10) if ∆ El < b10 then IVD =
3.1.Các phương pháp nhận dạng 1 Khái niệm
3.1.1. Khái niệm
- Nhận dạng (Pattern Recognition): Có thể hiểu đó là phương pháp để xây dựng một hệ thống tin học có khả năng: cảm nhận-nhận thức-nhận biết các đối tượng vật lý gần giống khả năng của con người. Nhận dạng có gắn chặt với 3 khả năng trên là một lĩnh vực hết sức rộng có liên quan đến việc xử lý tín hiệu trong không gian nhiều chiều, mô hình, đồ thị, ngôn ngữ, cơ sở dữ liệu, phương pháp ra quyết định... Hệ thống nhận dạng phải có khả năng thể hiện được quá trình nhận thức của con người qua các mức:
- Mức 1- mức cảm nhận: cảm nhận được sự tồn tại các đối tượng quan sát, hay đối tượng mà hệ thống cần nhận dạng. Mức này cũng đưa ra quá trình thu nhận số liệu qua các bộ cảm biến trong hệ thống nhận dạng, ví dụ trong hệ thống nhận dạng tiếng nói: đối tượng ở đây là tiếng nói (speech) và thu nhận đầu vào qua Micro hoặc các file âm thanh .wav.
- Mức 2- mức nhận thức: ở đây biểu diễn quá trình học, mô hình hoá đối tượng để tiến tới hình thành sự phân lớp (classification) các đối tượng cần nhận dạng.
- Mức 3- mức nhận biết: từ đối tượng quan sát có thể trả lời nhận biết đối tượng là gì? Hay đây là quá trình ra quyết định.
Hình vẽ dưới cho ta sơ đồ của hệ thống nhận dạng.
Hình 3.1 . Sơ đồ tổng quan của hệ thống nhận dạng
- Trong chương này chúng ta xem xét đến các phương pháp nhận dạng âm thanh, một vấn đề được quan tâm nghiên cứu trong mấy thập kỷ qua. Tuy nhiên do tính đa dạng và phức tạp của tiếng nói mà các phương pháp đều giành được những thành công cùng với những hạn chế.
- Trong nhận dạng những hướng nghiên cứu có thể kể đến là:
• Sử dụng tập mẫu.
• Sử dụng mô hình thống kê.
• Sử dụng mạng Neural nhân tạo.