Kỹ thuật nhận dạng tiếng nói thành lệnh ứng dụng trong công nghiệp

Kỹ thuật nhận dạng tiếng nói thành lệnh ng dụng trong công nghiệp GVHD: PGS.TS. TRN THU HÀ vi HVTH: NGUYN THÀNH CHUNG MC LC LÝ LCH KHOA HC i L ii LI C iii TÓM TT iv MC LC vi DANH SÁCH CÁC HÌNH ix DANH SÁCH CÁC BNG xi DANH SÁCH CÁC CH VIT TT xii NG QUAN 1 1.1.Tng quan v nhn dng ting nói, tình hình nghiên cc 1 1.1.1.Nhn dng ting nói 1 1.1.2.Tng quan tình hình nghiên cu 2 1.2.Mng nghiên cu c tài 5 1.2.1.Mc tiêu 6 ng nghiên cu 5 1.3.Nhim v và gii hn c tài 6 1.3.1.Nhim v 6 1.3.2.Gii hn 6 u 6 1.5.Ni dung lu 7 c tin c tài 8  2. NG NÓI TING VIT 9 2.1.TNG QUAN V TING NÓI 9 2.2.n ca Ting Vit 9 2.2.1.Âm tit 9 2.2.2.Âm v 11 2.2.3.Nguyên âm và ph âm 11 2.2.4.u 12  3. MÔ HÌNH NHN DNG TING NÓI TING VIT 13 3.1. Phân loi các h thng nhn dng ting nói 13 3.1.1. Nhn dng t liên tc và nhn dng t cách bit 13 3.1.2. Nhn dng ph thuc li nói 13 3.2. Các yu t n kt qu nhn dng ting nói : 15 3.3. Cu trúc h nhn dng ting nói: 16 3.4. Gii thut h thng nhn dng ting nói ting Vit dùng Markov n: 17 Kỹ thuật nhận dạng tiếng nói thành lệnh ng dụng trong công nghiệp GVHD: PGS.TS. TRN THU HÀ vii HVTH: NGUYN THÀNH CHUNG 3.5. Voice Acivation Detection (VAD): 18 3.6 s MFCC 19 3.6.1. Tin x lý 19 3.6.2. To khung và ca s hóa tín hiu 23 3.6.3.  25 3.6.4. Hu x lý 31 ng t vector: 32 3.7.1. Tng quan v ng t vector (VQ): 32 3.7.2. Cu trúc và tp hun luyn VQ: 33  méo: 34 3.7.4. Phân nhóm các vector hun luyn: 34 : MÔ HÌNH MARKOV N HMM 36 4.1. Quá trình Markov: 36 4.2. Mô hình Markov n: 38 4.3. Gii pháp toán hn ca mô hình Markov n: 41 4.3.1. Bài toán 1: 41 4.3.2. Bài toán 2: 44 4.3.3. Bài toán 3: 45 4.4. Các loi mô hình Markov n: 49 THIT K PHN CNG VÀ MU KHIN ROBOT 50 5.1. Tng quan v phn cng ca h thng : 50 5.2. La chn thit b: 52 5.2.: 52 5.2.2. Board Arduino Mega 2560: 54  : THIT K H THNG NHN DNG VÀ PHN MM GIAO DIN NHN DNG 66 6.1.Thit k h thng nhn dng ting nói trên máy tính 66 6.1 67 6.1ng t hóa vector 71 6.1.3.Hun luyn HMM 75 6.1.4.Nhn dng bng mô hình HMM 76 6.2.Thit k phn mm giao din nhn dng 78 6.3. Kt qu th nghim trên phn mm nhn dng 79 Kỹ thuật nhận dạng tiếng nói thành lệnh ng dụng trong công nghiệp GVHD: PGS.TS. TRN THU HÀ viii HVTH: NGUYN THÀNH CHUNG . KT LUNG PHÁT TRIN 83 7.1. Kt lun 83 7.2. Nhn xét 84 7.3. Hn ch c tài: 84 7.4. ng phát trin c tài 84 TÀI LIU THAM KHO 86 Kỹ thuật nhận dạng tiếng nói thành lệnh ng dụng trong công nghiệp GVHD: PGS.TS. TRN THU HÀ ix HVTH: NGUYN THÀNH CHUNG DANH SÁCH CÁC HÌNH Hình 3. 1. i nói khác nhau s phát âm khác nhau 14 Hình 3. 2. Mô hình nhn dng tic li nói 15 Hình 3. 3. Cu trúc tng quát ca mt h thng nhn dng ting nói 16 Hình 3. 4.  gii thut h thng nhn dng ting Vit dùng Markov n 17 Hình 3. 5. n mc khi VAD 18 Hình 3. 6. n mu âm thanh sau khi VAD 18 Hình 3. 7 gii thung nói 19 Hình 3. 8. Tin x lý tín hiu 19 Hình 3. 9. Phân tích khong lng ca ting nói 21 Hình 3. 10. Tách ting nói khi khong im lng theo VAD 22 Hình 3. 11. T ting nói có khong im lng tách thành ting nói không có khong lng 23 Hình 3. 12. Frame blocking và Windowing 23 Hình 3. 13. Chia khung chui tín hiu 24 Hình 3. 14. Ca s Hamming vi các h s  24 Hình 3. 15. Tín hiu tic ca s hóa so vu 25 Hình 3. 16c thc hin MFCC 25 Hình 3. 17. Ph Fourier ca tín hiu gc và tín hia s hóa 26 Hình3. 18c tam giác melscale trên min tn s 27 Hình 3. 19. Tính các h s delta 29 Hình 3. 20. Quá trình  30 Hình 3. 21c hu x lý tín hiu 31 Hình 3. 22.  khi cu trúc ca VQ hun luyn và phân lp 33 Hình 3. 23.  gii thut VQ 35 Hình 4. 1. Xích Markov 5 trng thái S 1 ,S 2 , S 5 và các xác sut chuyn trng thái 36 Hình 4. 2. Ví d mt mô hình Markov n sáu trng thái 39 Hình 4. 3. Mô t c thc hi  t (i) 43 Hình 4. 4. Mô t c thc hi tính bin β t (i) 44 Hình 5. 1.        50 Hình 5. 2.      50 Hình 5. 3.     t bên trái 51 Hình 5. 4.   khuôn mt thc t ca robot 51 Hình 5. 5. Cu to bên trong ca RC servo 52 Hình 5. 6. u khin v c ra cu ch  rng xung 53 Hình 5. 7.08A 54 Hình 5. 8. Giao din IDE ca Arduino 57 Hình 5. 9. Board Arduino Mega 2560 (mc và sau) 58 Hình 5. 10.Board Arduino Mega 2560 59 Hình 5. 11.   2560. 59 Hình 5. 12.     2560. 61 Hình 5. 13. s. 61 Hình 5. 14.   , . 62 Hình 5. 15.          . 62 Hình 5. 16.               . 63 Hình 5. 17.          63 Hình 5. 18.         . 64 Kỹ thuật nhận dạng tiếng nói thành lệnh ng dụng trong công nghiệp GVHD: PGS.TS. TRN THU HÀ x HVTH: NGUYN THÀNH CHUNG Hình 5. 19.  64 Hình 5. 20.        65 Hình 6. 1.  khi mô hình hun luyn và nhn dng t . 67 Hình 6. 2.  gii thut thc hin tách ting nói khi khong lng. 68 Hình 6. 3.  gii thut thc hin phân tích h s . 69 Hình 6. 4.Minh ha ng t hóa vector 75 Hình 6. 5.  gii thut hun luyn HMM. 76 Hình 6. 6.  gii thut nhn dng t  dng HMM 77 Hình 6. 7. Giao din nhn dng ting nói. 78 Hình 6. 8.Minh ha phân tích d liu ting nói thành các h s  s dng cho hun luyn h thng và nhn dng. 80 Hình 6. 9.Kt qu nhn dng t  82 Kỹ thuật nhận dạng tiếng nói thành lệnh ng dụng trong công nghiệp GVHD: PGS.TS. TRN THU HÀ xi HVTH: NGUYN THÀNH CHUNG DANH SÁCH CÁC BNG Bng 2. 1:Cu trúc tng quát ca mt âm tit ting Vit 11 Bng 6. 1. Kt qu th nghim cho nhóm h thng hc mu 80 Bng 6. 2. Kt qu th nghim cho nhóm mo danh 81 Kỹ thuật nhận dạng tiếng nói thành lệnh ng dụng trong công nghiệp GVHD: PGS.TS. TRN THU HÀ xii HVTH: NGUYN THÀNH CHUNG DANH SÁCH CÁC CH VIT TT Thut ng T vit tt ụ nghĩa Artifactial Neural Network ANN Mo Fast Fourier Transform FFT Bii Fourier nhanh Dicrette Cosine Transform DCT Bii cosin ri rc. Hidden Markov Model HMM Mô hình Markov n Linear predictive code LPC H s d n tính Mel-scale Frequency Cepstral Coefficient MFCC H s   Multi Layer Perceptron MLP Mng perceptron truyn thng nhiu lp Speech Recognition SR,ASR Nhn dng ting nói Bias ng kích hot Pattern Recognition Nhn dng mu Likelihood M ging Similarity M  Feature  Spectral, spectrum Ph tín hiu Graphical User Interface GUI Giao dii s dng Kỹ thuật nhận dạng tiếng nói thành lệnh ng dụng trong công nghiệp GVHD: PGS.TS. TRN THU HÀ 1 HVTH: NGUYN THÀNH CHUNG Cểương 1.Tổng quan Chng 1: TNG QUAN 1.1. Tng quan v nhn dng ting nói, tình hình nghiên cu trong và ngoài nc 1.1.1. Nhn dng ting nói Nhn dng ting nói bao gm c nhn dng âm tit ri rc, liên tc, nhn dng i nói, ngôn ng nói và cao c có th nhn dc trng thái tâm lý ca i nói. Có rt nhiu ng dng ca nhn dng tii sng xã h xác nhn security), dch t ng, các h thng phone banking, i c gng nghiên cu là làm sao máy tính có th giao tip vi thông qua ting nói. Nhn dng ting nói là mc ca x lý ngôn ng t nhiên (Natural Language Processing), tc là v n nhn dng ting nói ph thuc vào ngôn ng nói. Do vy ngôn ng nhn dng ting Vit rt khác so vi ting Anh và các th tingkhác. Mt ví d  có th hình dung, nu s dng các engine nhn dng ting Anh có sn (bao gm c  t s vi mch x lý ti bán trên th ng) thì hiu qu i vi ting Vit là khá thp. Mt s không th phân bin, chung Viu - tonal language, còn ting Anh thì không), vì vy nhn dng ting Vit ch có th i Vit làm. Nhn dng và tng hp ting nói không th da trên các mc x lý thp (signal processing) mà còn phi kt hp x lý thông tin  các mc cao và cao nht là tri thc. Nhn dng ting nói là mt quá trình nhn dng mu, vi mlà phân lp u vào là tín hiu ting nói thành mt dãy tun t các m c h trong b nh. Các m nhn dng, chúng có th là các t, hoc các âm v. Nu các mu này là bt bii thì công vic nhn dng ting nói tr n bng cách so sánh d liu ting nói cn nhn dng vi các mc h trong b nhn ca nhn dng ting nói luôn bin thiên theo thi gian và có s khác bit ln gia ting nói ca nhi nói khác nhau, t nói, ng cng âm hnh nhng thông tin bin thiên nào ca ting nói là có ích và Kỹ thuật nhận dạng tiếng nói thành lệnh ng dụng trong công nghiệp GVHD: PGS.TS. TRN THU HÀ 2 HVTH: NGUYN THÀNH CHUNG Cểương 1.Tổng quan nhi vi nhn dng ting nói là rt quan trng. ây là mt nhim v r  vi các k thut xác sut thng kê mc tng quát hoá t các mu ting nói nhng bin thiên quan trng cn thit trong nhn dng ting nói. Các nghiên cu v nhn dng ting nói da trên ba nguyên tn:  Tín hiu tic biu din chính xác bi các giá tr ph trong mt khung thi gian ngn (short-term amplitude spectrum). Nh vy ta có th trích ra các m ting nói t nhng khong thi gian ngm này làm d li nhn dng ting nói.  Ni dung ca tic biu dii dng ch vit, là mt dãy các ký hiu ng a mc bo toàn khi chúng ta phiên âm phát âm thành dãy các ký hiu ng âm.  Nhn dng ting nói là mt quá trình nhn thc. Thông tin v ng   trong quá trình nhn dng ting nói, nht là khi thông tin v âm hc là không rõ ràng.[1] 1.1.2. Tng quan tình hình nghiên cu Tin giao tin nht ci, nó hình thành và phát trin song song vi quá trình tin hóa ci vi, s dng li nói là mt cách din và hiu qu nhm ca vic giao tip bng tic tiên là  t giao tip, ting nói t i nghe hiu ngay lp tc phát ra. Ngày nay, nh s phát trin ca khoa hc k thut, máy móc dn dn thay th  u khin máy móc, coi phi làm khá nhiu thao tác tn nhiu thi gian và cn ph tu này gây tr ngi vi vic s dng các máy móc, thành tu khoa hc k thuu khin máy móc thit b bng ting nói s d dàng  cu khin máy móc thit b bng ting nói càng bc thii vi các thit b cn tho máy tính có th c tic nhn dng ting a th k c nhng thành t, và có nhng ng dng hu ích thit thc vào trong cuc s  hiu ca máy tính vn còn nhiu hn ch và khong cách khác xa so vi thc t. Mt Kỹ thuật nhận dạng tiếng nói thành lệnh ng dụng trong công nghiệp GVHD: PGS.TS. TRN THU HÀ 3 HVTH: NGUYN THÀNH CHUNG Cểương 1.Tổng quan khác, nhn dng ting nói ch c phát trin trên các th tii vc ta nhn dng ting nói vn còn là mc khá mi m. 1.1.2.1. NgoƠi nc Hin nay, trên th gii có rt nhiu h thng nhn dng ting nói c ng dng rt hiu qu Via Voice ca IBM, Spoken Toolkit ca CSLU (Central of Spoken Laguage Understanding) trong ting Anh,    c trong h thng ca ting Nht, mô hình MFGI (Mixdorff  Fujisaki model of German Intonation) trong tic, S phát trit bc ca công ngh vi x lý và công ngh x lý ting nói trong nh ra rt nhiu nhng ng d nht là các h thng giao tip, hn thoi. Có th k tên mt s ng dng n  Quay s bng ging nói.  Truy cp thông tin bng gin thoi.  H thng h tr y t n thoi.  ng dng truy vn thông tin trong ngân hàng.  ng dng chuu tr bnh t xa. Theo thng kê và d báo v th ng công ngh thông tin và truy 2009, chi tiêu cho nghiên cu, phn cng, phn mn công ngh x lý ti git con s 5 t -la M. Công ngh x lý tii h thng, không còn bó buc trong cách thn thn thoi) mà chuyc tip bng ging kinh t cnh tranh, các ng dng dn dn sang tích h thanh. Vic ng dng và khách hàng có th i nhau thông qua âm thanh i b giao di ha truyn thng mà nó cung cp thêm mt cách truy cp thông tin và dch v tin li, t  Mt s ng di s giao tip gia khách hàng và h thng vi s ng ln, có tích h  thng giao tip, h ng, các h thng dn [...]... < Hình 3.10:Tách ti ng nói kh i kho ng im l ng theo VAD Cểương 3 Mô ểìnể nểận dạng tiếng nói Tiếng Việt 22 HVTH: NGUY N THÀNH CHUNG Kỹ thuật nhận dạng tiếng nói thành lệnh ng dụng trong công nghiệp GVHD: PGS.TS TR N THU HÀ Hình 3.11:T ti ng nói có kho ng im l ng tách thành ti ng nói không có kho ng l ng 3.6.2 T o khung và c a s hóa tín hi u B c ti p theo là chia tín hi u x1(n) thành các khung và c a... bi tăđó Hình 3 1: Ng i nói khác nhau s phát âm khác nhau Cểương 3 Mô ểìnể nểận dạng tiếng nói Tiếng Việt 14 HVTH: NGUY N THÀNH CHUNG Kỹ thuật nhận dạng tiếng nói thành lệnh ng dụng trong công nghiệp Thuănh nă d ăli u L i nói X păx ă thamăs Thuănh nă d ăli u Lựaăch nă nhóm Mô hình ng iăth ăi Mô hình toƠnăc c Chi năl că soăkh p Chi năl că lo iătr Rút trích đ cătr ng Hu năluy n L i nói GVHD: PGS.TS TR N... u Tín hi u ti ng nói b x(n) thuăđ nhă h ng b iă môiă tr ng xung quanh Ví d tín hi u c b i các thành ph n: x(n) = s(n) + d(n), trong đóăs(n) là tín hi u thu n Cểương 3 Mô ểìnể nểận dạng tiếng nói Tiếng Việt 19 HVTH: NGUY N THÀNH CHUNG Kỹ thuật nhận dạng tiếng nói thành lệnh ng dụng trong công nghiệp ti ng nói và d(n) là nhi u Có nhi uă ph GVHD: PGS.TS TR N THU HÀ ngăphápăl c nhi u, tuy nhiên có hai... ngănh ăv y g p m t s v năđ , nh tălƠăđ chính xác c a h th ng Cểương 3 Mô ểìnể nểận dạng tiếng nói Tiếng Việt 13 HVTH: NGUY N THÀNH CHUNG Kỹ thuật nhận dạng tiếng nói thành lệnh ng dụng trong công nghiệp Trong thực t , mỗiăng ng h GVHD: PGS.TS TR N THU HÀ i có m t gi ng nói khác nhau, th m chí ngay cùng m t iă cũngă cóă gi ng nói khác nhau nh ng th iă đi m khác nhau.ă Đi u này nh ng r t l nă đ n vi c nh... VAD Tín hi uăơmăthanhăđ căchiaăthƠnhăMăđo n, mỗiăđo n có L m u. Trong đ tài này ch n K = 160 m u v i Fs =ă8kHz,ănghĩaălƠă20ms cho mỗiăđo n SauăđóăhƠmănĕngăl ng Es s đ Cểương 3 Mô ểìnể nểận dạng tiếng nói Tiếng Việt c tính cho mỗiăđo n b i công th c (3.1): 18 HVTH: NGUY N THÀNH CHUNG Kỹ thuật nhận dạng tiếng nói thành lệnh ng dụng trong công nghiệp GVHD: PGS.TS TR N THU HÀ Es (m)   n K *m1 S12 (n)... là m t công vi c ph c t p Trong quá trình nh n d ng,ădƣyăcácăvectorăđ cătr ngăđ m u tham kh o.ăSauăđó,ăh th ngătínhătoánăđ t căđemăsoăsánhăv i các ngăđ ng c aădƣyăcácăvectorăđ c tr ngă vƠă m u th m kh o ho c chuỗi các m u tham kh o Vi că tínhă toánă đ gi ng Cểương 3 Mô ểìnể nểận dạng tiếng nói Tiếng Việt 16 HVTH: NGUY N THÀNH CHUNG Kỹ thuật nhận dạng tiếng nói thành lệnh ng dụng trong công nghiệp nhauăth... khung có L m u Chú ý rằng ch s trong các hàm này là m, vì vi c tính toán không ph i thực hi n t i mỗi m u (ch tính sau mỗi khung m u) Cểương 3 Mô ểìnể nểận dạng tiếng nói Tiếng Việt 21 HVTH: NGUY N THÀNH CHUNG Kỹ thuật nhận dạng tiếng nói thành lệnh ng dụng trong công nghiệp GVHD: PGS.TS TR N THU HÀ Ti pătheoălƠătínhăng ỡng quy tăđ nhăđ xácăđ nhăđi măđ uăvƠăđi m cu i c a ti ng nói. ăĐ xácăđ nhăđ căng ỡng... Markov n Tín hi u ti ng nói sauăkhiăđ tr ngăc a ti ng nói đ vectoră đ că tr ngă tr căl cătríchăđ cătr ngăMFCC,ăthìăchuỗiăcácăvectorăđ c ng t hóaăđ gi m b t s l că khiă đ ng các quan sát cho chuỗi c s d ngă đ hu n luy n mô hình nh n d ng dùng Cểương 3 Mô ểìnể nểận dạng tiếng nói Tiếng Việt 17 HVTH: NGUY N THÀNH CHUNG Kỹ thuật nhận dạng tiếng nói thành lệnh ng dụng trong công nghiệp GVHD: PGS.TS TR N... trên mi n t n s Cểương 3 Mô ểìnể nểận dạng tiếng nói Tiếng Việt 27 HVTH: NGUY N THÀNH CHUNG Kỹ thuật nhận dạng tiếng nói thành lệnh ng dụng trong công nghiệp GVHD: PGS.TS TR N THU HÀ IDCT (Iverse Discrete Cosin Transform) Gi ng nói c aăconăng tr nă(smooth)ătrênă mi n t n s , do v y, các giá tr nĕngăl nhau có sự t nĕngăl ngă quană (correlated)ă kháă g n.ă B ng thành các h s ítăt i có ph khá ng c a các... theo công th c: ; 1+ 2 ng tín hi u Mỗi khung tín hi uăđ uăcóănĕngăl , = 1,2, … , ngăriêngăvƠănĕngăl ngănƠyăđ (3.12) c tính theo logaritănh ăsau: Cểương 3 Mô ểìnể nểận dạng tiếng nói Tiếng Việt 28 HVTH: NGUY N THÀNH CHUNG Kỹ thuật nhận dạng tiếng nói thành lệnh ng dụng trong công nghiệp −1 = 2 2 GVHD: PGS.TS TR N THU HÀ ; (3.13) =0 3.6.3.4 Các h s delta và gia t c Bi năđ i ph đóngăvaiătròăquanătr ng trong . th hin trong bng 2.1. Kỹ thuật nhận dạng tiếng nói thành lệnh ng dụng trong công nghiệp GVHD: PGS.TS. TRN THU HÀ 11 HVTH: NGUYN THÀNH CHUNG Cểương 2. Đặc trưng tỄếng nói Tiếng. dng ting nói ting Vit trong các h thng nhn du khin thit bng ting nói ting Vit. Kỹ thuật nhận dạng tiếng nói thành lệnh ng dụng trong công nghiệp GVHD:. ting nói : 15 3.3. Cu trúc h nhn dng ting nói: 16 3.4. Gii thut h thng nhn dng ting nói ting Vit dùng Markov n: 17 Kỹ thuật nhận dạng tiếng nói thành lệnh ng dụng trong công nghiệp