 – Quá trình giao tiếp bằng tiếng nói (Trang 9)
toán học khác nhau. Dưới đây là một ví dụ mô hình toàn điểm cực được dùng nhiều trong nghiên cứu tiếng nói:  - Tổng hợp tiếng nói trên T-Engine
to án học khác nhau. Dưới đây là một ví dụ mô hình toàn điểm cực được dùng nhiều trong nghiên cứu tiếng nói: (Trang 11)
Hình 2.3 – Mô hình toàn điểm cực 2.2 Biểu diễn tín  hiệu tiếng nói. - Tổng hợp tiếng nói trên T-Engine
Hình 2.3 – Mô hình toàn điểm cực 2.2 Biểu diễn tín hiệu tiếng nói (Trang 11)
Hình 2.6 – Biểu diễn tín hiệu tiếng nói trên miền kết hợp 2.3  Âm vị trong tiếng nói. - Tổng hợp tiếng nói trên T-Engine
Hình 2.6 – Biểu diễn tín hiệu tiếng nói trên miền kết hợp 2.3 Âm vị trong tiếng nói (Trang 13)
Hình 2.6 – Biểu diễn tín hiệu tiếng nói trên miền kết hợp 2.3  Âm vị trong tiếng nói. - Tổng hợp tiếng nói trên T-Engine
Hình 2.6 – Biểu diễn tín hiệu tiếng nói trên miền kết hợp 2.3 Âm vị trong tiếng nói (Trang 13)
Hình 2.7 – Bảng các âm vị là phụ âm - Tổng hợp tiếng nói trên T-Engine
Hình 2.7 – Bảng các âm vị là phụ âm (Trang 14)
Hình 2.7 – Bảng các âm vị là phụ âm - Tổng hợp tiếng nói trên T-Engine
Hình 2.7 – Bảng các âm vị là phụ âm (Trang 14)
Hình 2.8 – Bảng các âm vị là nguyên âm 2.4 Kết luận. - Tổng hợp tiếng nói trên T-Engine
Hình 2.8 – Bảng các âm vị là nguyên âm 2.4 Kết luận (Trang 15)
Hình 3. 1- Mô hình hệ thống nhận dạng 3.2 Phân tích tham số đặc trưng của tín hiệu tiếng nói. - Tổng hợp tiếng nói trên T-Engine
Hình 3. 1- Mô hình hệ thống nhận dạng 3.2 Phân tích tham số đặc trưng của tín hiệu tiếng nói (Trang 19)
Hình 3.1 - Mô hình hệ thống nhận dạng 3.2 Phân tích tham số đặc trưng của tín hiệu tiếng nói. - Tổng hợp tiếng nói trên T-Engine
Hình 3.1 Mô hình hệ thống nhận dạng 3.2 Phân tích tham số đặc trưng của tín hiệu tiếng nói (Trang 19)
Hình 3.4 – Ghi âm trên T-Engine sử dụng UDA1342 - Tổng hợp tiếng nói trên T-Engine
Hình 3.4 – Ghi âm trên T-Engine sử dụng UDA1342 (Trang 21)
Hình 3.6 – Đáp ứng của bộ lọc hiệu chỉnh 3.2.2 Loại bỏ khoảng lặng. - Tổng hợp tiếng nói trên T-Engine
Hình 3.6 – Đáp ứng của bộ lọc hiệu chỉnh 3.2.2 Loại bỏ khoảng lặng (Trang 22)
Hình 3.6 – Đáp ứng của bộ lọc hiệu chỉnh 3.2.2  Loại bỏ khoảng lặng. - Tổng hợp tiếng nói trên T-Engine
Hình 3.6 – Đáp ứng của bộ lọc hiệu chỉnh 3.2.2 Loại bỏ khoảng lặng (Trang 22)
Hình 3.7 – Giải thuật loại bỏ khoảng lặng và các đại lượng 3.2.3  Phân khung và hàm cửa sổ . - Tổng hợp tiếng nói trên T-Engine
Hình 3.7 – Giải thuật loại bỏ khoảng lặng và các đại lượng 3.2.3 Phân khung và hàm cửa sổ (Trang 24)
Hình 3.9 – Hàm cửa sổ Hamming - Tổng hợp tiếng nói trên T-Engine
Hình 3.9 – Hàm cửa sổ Hamming (Trang 25)
Hình 3.8 – Phân khung tín hiệu - Tổng hợp tiếng nói trên T-Engine
Hình 3.8 – Phân khung tín hiệu (Trang 25)
Hình 3.9 – Hàm cửa sổ Hamming - Tổng hợp tiếng nói trên T-Engine
Hình 3.9 – Hàm cửa sổ Hamming (Trang 25)
Hình 3.11 – Chuyển đổi thang tần số Mel-Hz - Tổng hợp tiếng nói trên T-Engine
Hình 3.11 – Chuyển đổi thang tần số Mel-Hz (Trang 28)
Hình 3.11 – Chuyển đổi thang tần số Mel-Hz - Tổng hợp tiếng nói trên T-Engine
Hình 3.11 – Chuyển đổi thang tần số Mel-Hz (Trang 28)
Hình 3.12 – Các cửa sổ tam giác trên miền tần số - Tổng hợp tiếng nói trên T-Engine
Hình 3.12 – Các cửa sổ tam giác trên miền tần số (Trang 29)
Hình 3.12 – Các cửa sổ tam giác trên miền tần số - Tổng hợp tiếng nói trên T-Engine
Hình 3.12 – Các cửa sổ tam giác trên miền tần số (Trang 29)
Hình 3.16 – Nội suy các giá trị rời rạc - Tổng hợp tiếng nói trên T-Engine
Hình 3.16 – Nội suy các giá trị rời rạc (Trang 33)
Hình 3.18 – Mô hình chuyển đổi ngẫu nhiên - Tổng hợp tiếng nói trên T-Engine
Hình 3.18 – Mô hình chuyển đổi ngẫu nhiên (Trang 36)
Sử dụng hệ số tỉ lệ trong cài đặt mô hình Markov. - Tổng hợp tiếng nói trên T-Engine
d ụng hệ số tỉ lệ trong cài đặt mô hình Markov (Trang 46)
3.3.2 Lựa chọn mô hình Markov cho ứng dụng nhận dạng tiếng nói. - Tổng hợp tiếng nói trên T-Engine
3.3.2 Lựa chọn mô hình Markov cho ứng dụng nhận dạng tiếng nói (Trang 48)
Với mô hình trái phải tham số π không cần đánh giá lại do πi =1 vớ ii =1 và πi =0 với i ≠ 1. - Tổng hợp tiếng nói trên T-Engine
i mô hình trái phải tham số π không cần đánh giá lại do πi =1 vớ ii =1 và πi =0 với i ≠ 1 (Trang 53)
Hình 4.2 Cấu trúc cơ bản của một bộ tổng hợp formant song song - Tổng hợp tiếng nói trên T-Engine
Hình 4.2 Cấu trúc cơ bản của một bộ tổng hợp formant song song (Trang 55)
Hình 4.4 Sự phụ thuộc của ngôn điệu vào các yếu tố 4.2.2 Tổng hợp mức thấp. - Tổng hợp tiếng nói trên T-Engine
Hình 4.4 Sự phụ thuộc của ngôn điệu vào các yếu tố 4.2.2 Tổng hợp mức thấp (Trang 61)
Hình 4.4 Sự phụ thuộc của ngôn điệu vào các yếu tố 4.2.2 Tổng hợp mức thấp. - Tổng hợp tiếng nói trên T-Engine
Hình 4.4 Sự phụ thuộc của ngôn điệu vào các yếu tố 4.2.2 Tổng hợp mức thấp (Trang 61)
Hình 4.5 – Phân tách âm vị kép của từ “chon” - Tổng hợp tiếng nói trên T-Engine
Hình 4.5 – Phân tách âm vị kép của từ “chon” (Trang 64)
Hình 4.9 – Phân khung tín hiệu - Tổng hợp tiếng nói trên T-Engine
Hình 4.9 – Phân khung tín hiệu (Trang 66)
Hình 4.9 – Phân khung tín hiệu - Tổng hợp tiếng nói trên T-Engine
Hình 4.9 – Phân khung tín hiệu (Trang 66)
Hình 4.11 – Cộng xếp chồng khung và điều khiển tần số cơ bản - Tổng hợp tiếng nói trên T-Engine
Hình 4.11 – Cộng xếp chồng khung và điều khiển tần số cơ bản (Trang 67)
Hình 4.11 – Cộng xếp chồng khung và điều khiển tần số cơ bản - Tổng hợp tiếng nói trên T-Engine
Hình 4.11 – Cộng xếp chồng khung và điều khiển tần số cơ bản (Trang 67)
Hình 4.14 – Biến thiên tần số của thanh sắc - Tổng hợp tiếng nói trên T-Engine
Hình 4.14 – Biến thiên tần số của thanh sắc (Trang 69)
Hình 4.14 – Biến thiên tần số của thanh hỏi - Tổng hợp tiếng nói trên T-Engine
Hình 4.14 – Biến thiên tần số của thanh hỏi (Trang 69)
Hình 4.14 – Biến thiên tần số của thanh sắc - Tổng hợp tiếng nói trên T-Engine
Hình 4.14 – Biến thiên tần số của thanh sắc (Trang 69)
Hình 4.16 – Biến thiên tần số của thanh nặng - Tổng hợp tiếng nói trên T-Engine
Hình 4.16 – Biến thiên tần số của thanh nặng (Trang 69)
Bảng một số câu tiếng việt và dạng sóng của tín hiệu tổng hợp - Tổng hợp tiếng nói trên T-Engine
Bảng m ột số câu tiếng việt và dạng sóng của tín hiệu tổng hợp (Trang 73)
Hình 5.2 - Giao diện chính của chương trình - Tổng hợp tiếng nói trên T-Engine
Hình 5.2 Giao diện chính của chương trình (Trang 73)
Hình 5.4 - Phân tích sonagram - Tổng hợp tiếng nói trên T-Engine
Hình 5.4 Phân tích sonagram (Trang 74)
Hình 5.4 - Phân tích sonagram - Tổng hợp tiếng nói trên T-Engine
Hình 5.4 Phân tích sonagram (Trang 74)
Hình 5. 6- Các chức năng soạn thảo tín hiệu - Tổng hợp tiếng nói trên T-Engine
Hình 5. 6- Các chức năng soạn thảo tín hiệu (Trang 75)
Hình 5. 5- Các tính năng lọc nhiễu tín hiệu - Tổng hợp tiếng nói trên T-Engine
Hình 5. 5- Các tính năng lọc nhiễu tín hiệu (Trang 75)
Hình 5.5 - Các tính năng lọc nhiễu tín hiệu - Tổng hợp tiếng nói trên T-Engine
Hình 5.5 Các tính năng lọc nhiễu tín hiệu (Trang 75)
Hình 5.6 - Các chức năng soạn thảo tín hiệu - Tổng hợp tiếng nói trên T-Engine
Hình 5.6 Các chức năng soạn thảo tín hiệu (Trang 75)
Hình A.1 – Sơ đồ khối DMAC - Tổng hợp tiếng nói trên T-Engine
nh A.1 – Sơ đồ khối DMAC (Trang 78)
Hình A.1 – Sơ đồ khối DMAC - Tổng hợp tiếng nói trên T-Engine
nh A.1 – Sơ đồ khối DMAC (Trang 78)
Hình A.2 – Sơ đồ khối DMABRG Các chân vào ra - Tổng hợp tiếng nói trên T-Engine
nh A.2 – Sơ đồ khối DMABRG Các chân vào ra (Trang 79)
Hình A.3 – Cấu hình DMAC cho SSI và HAC Thao tác nhận dữ liệu âm thanh bằng DMA - Tổng hợp tiếng nói trên T-Engine
nh A.3 – Cấu hình DMAC cho SSI và HAC Thao tác nhận dữ liệu âm thanh bằng DMA (Trang 86)
Hình A.3 – Cấu hình DMAC cho SSI và HAC Thao tác nhận dữ liệu âm thanh bằng DMA - Tổng hợp tiếng nói trên T-Engine
nh A.3 – Cấu hình DMAC cho SSI và HAC Thao tác nhận dữ liệu âm thanh bằng DMA (Trang 86)
• Modul SSI được cấu hình như là một bộ truyền hoặc nhận. Định dạng bus tuần tự có thể được sử dụng trong chế độ nén hoặc không nén. - Tổng hợp tiếng nói trên T-Engine
odul SSI được cấu hình như là một bộ truyền hoặc nhận. Định dạng bus tuần tự có thể được sử dụng trong chế độ nén hoặc không nén (Trang 89)
Hình A.4 – Sơ đồ khối module SSI - Tổng hợp tiếng nói trên T-Engine
nh A.4 – Sơ đồ khối module SSI (Trang 89)
A.2.1 Các chân vào/ra. - Tổng hợp tiếng nói trên T-Engine
2.1 Các chân vào/ra (Trang 90)

TỪ KHÓA LIÊN QUAN

TRÍCH ĐOẠN

TÀI LIỆU CÙNG NGƯỜI DÙNG

TÀI LIỆU LIÊN QUAN

w