Mô hình Markov ẩn và ứng dụng trong nhận dạng tiếng nói

Nhận dạng tiếng nói là một quá trình nhận dạng mẫu, với mục đích là phân lớp classify thông tin đầu vào là tín hiệu tiếng nói thành một dãy tuần tự các mẫu đã được học trước đó và lưu tr

Mô hình Markov ẩn và ứng dụng trong

nhận dạng tiếng nói

Nguyễn Duy Phương

Trường Đại học Công nghệ Luận văn ThS chuyên ngành: Công nghệ thông tin; Mã số: 1 01 10

Người hướng dẫn: PGS.TS Hồ Thuần

Năm bảo vệ: 2007

Abstract: Giới thiệu mô hình Markov ẩn (Hidden Markov Model HMM) và lựa chọn

mô hình HMM để nhận dạng tiếng nói Khái quát về tiền xử lý tiếng nói và một số phương pháp trích chọn đặc trưng được sử dụng trong nhận dạng tiếng nói Quá trình xây dựng mô hình HMM tự động cho các âm vị từ kho dữ liệu không gán nhãn âm vị được giải quyết thông qua thuật toán huấn luyện nhúng Đã xây dựng một ứng dụng nhỏ về nhận dạng tiếng nói, cài đặt thuật toán và phần mềm từ điển tiếng nói

Keywords: Công nghệ thông tin, Mô hình Markov, Nhận dạng tiếng nói, Xử lý tín

hiệu

Content

MỞ ĐẦU

Ngay khi máy tính ra đời con người đã mơ ước máy tính có thể nói chuyện với mình Yêu cầu đơn giản nhất là máy có thể xác định được từ ngữ mà chúng ta nói với máy Đó là mục tiêu của ngành nhận dạng tiếng nói

Nhận dạng tiếng nói đóng vai trò quan trọng trong giao tiếp giữa người và máy Nó giúp máy móc hiểu và thực hiện các hiệu lệnh của con người Hiện nay trên thế giới, lĩnh vực nhận dạng tiếng nói đã đạt được nhiều tiến bộ vượt bậc Đã có nhiều công trình nghiên cứu

về lĩnh vực nhận dạng tiếng nói (Speech recognition) trên cơ sở lý thuyết các hệ thống thông minh nhân tạo, nhiều kết quả đã trở thành sản phẩm thương mại như ViaVoice, Dragon , các

hệ thống bảo mật thông qua nhận dạng tiếng nói, các hệ quay số điện thoại bằng giọng nói Triển khai những công trình nghiên cứu và đưa vào thực tế ứng dụng vấn đề này là một việc

làm hết sức có ý nghĩa đặc biệt trong giai đoạn công nghiệp hoá hiện đại hoá hiện nay của nước nhà

Nhận dạng tiếng nói là một quá trình nhận dạng mẫu, với mục đích là phân lớp (classify) thông tin đầu vào là tín hiệu tiếng nói thành một dãy tuần tự các mẫu đã được học trước đó và lưu trữ trong bộ nhớ Các mẫu là các đơn vị nhận dạng, chúng có thể là các từ, hoặc các âm vị Nếu các mẫu này là bất biến và không thay đổi thì công việc nhận dạng tiếng nói trở nên đơn giản bằng cách so sánh dữ liệu tiếng nói cần nhận dạng với các mẫu đã được học và lưu trữ trong bộ nhớ Khó khăn cơ bản của nhận dạng tiếng nói đó là tiếng nói luôn biến đổi theo thời gian và có sự khác biệt lớn giữa tiếng nói của những người nói khác nhau, tốc độ nói, ngữ cảnh và môi trường âm học khác nhau Xác định những thông tin biến thiên nào của tiếng nói là có ích và những thông tin nào là không có ích đối với nhận dạng tiếng nói là rất quan trọng Đây là một nhiệm vụ rất khó khăn mà ngay cả với các kỹ thuật xác suất thống kê mạnh cũng khó khăn trong việc tổng quát hoá từ các mẫu tiếng nói những biến thiên quan trọng cần thiết trong nhận dạng tiếng nói

Các nghiên cứu về nhận dạng tiếng nói dựa trên ba nguyên tắc cơ bản [1]:

 Tín hiệu tiếng nói được biểu diễn chính xác bởi các biên độ phổ trong một khung thời gian ngắn (short-term amplitude spectrum) Nhờ vậy ta có thể trích ra các đặc điểm tiếng nói từ những khoảng thời gian ngắn và dùng các đặc điểm này làm dữ liệu để nhận dạng tiếng nói

 Nội dung của tiếng nói được biểu diễn dưới dạng chữ viết, là một dãy các ký hiệu ngữ

âm Do đó ý nghĩa của một phát âm được bảo toàn khi chúng ta phiên âm phát âm thành dãy các ký hiệu ngữ âm

 Nhận dạng tiếng nói là một quá trình nhận thức Thông tin về ngữ nghĩa (semantics)

và suy đoán (pragmatics) có giá trị trong quá trình nhận dạng tiếng nói, nhất là khi thông tin về âm học là không rõ ràng

Lĩnh vực nghiên cứu của nhận dạng tiếng nói là khá rộng liên quan đến nhiều ngành khác nhau, như xử lý tín hiệu số (digital signal proccessing), vật lý hay âm học (acoustic), nhận dạng mẫu, lý thuyết thông tin và khoa học máy tính (information and computer science theory), ngôn ngữ học (linguistics), sinh lý học (physiology), tâm lý học ứng dụng (applied psychology) Các hệ thống nhận dạng tiếng nói có thể được phân chia thành hai loại khác nhau: hệ thống nhận dạng từ rời rạc và hệ thống nhận dạng từ liên tục Trong hệ thống nhận

dạng tiếng nói liên tục, người ta lại phân biệt hệ thống nhận dạng có kích thước từ điển nhỏ

và hệ thống nhận dạng với kích thước từ điển trung bình hoặc lớn

Ý tưởng về xây dựng các hệ thống nhận dạng tiếng nói đã có từ những năm 50 của thế

kỷ 20 và đến nay đã đạt được nhiều kết quả đáng kể Có 3 hướng tiếp cận chính cho nhận dạng tiếng nói [8]:

 Tiếp cận Âm học: Hướng tiếp cận này dựa vào các đặc điểm âm học được rút ra từ phổ âm thanh Tuy nhiên kết quả của hướng tiếp cận này còn thấp vì trong thực tế, các đặc trưng âm học có sự biến động rất lớn Hơn nữa phương pháp này đòi hỏi tri thức rất đầy đủ về âm học (Vốn tri thức âm học hiện nay chưa thể đáp ứng)

 Tiếp cận Nhận dạng mẫu thống kê: Sử dụng các phương pháp máy học dựa trên thống

kê để học và rút ra mẫu tham khảo từ lượng dữ liệu lớn Hướng này đang được sử dụng nhiều, chủ yếu là dựa vào Mô hình Markov ẩn (HMM)

 Tiếp cận Trí tuệ nhân tạo: là hướng kết hợp của cả hai hướng trên Phương pháp này kết hợp được cả tri thức của chuyên gia và phương pháp mẫu thống

kê Đây sẽ là hướng tiếp cận tương lai của nhận dạng tiếng nói

Việc nhận dạng tiếng nói gặp một số khó khăn sau:

 Trong môi trường sinh hoạt hàng ngày, chất lượng tiếng nói biến động rất lớn do chịu ảnh hưởng của các yếu tố ngoại cảnh, tâm và sinh lý người nói: một câu của cùng một người nói khi thu vào máy sẽ khác nhau nếu nói ở hai tâm trạng khác nhau (lúc vui nói khác, lúc giận nói khác,…), sức khoẻ khác nhau (lúc khoẻ nói khác, lúc bệnh nói khác), tốc độ nói khác nhau (nói chậm thì rõ hơn nói nhanh), môi trường xung quanh khác nhau (môi trường có tiêng ồn thì âm thu vào sẽ bị nhiễu), v.v… Và còn nhiều yếu tố khác nữa tác động lên chất lượng của lời nói như thiết bị thu không tốt, tín hiệu bị nhiễu điện,… Do đó, việc nhận dạng trở nên rất khó khăn

 Trong nhận dạng tiếng nói theo hướng nhận dạng từng âm vị, một khó khăn chúng ta gặp phải là: các âm vị liền nhau trong chuỗi tiếng nói không có vách ngăn rõ ràng (2

âm vị sát nhau có một phần giao nhau, khó xác định được phần giao nhau thuộc âm vị trước hay âm vị sau) Ngay cả đối với con người, tách âm vị từ một âm tiết (xác định

vị trí bắt đầu và vị trí kết thúc của âm vị đó trên sóng âm của âm tiết) cũng không phải

là công việc đơn giản

Hiện nay, hầu hết các hướng tiếp cận để nhận dạng âm vị là nhận dạng theo học mẫu thống kê Thông thường để học mẫu người ta cung cấp cho chương trình học một nguồn dữ liệu có nhiều mẫu đã được phân loại thành nhiều lớp và có gán nhãn (nhãn cho biết mỗi mẫu thuộc lớp nào) Nguồn dữ liệu này phải được phân lớp và gán nhãn chính xác hoàn toàn để máy học Tuy nhiên do không thể tách âm vị một cách chính xác, nguồn dữ liệu âm vị đưa vào khó đạt được mức độ chính xác, kết quả là việc huấn luyện giảm hiệu suất, làm cho hiệu suất của chương trình nhận dạng cũng giảm theo

Chúng tôi xin nêu ra một hướng giải quyết để tránh việc gán nhãn âm vị không chính xác: thay vì đánh nhãn âm vị, chúng ta sẽ đánh nhãn âm tiết, đồng thời cho biết các âm vị cấu thành âm tiết đó Như vậy, dữ liệu mẫu cung cấp cho quá trình học là các âm tiết Thuật toán học được sử dụng để tách âm vị là thuật toán huấn luyện nhúng (Embedded training) Kết quả thu được là các mô hình HMM cho từng âm vị Do mỗi dãy âm vị được chọn tương đương với một âm tiết, công việc đánh nhãn âm vị trên sóng âm thực chất là không có (chỉ đánh nhãn trên âm tiết, vốn được thực hiện dễ dàng) Vì vậy, có thể xem dữ liệu đưa vào trong quá trình huấn luyện là dữ liệu không gán nhãn và phương pháp nhận dạng này được xem là nhận dạng âm vị tự động

Công việc gán nhãn âm vị bằng tay rất vất vả và mất nhiều thời gian Ngoài ra, hiện nay có rất ít kho dữ liệu đã được gán nhãn âm vị Vì vậy, hướng tiếp cận nhận dạng âm vị tự động, vốn hiệu quả hơn, tỏ ra là hướng tiếp cận đúng đắn Tuy nhiên, huấn luyện trên dữ liệu không gán nhãn cũng có những khó khăn: đòi hỏi khối lượng dữ liệu lớn hơn nhiều so với huấn luyện trên dữ liệu có gán nhãn, đồng thời quá trình huấn luyện cũng lâu hơn Với những ưu thế vượt trội như trên đã nêu, hướng tiếp cận nhận dạng âm vị tự động hứa hẹn tạo ra những mô hình nhận dạng tiếng nói với độ chính xác cao Đó cũng chính là hướng nghiên cứu mà tôi chọn lựa cho luận văn thạc sĩ của mình Trong bản luận văn này, chúng tôi muốn chứng minh hai điều:

 Nếu có đầy đủ dữ liệu tiếng nói (không gán nhãn), có thể nhận dạng được số lượng lớn các âm tiết với độ chính xác tương đối cao theo hướng tiếp cận nhận dạng âm vị

tự động

 Có thể nhận dạng được tiếng nói liên tục với tốc độ trung bình

Luận văn được tổ chức như sau:

 Chương 1 : Mô hình HMM và ứng dụng trong nhận dạng

Giới thiệu mô hình HMM và sự lựa chọn mô hình HMM để nhận dạng tiếng nói

 Chương 2 : Tiền xử lý tín hiệu tiếng nói

Chương này sẽ giới thiệu về tiền xử lý tiếng nói và một số phương pháp trích đặc trưng được sử dụng trong nhận dạng tiếng nói

 Chương 3 : Thuật toán huấn luyện nhúng (Embedded training)

Giới thiệu thuật toán huấn luyện nhúng Đây là quá trình xây dựng mô hình HMM tự động cho các âm vị từ kho dữ liệu không gán nhãn âm vị

 Chương 4 : Cài đặt thuật toán - Giới thiệu phần mềm từ điển tiếng nói

 Kết luận

References

[1] R Rabiner, A Tutorial on Hidden Markov Models and Selected Applications in Speech Recognition, Proceedings of IEEE, vol 77, no 2, 1998

[2] Tom Mitchell, Machine Learning, McGraw Hill, 1996

[3] Đặng Hùng Thắng, Mở đầu về lý thuyết xác suất và các ứng dụng, 1998

[4] R Rabiner and W Schafer, Digital Processing Of Speech Signals, Prentice Hall,

1978

[5] Đoàn Thiện Thuật, Ngữ âm tiếng Việt, Sách NXB ĐHQG Hà nội - 2002

[6] Nguyễn Thanh Thuỷ, Nhập môn xử lý ảnh số, Sách NXBKHKT

[7] John-Paul Hosom, Ron Cole, A diphone-based digit recognition system using neural networks, http://cslu.cse.ogi.edu/cslu

[8] Đặng Thái Dương – Hà Giang Hải, Nhận dạng tiếng nói tiếng Việt theo hướng tiếp cận nhận dạng âm vị tự động, luận văn cử nhân tin học 2004

[9] Rabiner L.R, Huang B H, Fundamentals of Speech Recognition, Sách NXB Prentice Hall – 1993

[10] V.Mantha, R.Duncan, Y.Wu, J.Zhao, Implementation and analysis of speech recognition front-ends, ECE4773/Digital Signal Processing – 1998

[11] Nguyễn Duy Tiến, Các mô hình xác suất và ứng dụng Phần một – Xích Markov, Sách NXB ĐHQG Hà Nội – 2000

[12] Bách khoa toàn thư mở Wikipedia, http://vi.wikipedia.org

[13] Phần mềm điều khiển giọng nói bằng tiếng Việt, Phạm Hữu Ngôn và Bành Duy Khánh, cuộc thi trí tuệ Việt Nam 2004

Mô hình Markov ẩn và ứng dụng trong

nhận dạng tiếng nói

Nguyễn Duy Phương

Trường Đại học Công nghệ Luận văn ThS chuyên ngành: Công nghệ thông tin; Mã số: 1 01 10

Người hướng dẫn: PGS.TS Hồ Thuần

Năm bảo vệ: 2007

Abstract: Giới thiệu mô hình Markov ẩn (Hidden Markov Model HMM) và lựa chọn

mô hình HMM để nhận dạng tiếng nói Khái quát về tiền xử lý tiếng nói và một số phương pháp trích chọn đặc trưng được sử dụng trong nhận dạng tiếng nói Quá trình xây dựng mô hình HMM tự động cho các âm vị từ kho dữ liệu không gán nhãn âm vị được giải quyết thông qua thuật toán huấn luyện nhúng Đã xây dựng một ứng dụng nhỏ về nhận dạng tiếng nói, cài đặt thuật toán và phần mềm từ điển tiếng nói

Keywords: Công nghệ thông tin, Mô hình Markov, Nhận dạng tiếng nói, Xử lý tín

hiệu

Content

MỞ ĐẦU

Ngay khi máy tính ra đời con người đã mơ ước máy tính có thể nói chuyện với mình Yêu cầu đơn giản nhất là máy có thể xác định được từ ngữ mà chúng ta nói với máy Đó là mục tiêu của ngành nhận dạng tiếng nói

Nhận dạng tiếng nói đóng vai trò quan trọng trong giao tiếp giữa người và máy Nó giúp máy móc hiểu và thực hiện các hiệu lệnh của con người Hiện nay trên thế giới, lĩnh vực nhận dạng tiếng nói đã đạt được nhiều tiến bộ vượt bậc Đã có nhiều công trình nghiên cứu

về lĩnh vực nhận dạng tiếng nói (Speech recognition) trên cơ sở lý thuyết các hệ thống thông minh nhân tạo, nhiều kết quả đã trở thành sản phẩm thương mại như ViaVoice, Dragon , các

hệ thống bảo mật thông qua nhận dạng tiếng nói, các hệ quay số điện thoại bằng giọng nói Triển khai những công trình nghiên cứu và đưa vào thực tế ứng dụng vấn đề này là một việc

làm hết sức có ý nghĩa đặc biệt trong giai đoạn công nghiệp hoá hiện đại hoá hiện nay của nước nhà

Nhận dạng tiếng nói là một quá trình nhận dạng mẫu, với mục đích là phân lớp (classify) thông tin đầu vào là tín hiệu tiếng nói thành một dãy tuần tự các mẫu đã được học trước đó và lưu trữ trong bộ nhớ Các mẫu là các đơn vị nhận dạng, chúng có thể là các từ, hoặc các âm vị Nếu các mẫu này là bất biến và không thay đổi thì công việc nhận dạng tiếng nói trở nên đơn giản bằng cách so sánh dữ liệu tiếng nói cần nhận dạng với các mẫu đã được học và lưu trữ trong bộ nhớ Khó khăn cơ bản của nhận dạng tiếng nói đó là tiếng nói luôn biến đổi theo thời gian và có sự khác biệt lớn giữa tiếng nói của những người nói khác nhau, tốc độ nói, ngữ cảnh và môi trường âm học khác nhau Xác định những thông tin biến thiên nào của tiếng nói là có ích và những thông tin nào là không có ích đối với nhận dạng tiếng nói là rất quan trọng Đây là một nhiệm vụ rất khó khăn mà ngay cả với các kỹ thuật xác suất thống kê mạnh cũng khó khăn trong việc tổng quát hoá từ các mẫu tiếng nói những biến thiên quan trọng cần thiết trong nhận dạng tiếng nói

Các nghiên cứu về nhận dạng tiếng nói dựa trên ba nguyên tắc cơ bản [1]:

 Tín hiệu tiếng nói được biểu diễn chính xác bởi các biên độ phổ trong một khung thời gian ngắn (short-term amplitude spectrum) Nhờ vậy ta có thể trích ra các đặc điểm tiếng nói từ những khoảng thời gian ngắn và dùng các đặc điểm này làm dữ liệu để nhận dạng tiếng nói

 Nội dung của tiếng nói được biểu diễn dưới dạng chữ viết, là một dãy các ký hiệu ngữ

âm Do đó ý nghĩa của một phát âm được bảo toàn khi chúng ta phiên âm phát âm thành dãy các ký hiệu ngữ âm

 Nhận dạng tiếng nói là một quá trình nhận thức Thông tin về ngữ nghĩa (semantics)

và suy đoán (pragmatics) có giá trị trong quá trình nhận dạng tiếng nói, nhất là khi thông tin về âm học là không rõ ràng

Lĩnh vực nghiên cứu của nhận dạng tiếng nói là khá rộng liên quan đến nhiều ngành khác nhau, như xử lý tín hiệu số (digital signal proccessing), vật lý hay âm học (acoustic), nhận dạng mẫu, lý thuyết thông tin và khoa học máy tính (information and computer science theory), ngôn ngữ học (linguistics), sinh lý học (physiology), tâm lý học ứng dụng (applied psychology) Các hệ thống nhận dạng tiếng nói có thể được phân chia thành hai loại khác nhau: hệ thống nhận dạng từ rời rạc và hệ thống nhận dạng từ liên tục Trong hệ thống nhận

dạng tiếng nói liên tục, người ta lại phân biệt hệ thống nhận dạng có kích thước từ điển nhỏ

và hệ thống nhận dạng với kích thước từ điển trung bình hoặc lớn

Ý tưởng về xây dựng các hệ thống nhận dạng tiếng nói đã có từ những năm 50 của thế

kỷ 20 và đến nay đã đạt được nhiều kết quả đáng kể Có 3 hướng tiếp cận chính cho nhận dạng tiếng nói [8]:

 Tiếp cận Âm học: Hướng tiếp cận này dựa vào các đặc điểm âm học được rút ra từ phổ âm thanh Tuy nhiên kết quả của hướng tiếp cận này còn thấp vì trong thực tế, các đặc trưng âm học có sự biến động rất lớn Hơn nữa phương pháp này đòi hỏi tri thức rất đầy đủ về âm học (Vốn tri thức âm học hiện nay chưa thể đáp ứng)

 Tiếp cận Nhận dạng mẫu thống kê: Sử dụng các phương pháp máy học dựa trên thống

kê để học và rút ra mẫu tham khảo từ lượng dữ liệu lớn Hướng này đang được sử dụng nhiều, chủ yếu là dựa vào Mô hình Markov ẩn (HMM)

 Tiếp cận Trí tuệ nhân tạo: là hướng kết hợp của cả hai hướng trên Phương pháp này kết hợp được cả tri thức của chuyên gia và phương pháp mẫu thống

kê Đây sẽ là hướng tiếp cận tương lai của nhận dạng tiếng nói

Việc nhận dạng tiếng nói gặp một số khó khăn sau:

 Trong môi trường sinh hoạt hàng ngày, chất lượng tiếng nói biến động rất lớn do chịu ảnh hưởng của các yếu tố ngoại cảnh, tâm và sinh lý người nói: một câu của cùng một người nói khi thu vào máy sẽ khác nhau nếu nói ở hai tâm trạng khác nhau (lúc vui nói khác, lúc giận nói khác,…), sức khoẻ khác nhau (lúc khoẻ nói khác, lúc bệnh nói khác), tốc độ nói khác nhau (nói chậm thì rõ hơn nói nhanh), môi trường xung quanh khác nhau (môi trường có tiêng ồn thì âm thu vào sẽ bị nhiễu), v.v… Và còn nhiều yếu tố khác nữa tác động lên chất lượng của lời nói như thiết bị thu không tốt, tín hiệu bị nhiễu điện,… Do đó, việc nhận dạng trở nên rất khó khăn

 Trong nhận dạng tiếng nói theo hướng nhận dạng từng âm vị, một khó khăn chúng ta gặp phải là: các âm vị liền nhau trong chuỗi tiếng nói không có vách ngăn rõ ràng (2

âm vị sát nhau có một phần giao nhau, khó xác định được phần giao nhau thuộc âm vị trước hay âm vị sau) Ngay cả đối với con người, tách âm vị từ một âm tiết (xác định

vị trí bắt đầu và vị trí kết thúc của âm vị đó trên sóng âm của âm tiết) cũng không phải

là công việc đơn giản

Hiện nay, hầu hết các hướng tiếp cận để nhận dạng âm vị là nhận dạng theo học mẫu thống kê Thông thường để học mẫu người ta cung cấp cho chương trình học một nguồn dữ liệu có nhiều mẫu đã được phân loại thành nhiều lớp và có gán nhãn (nhãn cho biết mỗi mẫu thuộc lớp nào) Nguồn dữ liệu này phải được phân lớp và gán nhãn chính xác hoàn toàn để máy học Tuy nhiên do không thể tách âm vị một cách chính xác, nguồn dữ liệu âm vị đưa vào khó đạt được mức độ chính xác, kết quả là việc huấn luyện giảm hiệu suất, làm cho hiệu suất của chương trình nhận dạng cũng giảm theo

Chúng tôi xin nêu ra một hướng giải quyết để tránh việc gán nhãn âm vị không chính xác: thay vì đánh nhãn âm vị, chúng ta sẽ đánh nhãn âm tiết, đồng thời cho biết các âm vị cấu thành âm tiết đó Như vậy, dữ liệu mẫu cung cấp cho quá trình học là các âm tiết Thuật toán học được sử dụng để tách âm vị là thuật toán huấn luyện nhúng (Embedded training) Kết quả thu được là các mô hình HMM cho từng âm vị Do mỗi dãy âm vị được chọn tương đương với một âm tiết, công việc đánh nhãn âm vị trên sóng âm thực chất là không có (chỉ đánh nhãn trên âm tiết, vốn được thực hiện dễ dàng) Vì vậy, có thể xem dữ liệu đưa vào trong quá trình huấn luyện là dữ liệu không gán nhãn và phương pháp nhận dạng này được xem là nhận dạng âm vị tự động

Công việc gán nhãn âm vị bằng tay rất vất vả và mất nhiều thời gian Ngoài ra, hiện nay có rất ít kho dữ liệu đã được gán nhãn âm vị Vì vậy, hướng tiếp cận nhận dạng âm vị tự động, vốn hiệu quả hơn, tỏ ra là hướng tiếp cận đúng đắn Tuy nhiên, huấn luyện trên dữ liệu không gán nhãn cũng có những khó khăn: đòi hỏi khối lượng dữ liệu lớn hơn nhiều so với huấn luyện trên dữ liệu có gán nhãn, đồng thời quá trình huấn luyện cũng lâu hơn Với những ưu thế vượt trội như trên đã nêu, hướng tiếp cận nhận dạng âm vị tự động hứa hẹn tạo ra những mô hình nhận dạng tiếng nói với độ chính xác cao Đó cũng chính là hướng nghiên cứu mà tôi chọn lựa cho luận văn thạc sĩ của mình Trong bản luận văn này, chúng tôi muốn chứng minh hai điều:

 Nếu có đầy đủ dữ liệu tiếng nói (không gán nhãn), có thể nhận dạng được số lượng lớn các âm tiết với độ chính xác tương đối cao theo hướng tiếp cận nhận dạng âm vị

tự động

 Có thể nhận dạng được tiếng nói liên tục với tốc độ trung bình

Luận văn được tổ chức như sau:

 Chương 1 : Mô hình HMM và ứng dụng trong nhận dạng

Giới thiệu mô hình HMM và sự lựa chọn mô hình HMM để nhận dạng tiếng nói