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

Nhận dạng tiếng việt lập trình bằng ngôn ngữ visual c++

94 47 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

Thông tin cơ bản

Định dạng
Số trang 94
Dung lượng 0,91 MB

Nội dung

Đại Học Quốc Gia Tp Hồ Chí Minh TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA PHẠM VĂN THÀNH NHẬN DẠNG TIẾNG VIỆT LẬP TRÌNH BẰNG NGÔN NGỮ VISUAL C++ Chuyên ngành: ĐIỀU KHIỂN HỌC KỸ THUẬT Mã số ngành: 2.05.01 LUẬN VĂN THẠC SĨ Tp Hồ Chí Minh, tháng 11 năm 2004 CÔNG TRÌNH ĐƯC HOÀN THÀNH TẠI TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA ĐẠI HỌC QUỐC GIA HỒ CHÍ MINH Các hướng dẫn khoa học: TS Nguyễn Thiện Thành Các chấm nhận xét 1: PGS TS Nguyễn Hữu Phương Các chấm nhận xét 2:TSKH Hồ Đắc Lộc Luận văn thạc só bảo vệ HỘI ĐỒNG CHẤM BẢO VỆ LUẬN VĂN THẠC SĨ TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA, ngày 24 tháng 11 năm 2004 Đại Học Quốc Gia Tp Hồ Chí Minh TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA - CỘNG HÒA XÃ HỘI CHỦ NGHĨA VIỆT NAM Độc Lập – Tự Do – Hạnh Phúc - NHIỆM VỤ LUẬN VĂN THẠC SĨ Họ tên học viên: Ngày, tháng, năm sinh: Chuyên ngành: I TÊN ĐỀ TÀI: PHẠM VĂN THÀNH 04 – 01 – 1971 Điều Khiển Học Kỹ Thuật Phái: nam Nơi sinh: Bến Tre NHẬN DẠNG TIẾNG VIỆT LẬP TRÌNH BẰNG NGÔN NGỮ VISUAL C++ II NHIỆM VỤ VÀ NỘI DUNG: ♦ Giới thiệu tổng quan nhận dạng tiếng nói ♦ Khái quát mạng neural ♦ Phương pháp phân tích tín hiệu tiếng nói ♦ Nhận dạng tiếng nói dùng mạng neural III NGÀY GIAO NHIỆM VỤ: IV NGÀY HOÀN THÀNH NHIỆM VỤ: V HỌ VÀ TÊN CÁN BỘ HƯỚNG DẪN: TS NGUYỄN THIỆN THÀNH CÁN BỘ HƯỚNG DẪN CHỦ NHIỆM NGÀNH BỘ MÔN QUẢN LÝ NGÀNH TS Nguyễn Thiện Thành Nội dung đề cương Luận văn thạc só Hội Đồng Chuyên Ngành thông qua Ngày tháng năm 2004 PHÒNG ĐÀO TẠO SĐH KHOA QUẢN LÝ NGÀNH LUẬN VĂN THẠC SĨ CHÂN THÀNH CÁM ƠN ! Các Thầy Cô Khoa Điện - Điện Tử truyền đạt cho kiến thức quý báu trình theo học trường Và đặc biệt chân thành cảm ơn Tiến só Nguyễn Thiện Thành, người trực tiếp hướng dẫn, động viên giúp đỡ thực luận văn Chân thành cảm ơn: Các thầy cô toàn thể cán công nhân viên trường Đại Học Bách Khoa TP Hồ Chí Minh Các cán - nhân viên Phòng Đào Tạo Sau Đại Học tạo điều kiện thuận lợi giúp đỡ thời gian theo học trường Chân thành cảm ơn Ban Giám Hiệu toàn thể đồng nghiệp Trường Cao Đẳng Kỹ Thuật Cao Thắng động viên, hỗ trợ tạo điều kiện cho học hoàn thành luận văn Tác giả Phạm Văn Thành NHẬN DẠNG TIẾNG VIỆT LẬP TRÌNH BẰNG NGÔN NGỮ VISUAL C++ LUẬN VĂN THẠC SĨ TÓM TẮT LUẬN VĂN THẠC SĨ Luận văn thực từ tháng năm 2004 đến tháng 11 năm 2004, nội dung đề tài tập trung nghiên cứu nhận dạng tiếng nói sở dùng mạng neural phương pháp xử lý tiếng nói như: tách từ, trích đặc trưng Đây lãnh vực nhiều tác giả nước nghiên cứu, nhiên nước chưa có công trình đạt kết mỹ mãn Mục tiêu đề tài mở rộng số từ vựng nhận dạng nhờ vào việc khai thác tính ưu việt mạng neural sử dụng hệ số Mel làm đặc trưng cho tiếng nói Đề tài gồm phần nghiên cứu lý thuyết viết chương trình nhận dạng tiếng nói Trong phần lý thuyết viết thành chương dày khoảng 80 trang: chương 1: cung cấp thông tin nhận dạng tiếng nói, chương 2: trình bày sở để nhận dạng tiếng nói, chương 3: trình bày khái quát mạng neural, chương 4: trình bày số phương pháp tách từ, chương 5: trình bày số phương pháp trích đặc trưng tiếng nói, chương 6: thiết kế hệ thống nhận dạng tiếng nói dùng mạng Neural phần phụ lục: trình bày thủ tục chương trình nhận dạng tiếng nói viết ngôn ngữ Visual C++ NHẬN DẠNG TIẾNG VIỆT LẬP TRÌNH BẰNG NGÔN NGỮ VISUAL C++ LUẬN VĂN THẠC SĨ Abstract This topic has performed from Feb to Nov of 2004, the contents of it focus on researching the speed recognition base on Neuron Network and speed processing as: isolate word recognition, extract speech specification Which has been researched by many scientist in and outside the country However, in Vieät Nam, there has no topic was successful The aim of topic is extended some of vocabulary by exploit the benefit of Neuron network and use the Mel factor as speech specification The topic breaks down into two parts: the researching of theory and the program written to speech recognition The theory part including chapters, about 80 pages: - Chapter 1: The information about speech recognition - Chapter 2: The basic to speech recognition - Chapter 3: Presentation the general about Neuron Network - Chapter 4: Presentation the approach to isolate word recognition - Chapter 5: Presentation the extract speech specification - Chapter 6: Design system the speech recognition use Neuron network and the appendix: presentation procedures of speed recognition program, use VC++ language NHAÄN DẠNG TIẾNG VIỆT LẬP TRÌNH BẰNG NGÔN NGỮ VISUAL C++ LUẬN VĂN THẠC SĨ MỤC LỤC Chương GIỚI THIỆU 1.1 Nhận dạng tiếng nói 1.2 Mạng Neural nhân tạo Chương NHẬN DẠNG TIẾNG NÓI 2.1 Nguyên tắc nhận dạng tiếng nói 2.2 Mô hình Markov ẩn ( HMMs ) 2.2.1 Khái niệm 2.2.2 Thuật toán 11 2.2.2.1 Thuật toán truyền thuận 11 2.2.2.2 Thuật toán Viterbi 12 2.2.2.3 Thuật toán truyền thuận – ngược 14 2.2.3 Mô hình mật độ 16 Chương MẠNG NEURAL 19 3.1 Lịch sử phát triển 19 3.2 Nguyên tắt mạng Neural nhân tạo 20 3.2.1 Đơn vị xử lý 20 3.2.2 Kết nối 21 3.2.3 Sự tính toán 22 3.2.4 Sự huấn luyện 27 3.3 Phân loại mạng neural 29 3.3.1 Học giám sát 30 3.3.1.1 Mạng truyền thẳng ( Feedforward ) 30 3.3.1.2 Mạng hồi qui ( Recurrent ) 32 NHẬN DẠNG TIẾNG VIỆT LẬP TRÌNH BẰNG NGÔN NGỮ VISUAL C++ LUẬN VĂN THẠC SĨ 3.3.2 Học củng cố 33 3.3.3 Học không giám sát 33 3.4 Lan truyền ngược 34 Chương TÁCH TỪ 4.1 Xử lý tín hiệu tiếng nói 37 4.1.1 Lấy mẫu tín hiệu tiếng nói 37 4.1.2 Tiền nhấn 38 4.2 Dãy lọc cho phân tích phổ thời gian ngắn 39 4.3 Hàm lượng thời gian ngắn 41 4.4 Phát điểm đầu điểm cuối với tỷ lệ qua điểm zero -“0” 43 4.5 Hàm tự tương quan 43 4.6 Tách từ dùng phép biến đổi Wavelets 44 Chương TRÍCH ĐẶC TRƯNG TIẾNG NÓI 5.1 Trích đặc trưng tiếng nói phương pháp lọc 47 5.1.1 Thiết kế dãy lọc 47 5.1.2 Tính phổ công suất tín hiệu theo băng tần 48 5.1.3 Phân biệt lượng Frame qua băng tần 49 5.2 Trích đặc trưng tiếng nói hệ số Mel 50 5.2.1 Xử lý tín hiệu 51 5.2.2 Các cửa sổ 51 5.2.3 Xử lý lọc Mel 53 5.2.4 Tính toán hệ số Mel 55 5.3 Trích Formant dùng phép biến đổi Wavelets NHẬN DẠNG TIẾNG VIỆT LẬP TRÌNH BẰNG NGÔN NGỮ VISUAL C++ 56 LUẬN VĂN THẠC SĨ Chương NHẬN DẠNG TIẾNG NÓI DÙNG MẠNG NEURAL 6.1 Khái niệm 57 6.1.1 Mạng phân lớp 57 6.1.2 Mạng nhận dạng 59 6.2 Mạng lượng tử véc tơ 60 6.3 Mạng truyền thẳng nhiều lớp với giải thuật lan truyền ngược 61 6.3.1 Giải thuật lan truyền ngược huấn luyện mạng 62 6.3.2 Các thông số học huấn luyện mạng mạng truyền thẳng 65 6.4 Mạng thời gian trể 69 6.5 Xây dựng mạng neural nhận dạng tiếng nói 70 6.5.1 Sơ đồi khối trình huấn luyện nhận dạng tiếng nói 70 6.5.2 Cấu trúc hệ thống nhận dạng tiếng nói dùng mạng nerual 71 TỔNG KẾT 72 PHỤ LỤC 78 TÀI LIỆU THAM KHẢO 84 NHẬN DẠNG TIẾNG VIỆT LẬP TRÌNH BẰNG NGÔN NGỮ VISUAL C++ LUẬN VĂN THẠC SĨ Chương GIỚI THIỆU Tiếng nói phương thức giao tiếp tự nhiên người Chúng ta học tất kỹ nói thời thơ ấu, không hướng dẫn, tiếp tục sử dụng giao tiếp tiếng nói sống Là tượng tự nhiên ta khó hiểu hết tính phức tạp tiếng nói Bộ máy phát âm người quan sinh học có đặc tính phi tuyến, hoạt động không điều khiển có ý thức mà ngụy tạo nhân tố giống, trạng thái cảm xúc … kết phát âm thay đổi độ rộng giới hạn trọng âm, cách đọc, cách phát âm rõ ràng, độ mạnh, tính chất âm mũi, cường độ, âm lượng, tốc độ; nữa, truyền đạt mẫu tiếng nói không ổn định bị méo dạng nhiễu dội Tất điều gây khó nhăn cho trình nhận dạng tiếng nói Ngày người giao tiếp với máy tính, mà phương pháp giao tiếp qua bàn phím thiết bị điểm Giao tiếp qua tiếng nói có nhiều giá trị ứng dụng như: hỗ trợ hướng dẫn điện thoại, hands-busy ứng dụng Y khoa, thiết bị đọc văn phòng, hay tự động dịch ngoại ngữ Các nghiên cứu ứng dụng hệ thống nhận dạng tiếng nói có từ năm 1950 Phát triển mạnh mẽ từ năm 1970, sử dụng nhóm thiết kế gồm: máy tạo mẫu, mô hình thống kê Lúc máy tính chưa dùng nhận dạng tiếng nói Điều làm cho người dễ dàng nhận tiếng nói ? Não người thực tế hoạt động hoàn toàn khác mô hình máy tính Trong máy tính thường sử dụng chương trình xử lý phức tạp nhanh nhớ, trái lại não người sử dụng tập hợp lớn phần tử xử lý song song chậm đơn giản (neurons ), hệ nối kết dày đặc trọng số ( synapses ) có cường NHẬN DẠNG TIẾNG VIỆT LẬP TRÌNH BẰNG NGÔN NGỮ VISUAL C++ 71 LUẬN VĂN THẠC SĨ 6.5.2 Cấu trúc hệ thống nhận dạng tiếng nói dùng mạng nerual x x x x y mạng phân lớp y 3 x x x x y y j y y m-3 W4 m-2 lớp vào x x x x y lớp ẩn thứ I lớp ẩn thứ II 1 y lớp y y j y y W4 x m-2 x x x y lớp ẩn thứ I lớp ẩn thứ II n 0 1 y lớp mạng nhận dạng thứ n y 3 y j y x y m-3 W4 x m-2 x k n 0 W3 m-1 x k xác định từ nhận dạng W2 m lớp vào x W3 m-1 x xác định nhóm từ m-3 x mạng nhận dạng thứ k x x n W2 m x k W3 m-1 x xác định từ nhận dạng W2 m lớp vào lớp ẩn thứ I lớp ẩn thứ II lớp hình 6.10 NHẬN DẠNG TIẾNG VIỆT LẬP TRÌNH BẰNG NGÔN NGỮ VISUAL C++ 72 LUẬN VĂN THẠC SĨ TỔNG KẾT Hệ thống nhận dạng tiếng nói dùng mạng neural ứng dụng đề tài để nhận dạng từ vựng gồm 18 từ ngẫu nhiên trích từ đoạn tài liệu sử dụng phương pháp hàm lượng thời gia ngắn để tách từ, dùng hệ số Mel để trích đặc trưng mạng truyền thẳng lớp với giải thuật lan truyền ngược để huấn luyện nhận dạng Các từ nhận dạng gồm: Bài Công Dạng Dựng Hệ Hình Mô Nhận Điều Động Nói Quá Thống Tiếng Toán Tự Trình Xây Khuyết điểm trình huấn luyện mạng nhiều thời gian nên đề tài chưa thể nhận dạng từ vựng lớn việc xử lý tín hiệu tiếng nói trích đặc trưng chưa tối ưu tiếng nói loại tín hiệu ổn định kết chưa tốt Ưu điểm hệ thống có tính mở rộng liên kết thành hệ thống lớn nên có khả để mở rộng số từ nhận dạng trình xử lý tín hiệu trích đặc trưng tốt Chương trình nhận dạng viết ngôn ngữ Visual C++ có ưu điểm dễ dàng ghi âm cho nhiều loại máy vi tính, giao diện đơn giản thuận tiện cho việc sử dụng Sau số kết đạt hình ảnh chương trình o Kết nhận dạng tập mẫu: 90% o Kết nhận dạng mẫu thử: 50% NHẬN DẠNG TIẾNG VIỆT LẬP TRÌNH BẰNG NGÔN NGỮ VISUAL C++ LUẬN VĂN THẠC SĨ 73 Tiếng nói vẽ lại sau ghi âm chương trình Tiếng nói sau tách từ NHẬN DẠNG TIẾNG VIỆT LẬP TRÌNH BẰNG NGÔN NGỮ VISUAL C++ LUẬN VĂN THẠC SĨ 74 NHẬN DẠNG TIẾNG VIỆT LẬP TRÌNH BẰNG NGÔN NGỮ VISUAL C++ LUẬN VĂN THẠC SĨ 75 NHẬN DẠNG TIẾNG VIỆT LẬP TRÌNH BẰNG NGÔN NGỮ VISUAL C++ LUẬN VĂN THẠC SĨ 76 NHẬN DẠNG TIẾNG VIỆT LẬP TRÌNH BẰNG NGÔN NGỮ VISUAL C++ 77 LUẬN VĂN THẠC SĨ Các hệ số Mel từ khác có độ dài frame Hệ soá Mel Y(k) 12 10 -2 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 -4 -6 k Chương trình ngôn ngữ Visual C++ gồm: chương trình lớp liên kết (phần phụ lục) NHẬN DẠNG TIẾNG VIỆT LẬP TRÌNH BẰNG NGÔN NGỮ VISUAL C++ 78 LUẬN VĂN THẠC SĨ PHỤ LỤC Trong phần trình bày đối tượng thuộc file chức chương trình Phụ Lục I Các đối tượng thuộc lớp “ Complex" Lớp Complex thực chức tính toán, cộng, trừ, nhân, chia, tính modul số phức public: void setRe(double real); void setIm(double imag); CComplex sqrtcpl(); CComplex pow(CComplex& cplx); CComplex logcpl(); CComplex expcpl(); CComplex tancpl(); CComplex sincpl(); CComplex coscpl(); CComplex& operator *=(const CComplex &cplx); CComplex& operator /=(const CComplex &cplx); CComplex& operator +=(const CComplex &cplx); CComplex& operator -=(const CComplex &cplx); void operator =(const CComplex &cplx); void out(void); CComplex operator * (double ); CComplex operator * (CComplex& ); CComplex operator / (double ); CComplex operator / (CComplex &cplx); NHẬN DẠNG TIẾNG VIỆT LẬP TRÌNH BẰNG NGÔN NGỮ VISUAL C++ 79 LUẬN VĂN THẠC SĨ void set(double re, double im); CComplex operator ! (void); CComplex operator - (CComplex&); CComplex operator - (); CComplex operator + (CComplex&); CComplex(const CComplex& cplx); CComplex(double = 0.0,double = 0.0); Phụ Lục II Các đối tượng thuộc lớp “FloatMatrix” Lớp FloatMatrix thực phép toán ma trận số thực, lưu trữ liệu thành file dạng mãng số thực public: bool ReadFromFile(FILE* fptr); bool SaveToFile(FILE* fptr); double ElementMax(int &indices); double ElementMax(); double ElementMin(int &indices); double ElementMin(); CFloatMatrix& operator=(CFloatMatrix &mat); CFloatMatrix operator*( CFloatMatrix& b); double& operator ()(int i, int j=0); const double& operator ()(int i, int j=0) const; void SetFloatMatrix(double re); CFloatMatrix(const CFloatMatrix& mat); CFloatMatrix(int r = 1, int c = 1); virtual ~CFloatMatrix(); private: NHẬN DẠNG TIẾNG VIỆT LẬP TRÌNH BẰNG NGÔN NGỮ VISUAL C++ 80 LUẬN VĂN THẠC SĨ void Copy(const CFloatMatrix& mat); Phụ Lục III Các đối tượng thuộc lớp “Matrix” Lớp Matrix chứa ma trận phức public: int ReadFromFile(FILE * fptr); int SaveToFile(FILE *fptr); double ElementMax(); void MatrixModul(CFloatMatrix &modul); Matrix& operator =(Matrix &mat); CComplex& operator ()(int i, int j=0); const CComplex& operator ()(int i, int j=0) const; void SetMatrix(double re, double im); Matrix(int r=1, int c=1); Matrix(const Matrix& mat); virtual ~Matrix(); private: void Copy(const Matrix& mat); Phuï Luïc V Các đối tượng thuộc lớp “Signal” Lớp Signal thực xử lý tín hiệu tiếng nói, tính hàm lượng thời gian ngắn, tách từ public: bool ReadSpeechFromFile(FILE* &fptr); bool SaveSpeechToFile(FILE* &fptr); int typeWindow, int WindowWide); bool EndPointDetection(CFloatMatrix &sound); void FFT(CFloatMatrix &signal, Matrix &xomega); NHẬN DẠNG TIẾNG VIỆT LẬP TRÌNH BẰNG NGÔN NGỮ VISUAL C++ 81 LUẬN VĂN THẠC SĨ void SetTypeDetectSignal(bool type); void SetWindowWide(UINT wide); void SetNumberSample(UINT sample); void SetFs(UINT fs); CFloatMatrix Sign; Matrix Xomega; Signal(); virtual ~Signal(); private: bool StartEndPoint(CFloatMatrix &sound); bool EnergyFrame(CFloatMatrix &sound); void Window(CFloatMatrix &window, int type, int N = 0); Phuï Luïc VI Các đối tượng thuộc lớp “Process” Lớp Process trích đặc trưng thành hệ số Mel lưu thành file phục vụ cho huấn luyện nhận dạng public: CFloatMatrix Ytm_k; CFloatMatrix MelFeature[NUMBER_FRAME]; CFloatMatrix Y_Mel; bool ReadFeatureMelFromeFile(FILE *fptr); bool SaveFeatureMelToFile(FILE *fptr); void Melcoeficent(); void MelCoeficentExtraction(); void ExtractionFeature(); CProcess(); virtual ~CProcess(); NHẬN DẠNG TIẾNG VIỆT LẬP TRÌNH BẰNG NGÔN NGỮ VISUAL C++ 82 LUẬN VĂN THẠC SĨ private: void Melfillter(Matrix &X_omega,CFloatMatrix &Ytm_k); Phụ Lục VII Các đối tượng thuộc lớp “Feedforward” Lớp Feedforward huấn huyện mạng ( hệ thống ) nhận dạng từ public: void Normalize(CFloatMatrix *form,CFloatMatrix &in); CFloatMatrix error3Avg; void ErrorA(CFloatMatrix &d); bool ReadFromeFle(FILE* &fptr); bool SaveToFile(FILE * &fptr); double ComputeError(CFloatMatrix &d); void SetTotalError(); void Learn(CFloatMatrix &MelFeature, CFloatMatrix &d); double GetTotalError(); void UpdateWeight(CFloatMatrix &MelFeature,CFloatMatrix &d); void ComputOut(CFloatMatrix &MelFeature); void Initialise(); CFloatMatrix netout3; CFloatMatrix W1; CFeedforward(); virtual ~CFeedforward(); private: Phụ Lục VIII Các đối tượng thuộc lớp “Subclass” Lớp Subclass co nhiệm vụ phân lớp ngữ cảnh phân loại từ nhóm public: void ComputOut(CFloatMatrix &MelFeature); NHẬN DẠNG TIẾNG VIỆT LẬP TRÌNH BẰNG NGÔN NGỮ VISUAL C++ LUẬN VĂN THẠC SĨ 83 void Normalize(CFloatMatrix *form,CFloatMatrix &in); CFloatMatrix netout3; CSubclass(); virtual ~CSubclass(); bool ReadFromeFle(FILE* &fptr); void Initialise(); private: CFloatMatrix bias1; CFloatMatrix bias2; CFloatMatrix bias3; CFloatMatrix W1; CFloatMatrix W2; CFloatMatrix W3; CFloatMatrix netout2; CFloatMatrix netout1; NHẬN DẠNG TIẾNG VIỆT LẬP TRÌNH BẰNG NGÔN NGỮ VISUAL C++ LUẬN VĂN THẠC SĨ 84 TÀI LIỆU THAM KHẢO [1] [2] [3] [4] [5] [6] [7] [8] [9] [10] Discrete - time Processing of Speech Signals John R Deller JR and John G Proakis and John H.L Hansen Data signal processing Many authors Fundamentals of Speech Recognition Lawrence Rabiner and Biing _ Hwang Juang Mạng neron: nhận dang, dự báo điều khiển TS Nguyễn Thiện Thành Neural Networks for Identification, Prediction and Control Duc Truong Pham and Liu Xing Neural Network Design Martin T Hagan Speech recognition Theory and C++ Implementation Claudio Becchetti and Lucio Prina Ricotti1 Signal Processing of Speech F.J Owens Speech Recognition using Neural networks Joe Tebelskis 1995 Xử lý tín hiệu số PGS.TS Nguyễn Hữu Phương NHẬN DẠNG TIẾNG VIỆT LẬP TRÌNH BẰNG NGÔN NGỮ VISUAL C++ LUẬN VĂN THẠC SĨ TÓM TẮT LÝ LỊCH TRÍCH NGANG Phạm Văn Thành Họ tên: Ngày, tháng, năm sinh : 04 – 01 –1971 Nơi sinh: Bến Tre Địa liên lạc : 79 – Đường khu II, cư xá Bùi Minh Trực, Phường 5, Quận 8, tp.Hồ Chí Minh QUÁ TRÌNH ĐÀO TẠO: 1991-1997: Học Đại học trường Đại học Bách Khoa Tp HCM Ngành : Điện – Điện tử 2002- 2004: Học Cao học trường Đại học Bách Khoa Tp HCM QUÁ TRÌNH CÔNG TÁC: Từ 1997 đến nay: Giáo viên khoa Điện Công Nghiệp trường Kỹ Thuật Cao Thắng ( Cao Đẳng Kỹ Thuật Cao Thắng) NHẬN DẠNG TIẾNG VIỆT LẬP TRÌNH BẰNG NGÔN NGỮ VISUAL C++ ... Mạng nhận dạng chữ viết NHẬN DẠNG TIẾNG VIỆT LẬP TRÌNH BẰNG NGÔN NGỮ VISUAL C++ LUẬN VĂN THẠC SĨ Chương NHẬN DẠNG TIẾNG NÓI 2.1 Nguyên tắc nhận dạng tiếng nói Nhận dạng tiếng nói công việc nhận dạng. .. program, use VC++ language NHẬN DẠNG TIẾNG VIỆT LẬP TRÌNH BẰNG NGÔN NGỮ VISUAL C++ LUẬN VĂN THẠC SĨ MỤC LỤC Chương GIỚI THIỆU 1.1 Nhận dạng tiếng nói 1.2 Mạng Neural nhân tạo Chương NHẬN DẠNG TIẾNG NÓI... trưng tiếng nói, chương 6: thiết kế hệ thống nhận dạng tiếng nói dùng mạng Neural phần phụ lục: trình bày thủ tục chương trình nhận dạng tiếng nói viết ngôn ngữ Visual C++ NHẬN DẠNG TIẾNG VIỆT LẬP

Ngày đăng: 09/02/2021, 15:52

Nguồn tham khảo

Tài liệu tham khảo Loại Chi tiết
[1] Discrete - time Processing of Speech Signals John R. Deller. JR and John G. Proakis and John H.L. Hansen [2] Data signal processingMany authors Khác
[5] Neural Networks for Identification, Prediction and Control Duc Truong Pham and Liu Xing Khác
[6] Neural Network Design Martin T. Hagan Khác
[7] Speech recognition Theory and C ++ Implementation Claudio Becchetti and Lucio Prina Ricotti1 Khác
[8] Signal Processing of Speech F.J. Owens Khác
[9] Speech Recognition using Neural networks Joe Tebelskis 1995 Khác
[10] Xử lý tín hiệu số PGS.TS Nguyễn Hữu Phương Khác

TỪ KHÓA LIÊN QUAN

TÀI LIỆU CÙNG NGƯỜI DÙNG

TÀI LIỆU LIÊN QUAN