1. Trang chủ
  2. » Giáo Dục - Đào Tạo

Mạng neuron và ứng dụng trong nhận dạng tiếng nói (2014)

71 223 0

Đang tải... (xem toàn văn)

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

THÔNG TIN TÀI LIỆU

Cấu trúc

  • LỜI CẢM ƠN

  • LỜI CAM ĐOAN

  • DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT

  • MỞ ĐẦU

  • CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN VỀ MẠNG NEURON NHÂN TẠO

    • 1.1. Khái niệm

      • a. Neuron sinh học

      • b. Neuron nhân tạo

    • 

    • Hình 1.3: Sơ đồ đơn giản về một mạng neuron nhân tạo

    • 1.2. Đặc trưng của mạng neuron

      • 1.2.1. Tính phi tuyến

      • 1.2.2. Tính chất thích nghi

      • 1.2.3. Tính chất đưa ra lời giải có bằng chứng

      • 1.2.4. Tính chất chấp nhận sai sót

      • 1.2.5. Khả năng cài đặt VLSI (Very-Large-Scale-Intergrated)

      • 1.2.6. Tính chất đồng dạng trong phân tích và thiết kế

    • 1.3. Phân loại mạng neuron nhân tạo

      • 1.3.1. Phân loại theo kiểu liên kết neuron

      • 1.3.2. Một số loại mạng neuron

        • 1.3.2.1. Mạng dẫn tiến

        •  Các mạng dẫn tiến (feedforward) đơn mức

        •  Các mạng dẫn tiến (feedforward) đa mức

        • 1.3.2.2. Mạng quy hồi (recurrent network)

    • 1.4. Huấn luyện mạng neuron

      • 1.4.1. Phương pháp học

        • a. Học có giám sát

        • b. Học không giám sát

        • c. Học tăng cường

      • 1.4.2. Thuật toán học

        • a. Thuật toán học của mạng neuron một lớp

        • Những hạn chế của phương pháp lan truyền ngược

    • 1.5. Thu thập dữ liệu cho mạng neuron

    • 1.6. Biểu diễn tri thức cho mạng neuron

    • 1.7. Ứng dụng của mạng neuron

  • CHƯƠNG 2: NHẬN DẠNG TIẾNG NÓI

    • 2.1. Tổng quan về nhận dạng tiếng nói

    • 2.2. Các nguyên tắc cơ bản trong nhận dạng tiếng nói

    • 2.3. Các hệ thống nhận dạng tiếng nói

    • 2.4. Các quá trình nhận dạng tiếng nói

      • 2.4.1. Phân tích các đặc trưng (tham số) tiếng nói

      • 2.4.2. Phân lớp mẫu

      • 2.4.3. Xử lý ngôn ngữ

    • 2.5. Các tiếp cận nhận dạng tiếng nói

      • 2.5.1. Tiếp cận Âm thanh-Ngữ âm

      • 2.5.2. Tiếp cận nhận dạng mẫu

      • 2.5.3. Tiếp cận trí tuệ nhân tạo

    • 2.6. Các phương pháp nhận dạng tiếng nói

      • 2.6.1. Mô hình Fujisaki

      • 2.6.2. Mô hình Markvo ẩn

    • 2.7. Những thuận lợi và khó khăn trong nhận dạng tiếng Việt

    • 2.8. Cấu trúc File “.Wav”

  • CHƯƠNG 3: MẠNG NEURON TRONG NHẬN DẠNG TIẾNG NÓI

    • 3.1. Nhận dạng tiếng nói

    • 3.2. Nhận dạng tiếng nói bằng mạng neuron

    • 3.3. Phân tích tín hiệu tiếng nói

    • 3.4. Mô tả mạng neuron trong nhận dạng

    • 3.5. Phương pháp nhận dạng

  • CHƯƠNG 4: XÂY DỰNG CHƯƠNG TRÌNH MÔ PHỎNG

    • 4.1. Phát biểu bài toán

    • 4.2. Các bước xây dựng

    • 4.3. Thiết kế chương trình

  • KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN

  • TÀI LIỆU THAM KHẢO

Nội dung

Ngày đăng: 16/04/2018, 15:17

TỪ KHÓA LIÊN QUAN

TÀI LIỆU CÙNG NGƯỜI DÙNG

TÀI LIỆU LIÊN QUAN

w