Đang tải... (xem toàn văn)
Bài báo giới thiệu hệ thống EDUvoice - ứng dụng trong các hệ hỏi đáp thông tin qua mạng điện thoại (PSTN). Hệ thống có thể hiểu được các câu lệnh tiếng nói của người dùng, giúp cho việc tra cứu thông tin đào tạo tại khoa CNTT trường đại học Nông Lâm bằng tiếng nói tiếng Việt thông qua mạng điện thoại.
Hội thảo quốc gia 2014 Điện tử, Truyền thông Công nghệ thông tin (ECIT2014) Hệ thống tra cứu thơng tin đào tạo tín qua mạng điện thoại Trần Khải Thiện1, Vũ Thanh Hiền5 Trần Khải Cát Tiên2, Mai Anh Thơ3, Nguyễn Minh Nhật4 Khoa CNTT - Đại học Ngoại Ngữ Tin Học TP.HCM TP.HCM, Việt Nam thientk@gmail.com Khoa CNTT - Đại học Nông Lâm TP.HCM TP.HCM, Việt Nam cattientk@gmail.com Tóm tắt—Bài báo giới thiệu hệ thống EDUvoice - ứng dụng hệ hỏi đáp thông tin qua mạng điện thoại (PSTN) Hệ thống hiểu câu lệnh tiếng nói người dùng, giúp cho việc tra cứu thông tin đào tạo khoa CNTT trường đại học Nơng Lâm tiếng nói tiếng Việt thông qua mạng điện thoại Điểm đặc biệt hệ thống có khả phân tích cú pháp ngữ nghĩa câu lệnh tiếng nói sau nhận dạng thành phần nhận dạng tiếng nói EDUvoice bao gồm thành phần sau: thành phần giao tiếp mạng điện thoại; thành phần nhận dạng tiếng nói tiếng Việt; thành phần xử lý ngơn ngữ tự nhiên thành phần tổng hợp tiếng nói tiếng Việt Theo hiểu biết chúng tôi, hệ thống Việt Nam thực việc tích hợp chế xử lý ngơn ngữ tự nhiên vào ứng dụng tiếng nói Điều giúp cho ứng dụng tiếng nói trở lên thơng minh hơn, giao tiếp với người ngơn ngữ tự nhiên với độ xác cao tốc độ xử lý nhanh Hệ thống qua thực nghiệm đạt độ xác cao thân thiện với người dùng minh chứng rõ nét cho tính thực tế nghiên cứu công nghệ bao gồm Nhận dạng tiếng nói Tổng hợp tiếng nói nhóm nghiên cứu Viện Công nghệ thông tin (Viện Khoa học Công nghệ Việt Nam) trường Đại học Khoa học tự nhiên (ĐHQG-HCM) thực cho nhiều công bố đánh giá cao [3], [5], [7], [10], [16] Tuy nhiên, kết nghiên cứu nói tập trung vào việc nâng cao hiệu xử lý tiếng nói tiếng Việt mà chưa quan tâm đến vấn đề xử lý ngữ nghĩa câu lệnh tiếng nói EDUvoice hệ thống voice server xây dựng dựa kết hợp xử lý ngơn ngữ nói ngơn ngữ viết, hệ thống nhận dạng nhiều dạng câu lệnh tiếng nói tiếng Việt để chuyển thành dạng văn bản, xử lý cú pháp ngữ nghĩa chúng, phát sinh truy vấn sở liệu, cuối trả lời cho người dùng với liệu truy vấn giọng đọc tiếng Việt Việc xử lý cú pháp ngữ nghĩa câu lệnh hệ thống giải với DCG (Definite Clause Grammar) [4] Trong phần xử lý tiếng nói, chúng tơi sử dụng công cụ HTK (Hidden Markov Model Toolkit) [14] cho việc nhận dạng tiếng nói áp dụng phương pháp Unit-selection [1] cho việc tổng hợp tiếng nói Từ khóa—Spoken Dialog Systems, Natural Language Processing, Voice Server, EDUvoice I GIỚI THIỆU Trên giới, từ năm 1960 -1970 xuất nghiên cứu hệ giao tiếp tiếng nói (Spoken Dialog Systems) điển ELIZA [18] SHRDLU [19] Nhưng phải đến năm 1990 hệ giao tiếp tiếng nói thật phát huy tính ứng dụng cao tích hợp với hệ thống tương tác qua điện thoại (Telephone IVR Systems) TRAIN [15], RAILTEL [2], IBM Watson, SIRI trợ lý ảo Cortana sản phẩm ưu tú ứng dụng tiếng nói Ở Việt Nam, năm vừa qua, nghiên cứu cơng nghệ xử lý tiếng nói thu kết đáng khích lệ Hai nội dung nghiên cứu ISBN: 978-604-67-0349-5 Hình 458 Hệ thống EDUvoice Hội thảo quốc gia 2014 Điện tử, Truyền thông Công nghệ thông tin (ECIT2014) II Để thực chức nói trên, hệ thống cần có thành phần sau (Hình 3): KIẾN TRÚC HỆ THỐNG Hệ thống thiết kế có chức sau: Nhận dạng câu truy vấn qua điện thoại; xử lý câu truy vấn; tiến hành truy xuất thông tin sở liệu; trả lời lại cho người dùng qua điện thoại thực theo kịch sau: A Bộ nhận dạng tiếng nói: chuyển liệu âm tiếng nói người dùng thành liệu văn B Bộ xử lý ngôn ngữ tiếng Việt: xử lý cú pháp, ngữ nghĩa câu truy vấn người dùng (0) Trạng thái chờ (1) User gọi vào hệ thống hỏi tiếng Việt (2) Hệ thống xác nhận user nội dung vừa hỏi (2.0) Nếu user xác nhận đúng, hệ thống tiếp tục xử lý bước (3) (2.1) Nếu user xác nhận sai, hệ thống quay trạng thái chờ (0) (3) Tiếng nói đưa qua nhận dạng chuyển thành câu truy vấn dạng văn tiếng Việt (4) Hệ thống phân tích cú pháp xử lý ngữ nghĩa câu truy vấn (4.0) Nếu câu truy vấn cú pháp - Hệ thống thực việc truy vấn sở liệu trả kết tiếng nói đến người dùng - Kết thúc quay bước (0) (4.1) eNgược lại, câu truy vấn sai cú pháp hệ thống thơng báo tiếng nói lại cho user để thực lại câu truy vấn C Bộ xử lý trung tâm: kết nối thành phần hệ thống thông qua việc: Chuyển liệu văn từ nhận dạng tiếng nói thành dạng liệu chuẩn thực thi tập tin Prolog xử lý ngôn ngữ Chuyển đổi biểu diễn ngữ nghĩa câu truy vấn thành tập câu lệnh truy xuất đến sở liệu, đồng thời thực thi chúng Lọc, xếp trả kết xử lý hệ thống cho người dùng D Cơ sở liệu: chứa thơng tin đào tạo tín E Bộ tổng hợp tiếng nói tiếng Việt: chuyển liệu văn thành tiếng nói Hình III Kiến trúc hệ thống MƠ-ĐUN GIAO TIẾP Nhiệm vụ mơ-đun giao tiếp máy tính hệ thống điện thoại Ngồi ra, mơ-đun giao tiếp cịn tiếp nhận, xử lý tín hiệu đến từ điện thoại trả lời thông tin từ máy tính trở lại hệ thống điện thoại Hình Về phần cứng, chúng tơi sử dụng modem Intel® 536EP Modem Intel Modem kết nối trực tiếp với line điện thoại máy tính, làm cầu nối trung gian truyền tải tín hiệu hệ thống điện thoại máy tính Mơ kịch hoạt động ISBN: 978-604-67-0349-5 459 Hội thảo quốc gia 2014 Điện tử, Truyền thơng Cơng nghệ thơng tin (ECIT2014) Hình Vai trị Voice Modem Về phần mềm, chúng tơi sử dụng thư viện TAPI, mà cụ thề TAPI Microsoft Intel hợp tác đưa [6] IV Hình BỘ NHẬN DẠNG TIẾNG NĨI Trong hệ thống EDUvoice, sử dụng HTK để xây dựng thành phần nhận dạng tiếng nói HTK cung cấp cơng cụ xử lý tiếng nói, đặc biệt nhận dạng tiếng nói, dựa HMM [14] Dựa theo cách tiếp cận [9], [11], [17], áp dụng mơ hình phụ thuộc ngữ cảnh (“context-dependent model”) dựa triphone để nhận dạng từ từ vựng, đồng thời định nghĩa văn phạm chứa cấu trúc câu có ngữ cảnh ứng dụng giúp cho việc nhận dạng chuỗi từ (câu) xác Sơ đồ cơng đoạn xây dựng nhận dạng tiếng nói sử dụng HTK [17] B Dữ liệu huấn luyện Tập liệu huấn luyện thu âm 160 phút với 2429 mẫu câu Dữ liệu lấy mẫu mức 8000 Hz, 16 bit theo định dạng PCM điều kiện môi trường tiếng ồn với giọng đọc nam Bảng BỘ TỪ VỰNG GỒM 68 TIẾNG A Các bước xây dựng nhận dạng tiếng nói bao cao dạy giảng Việc xây dựng hệ nhận dạng tiếng nói gồm có hai giai đoạn chính: khoa khơng kế kỳ 1) Giai đoạn huấn luyện: môn mạng mềm nâng phân thu thuyết thơng thơ thầy trình tích tín tính có cơng hai hành hùng hệ học lý lập mi máy mã mở nghệ ngành nhiêu nhập phí phần phụ thiết thống thực tin tiên tiết viên web a) Chuẩn bị tập liệu tiếng nói cần huấn luyện mã hóa tập liệu b) Gán nhãn, lập từ điển c) Tạo mơ hình HMM (prototype HMM) cho đơn vị phone Đầu giai đoạn huấn luyện tập mơ hình HMM huấn luyện (hmmset) 2) Giai đoạn nhận dạng: a) Tập mơ hình HMM huấn luyện (hmmset) - kết giai đoạn huấn luyện b) Xây dựng văn phạm c) Trích đặc trưng cho chuỗi âm cần nhận dạng Đầu giai đoạn nhận dạng chuỗi văn ISBN: 978-604-67-0349-5 460 Hội thảo quốc gia 2014 Điện tử, Truyền thông Công nghệ thông tin (ECIT2014) C Xây dựng văn phạm Mơ hình ngơn ngữ cung cấp thông tin cú pháp, ngữ nghĩa, trật tự từ câu Thành phần giúp hệ thống lựa chọn kết nhận dạng tốt danh sách ứng viên chọn lọc tiến trình nhận dạng Cấu trúc câu có ngữ cảnh ứng dụng Việc xây dựng mơ hình ngôn ngữ bao gồm việc xác định văn phạm cho ngơn ngữ Tính phức tạp văn phạm phụ thuộc vào mức độ phức tạp hệ thống cần nhận dạng Cấu trúc văn phạm đồ thị có hướng tổng quát, chứa cấu trúc câu có ngữ cảnh ứng dụng Trong ứng dụng chúng tôi, phần tập tin văn phạm (dạng có mã hóa TELEX) thể sau: V XỬ LÝ NGÔN NGỮ TIẾNG VIỆT A Cú pháp câu lệnh truy vấn Trong hệ thống có tất 48 dạng câu truy vấn chia thành chủ đề, số dạng câu tiêu biểu trình bày bảng Bảng MỘT SỐ DẠNG CÂU TRUY VẤN PHÂN THEO CHỦ ĐỀ $Khoa = (NGAFNH | KHOA) [COONG NGHEEJ THOONG TIN]; $ $Bomon = BOOJ MOON (HEEJ THOOSNG THOONG TIN | MAJNG MASY TISNH | COONG NGHEEJ PHAAFN MEEFM); $Giangviennao = GIARNG VIEEN | THAAFY COO; … STT Chủ đề Dạng câu truy vấn Khoa – Bộ mơn [Ngành] có môn Bộ môn – Giảng viên có (giảng viên | thầy cơ) Mơn học – Giảng viên (thầy cô | giảngviên) dạy $sen1 = $Khoa COS $nhungcac BOOJ MOON NAFO ; dạy (môn | môn học) D Tổng hợp tiếng nói Hệ thống tổng hợp tiếng (Text-To-Speech) nói gồm 02 cơng đoạn phân tích văn (q trình xử lý, chuẩn hóa văn đầu vào thành dạng chuẩn để tổng hợp được) tổng hợp tiếng nói (tạo tín hiệu tiếng nói từ kết phần phân tích văn bản) Việc tổng hợp tiếng nói thực tổng hợp Formant [10] hay phương pháp Unit-selection [10],… Với EDUvoice, chọn cách tiếp cận tổng hợp phương pháp Unit-selection, thực theo quy trình theo hình có dạy khơng có (giáo viên | thầy | giảngviên) dạy Mơn học có mã mơn học có mơn tiên mơn có tiết lý thuyết có tiết thực hành có tín Học phí có học phí Phụ thu [Ngành] có khơng [Ngành] có Hình Quy trình tổng hợp phương pháp ghép nối chọn đơn vị [10] ISBN: 978-604-67-0349-5 461 Hội thảo quốc gia 2014 Điện tử, Truyền thông Công nghệ thơng tin (ECIT2014) B Phân tích ngữ nghĩa câu lệnh Để biểu diễn ngữ nghĩa cho câu truy vấn, chúng tơi sử dụng DCG [4], có tất 17 cấu trúc biểu diễn nghĩa cho bảng Ví dụ 1: Ngành Cơng Nghệ Thơng Tin có môn nào? Luật cú pháp ngữ nghĩa DCG định nghĩa sau: query(which_depts(Faculty)) > p_industry, n_faculty(Faculty),p_have, p_plural, p_dept, p_which n_ industry >[ngành] n_faculty(faculty(công, nghệ, thông , tin)) >[ công, nghệ, thông , tin] p_have >[cos] p_plural >[những] p_dept >[bộ,môn] p_which >[nào] Bảng CÁC CẤU TRÚC BIỂU DIỄN NGHĨA CỦA CÂU TRUY VẤN STT Chủ đề Cấu trúc nghĩa câu truy vấn Bộ môn which_depts(Faculty) Giảng viên which_teachers(Dept) Ta luật cú pháp ngữ nghĩa xác định cấu trúc nghĩa câu truy vấn ví dụ sau: which_teachers(Course) which_depts (faculty (công, nghệ, thông , tin)) yesno_teacher(Teacher,Course) Cấu trúc nghĩa cấu trúc nghĩa số mục Môn học course(Teacher) Mã môn học course_id(Course) Từ cấu trúc nghĩa này, tiến hành chuyển đổi thành câu lệnh SQL tương ứng để truy xuất vào sở liệu VI THỬ NGHIỆM VÀ ĐÁNH GIÁ Mơn tiên prerequisite(Course) Số tín credit(Course) Việc thử nghiệm trước tiên tiến hành theo thành phần hệ thống; gồm Thành phần Nhận dạng tiếng nói, Thành phần Xử lý ngơn ngữ Tiếng Việt Bộ Xử lý trung tâm Kế đến, tiến hành thử nghiệm hệ thống, tiến hành khảo sát cảm nhận/ đánh giá người dùng hệ thống, bao gồm thành phần Tổng hợp Tiếng nói theory_credit(Course) practise_credit(Course) Số tiết lý thuyết – thực hành A Thành phần nhận dạng tiếng nói theory(Course) Hiệu hệ thống nhận dạng tiếng nói thường đánh giá qua độ đo WER (Word Error Rate), biểu diễn công thức sau: WER= (S + D + I) / N x 100% Trong đó, N tổng số từ, S số lỗi sửa, I số lỗi chèn D số lỗi xóa practise(Course) Học phí fee(Course) Học kỳ yesno_course(Semester,Course) Ở đây, sử dụng độ đo WAR (Word Accuracy Rate) để đánh giá hiệu hệ thống, biểu diễn công thức: WAR = (1 – (S + D + I) / N) x 100% yesno_teacher_mon(Teacher,Cours e,Semester) 10 Phụ thu Hiệu hệ thống yesno_surcharge(Faculty) Chúng tiến hành thử nghiệm offline chia theo: khu vực, giới tính, độ tuổi ngữ liệu huấn luyện, độ xác hệ thống cho bảng 4, 5, surcharge(Faculty) ISBN: 978-604-67-0349-5 462 Hội thảo quốc gia 2014 Điện tử, Truyền thông Công nghệ thông tin (ECIT2014) Bảng THỬ NGHIỆM THEO KHU VỰC Mơ hình Tập ngữ liệu huấn luyện bao gồm giọng đọc miền Bắc Với thành phần xử lý ngôn ngữ tự nhiên, tiến hành thử nghiệm 100 câu, thành phần cho kết với 100 mẫu câu thử Đây mẫu câu nằm phạm vi cấu trúc cú pháp xây dựng cho hệ thống Hệ thống có khả xử lý toàn câu chuẩn này, điều cho thấy hệ thống có tính ổn định xác WAR Mô tả VNSE_ A1 B Thành phần xử lý ngôn ngữ tự nhiên Bắc Trun g Nam 95% 75% 92% Độ bao phủ: Với câu không thuộc phạm vi cấu trúc cú pháp hệ thống trả kết phân tích cú pháp false Điều cho thấy qui tắc cú pháp DCG mà đề tài xây dựng từ điển chưa bao quát hết tất trường hợp Nếu bổ sung thêm từ điển từ loại hoàn thiện qui tắc cú pháp DCG, độ bao phủ hệ thống tăng lên cao Bảng THỬ NGHIỆM THEO GIỚI TÍNH Mơ hình WAR Mơ tả Nữ Nam C Khảo sát người dùng VNSE_ G1 Tập ngữ liệu huấn luyện bao gồm giọng đọc giới tính nam 87% Chúng tơi tiến hành khảo sát người sử dụng hệ thống với câu hỏi: “Hệ thống sử dụng hay khơng?” với mức đánh giá, kết bảng 96% Bảng KHẢO SÁT MỨC TIỆN DỤNG CỦA HỆ THỐNG Bảng THỬ NGHIỆM THEO ĐỘ TUỔI Mô hình VNSE_D1 WAR Mơ tả Tập ngữ liệu huấn luyện gồm giọng đọc có độ tuổi 18-30 18-30 Khác 93,73% 91% VNSE_C05 VNSE _C7 Không tiện dụng 30% 27% 23% 20% Bảng THƠNG SỐ THỰC NGHIỆM WAR Mơ tả Tập ngữ liệu huấn luyện giọng đọc 99% Tập ngữ liệu huấn luyện giọng đọc 99% Tập ngữ liệu huấn luyện giọng đọc 98,49% ISBN: 978-604-67-0349-5 Hơi tiện dụng Hệ thống xây dựng môi trường PC với ngơn ngữ lập trình MS Visual C# 2012 SWI-Prolog version 7.1.9 Người tham gia huấn luyện VNSE_C01 Khá tiện dụng D Thử nghiệm toàn hệ thống Bảng THỬ NGHIỆM THEO ĐỘ LỚN TẬP NGỮ LIỆU Mơ hình Rất tiện dụng Người khơng tham gia huấn luyện 64% 90% Số lượng câu truy vấn 100 Môi trường nhà (in-door) Tốc độ lấy mẫu kHz Lượng tử hóa (Quantization) 16 bits Định dạng PCM Thiết bị điện thoại di động 93,73% 463 Hội thảo quốc gia 2014 Điện tử, Truyền thông Công nghệ thơng tin (ECIT2014) Hệ thống cho kết xác với 94/100 câu truy vấn tiếng Việt Như nhận thấy trên, kết không mong đợi thuộc giai đoạn nhận dạng Thời gian phản hồi trung bình hệ thống 2.6 giây [5] Hue Nguyen, Truong Tran, Nhi Le, Nhut Pham, Quan Vu, “iSago: The Vietnamese Mobile Speech Assistant for Foodcourt and Restaurant Location,” RIVF-VLSP 2012, Ho Chi Minh City, Viet Nam, 2012 [6] Michelle Quinton, Windows NT 5.0 Brings You New Telephony Development Features with TAPI 3.0, Microsoft Systems Journal [Online] Available: http://www.microsoft.com/msj/1198/tapi3/tapi3.aspx, 1998 [7] Nhut Pham, Quan Vu, “A Spoken Dialog System for Stock Information Inquiry,” in Proc IT@EDU, Ho Chi Minh City, Viet Nam, 2012 [8] Patrick Blackburn, Johan Bos, “Representation and Inference for Natural Language: A First Course in Computational Semantics” CSLI Press, pp – 376, Chicago, 2007 [9] Quan Vu et al., (2012) “Nghiên cứu xây dựng hệ thống Voice Server ứng dụng cho dịch vụ trả lời tự động qua điện thoại” Technical report, Research project, HCM City Department of Science and Technology, Viet Nam E Đánh giá Trong trình kiểm thử, thành phần nhận dạng tiếng nói nhận dạng sai 25 câu tổng số 100 câu đưa vào thử nghiệm Nhưng xét mặt ngữ nghĩa có đến 19/25 câu nhận dạng sai bảo toàn nghĩa ban đầu hệ thống xử lý thành phần xử lý ngơn ngữ tự nhiên, có câu cho nghĩa sai giai đoạn nhận dạng Điều cho thấy thành phần xử lý ngôn ngữ tự nhiên đóng vai trị quan trọng hệ thống, thành phần “sửa sai” cho giai đoạn nhận dạng tiếng nói [10] Quan Vu, “VOS: The Corpus-based Vietnamese Text-to-speech System,” Journal on Information, Technologies, anh Communications, 2010 VII KẾT LUẬN [11] Quoc The Van, Nguyen B P Nguyen, Anh K V Nguyen, Hien Thanh Vu, Thien Khai Tran “Vietnamese Speech Processing and Synthesis in VNSExpenses System” International Journal of Advanced Research in Computer and Communication Engineering Vol 3, Issue 4, 2014 Bài báo trình bày mơ hình kiến trúc hệ thống EDUvoice cách tiếp cận để xây dựng Trong hệ thống, thành phần xử lý ngôn ngữ tiếng Việt – nơi chịu trách nhiệm phân tích cú pháp ngữ nghĩa dạng câu lệnh thành phần cốt lõi hệ thống Theo hiểu biết chúng tôi, hệ thống Việt Nam trang bị chế xử lý ngôn ngữ tự nhiên hiệu vào ứng dụng tiếng nói, giúp cho hệ thống trở nên thông minh linh hoạt Nghiên cứu mở hướng phát triển cho việc xây dựng phát triển hệ thống hỏi đáp hiểu giao tiếp tiếng nói tiếng Việt với người dùng Hoạt động tới triển khai ứng dụng voice server với mô-đun giao tiếp sử dụng tổng đài nguồn mở Asterisk nhằm giúp hệ thống hoạt động linh hoạt [12] Richard Montague, Formal Philosophy: Selected Papers of Richard Montague Bell & Howell Information & Lea, pp – 119, New Haven, 1974 [13] Sandiway Fong, “LING 364: Introduction to Formal Semantics www.dingo.sbs.arizona.edu/~sandiway ”, 2012 [14] Steve Young et al, The HTK Book (version 3.4) [Online] Available: www.htk.eng.cam.ac.uk/docs/docs.shtml, 2006 [15] Sikorski,T and Allen, J., A task‐based evaluation of the TRAINS-95 dialogue system In Proc ECAI Workshop on Dialogue Processing in Spoken Language Systems (1996) [16] Thang Vu, Mai Luong, “The Development of Vietnamese Corpora Toward Speech Translation System,” RIVF-VLSP 2012, Ho Chi Minh City, Viet Nam, 2012 [17] Thien Khai Tran, Dang Tuan Nguyen (2013) “Semantic Processing Mechanism for Listening and Comprehension in VNSCalendar System” International Journal on Natural Language Computing (IJNLC) Vol 2, No.2, April 2013 TÀI LIỆU THAM KHẢO [1] A Hunt, A Black and W Alan, “Unit selection in a concatenative speech synthesis system using a large speech database," Pro c ICASSP-96, 1, pp 373, 1996 [18] Weizenbaum, J., ELIZA A computer program for the study of natural language communication between man and machine Commun ACM, Vol.9, No.1, pp.36‐‐45 (1966) [2] Bennacef, S., Devillers, L., Rosset, S., and Lame1, L.: Dialogin the RAILTEL telephone‐based system In Proc ICSLP, pp.550‐‐553 (1996) [19] Winograd, T.,Understanding Natural Langauge.Academic Press (1972) [3] Duong Dau, Minh Le, Cuong Le and Quan Vu, “A Robust Vietnamese Voice Server for Automated Directory Assistance Application,” RIVF-VLSP 2012, Ho Chi Minh City, Viet Nam, 2012 [4] Fernando C N Pereira and Stuart M Shieber, Prolog and Natural-Language Analysis Microtome Publishing, pp – 284, Massachusetts, 2005 ISBN: 978-604-67-0349-5 464 ... chứa thông tin đào tạo tín E Bộ tổng hợp tiếng nói tiếng Việt: chuyển liệu văn thành tiếng nói Hình III Kiến trúc hệ thống MƠ-ĐUN GIAO TIẾP Nhiệm vụ mơ-đun giao tiếp máy tính hệ thống điện thoại. ..Hội thảo quốc gia 2014 Điện tử, Truyền thông Công nghệ thông tin (ECIT2014) II Để thực chức nói trên, hệ thống cần có thành phần sau (Hình 3): KIẾN TRÚC HỆ THỐNG Hệ thống thiết kế có chức sau:... điện thoại máy tính, làm cầu nối trung gian truyền tải tín hiệu hệ thống điện thoại máy tính Mơ kịch hoạt động ISBN: 978-604-67-0349-5 459 Hội thảo quốc gia 2014 Điện tử, Truyền thông Công nghệ