XÂY DỰNG NHẬN DẠNG TIẾNG NÓI

7MỞ ĐẦUHiện nay, con người đang nghiên cứu phương thức hoạt động của bộ não, sauđó áp dụng cho những công nghệ hiện đại. Để tiếp cận khả năng học, người tađưa ra mô hình mạng Nơron gồm các Nơron liên kết với nhau thành mạng môphỏng theo cấu trúc mạng thần kinh của con người.Đã có nhiều công trình ng[r]

Có tập lệnh hỗ trợ lập trình bằng ngôn ngữ ASM, ngôn ngữ C và C++với nhiều phần mềm lập trình nhúng như Keil uVision, IAR EmbeddedWorkbench, CodeSourcery Sourcery G++, …-Có vùng nhớ SRAM 64 KB dùng chứa Code lập trình, flash 256KBdùng để dùng làm bộ nhớ trong và có thể được cấu hình sử dụng như bộnh[r]

Hệ thống nhận dạng tiếng nói tự động(automatic Speech Recognition ASR) chuyển đổi tiếng nói dạng âm thành thành văn bản text(SpeechToText) là bài toán khó được phát triển từ những thập niên 50 của thế kỷ trước, qua thời gian có nhiều phương pháp đã được áp dụng để cải thiện kết quả nhận dạng, đến t[r]

HMM và ứng dụng HMM trong nhận dạng tiếng nói

GIẢI PHÁP GIẢM NHIỄU TRONG MIỀN WAVELET ĐỂ NÂNG CAO
HIỆU SUẤT NHẬN DẠNG TIẾNG NÓI TỰ ĐỘNG
GIẢI PHÁP GIẢM NHIỄU TRONG MIỀN WAVELET ĐỂ NÂNG CAO
HIỆU SUẤT NHẬN DẠNG TIẾNG NÓI TỰ ĐỘNG
GIẢI PHÁP GIẢM NHIỄU TRONG MIỀN WAVELET ĐỂ NÂNG CAO
HIỆU SUẤT NHẬN DẠNG TIẾNG NÓI TỰ ĐỘNG

XỬ LÝ VÀ NHẬN DẠNG TIẾNG NÓI

Trong những năm gần đây, hệ thống nhận dạng tiếng nói tự động (ASR) ngày càng được ứng dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực. Tuy nhiên, hiệu suất của những hệ thống này lại dễ dàng bị ảnh hưởng bởi tác động bất lợi của môi trường, chẳng hạn như nhiễu,...Vì vậy, để xây dựng một bộ ASR bền vững với nhiễ[r]

KHOAĐể cho máy tính có thể nghe được nhiều người đã vật lộn với tín hiệu âmthanh trong hơn nửa thế kỷ qua trong lĩnh vực nhận dạng tiếng nói. Quá trình nàyđược đánh dấu bằng các kết quả nghiên cứu đặc sắc trong lĩnh vực phân tích và xửlý tiếng nói, các ứng dụng thực tế khá hữu í[r]

Để xem xét độ chính xác của của chương trình nhận dạng, từ cần nhận dạng sẽ được đọc vào và so sánh với các từ trong bộ từ vựng lấy D1 làm cơ sở kết quả so sánh.. Quá trình thử nghiệm tr[r]

[r]

TRANG 1 _ Xin kính gửi đến thầy LÊ TUẤN ANH lòng biết _ _ơn sâu sắc, thầy đã tận tình hướng dẫn em _ _trong suốt thời gian thực hiện luận văn._ _ Xin chân thành cảm ơn các thầy cô trong [r]

Xử lý tín hiệu số “QUÁCH TUẤN NGỌC” 4.. Digital Signal Processing Applications with Motorola’s DSP56002.[r]

TÓM TẮT KẾT LUẬN MỚI CỦA LUẬN ÁN
1.     Luận án trình bày về vấn đề kỹ thuật trong nhận dạng tiếng nói dựa trên sự phức tạp của hệ thống động ngẫu nhiên khi bị tác động với tín hiệu phi tuyến hoặc bởi nhiễu. Hệ thống động là hỗn loạn Lorenz-Stefano với các đặc trưng động học đã được biết trước. Sự[r]

Tiếng nói là công cụ giao tiếp vô cùng hiệu quả và không thể thiếu của con người. Ngày nay, với ý tưởng mở rộng việc giao tiếp người với máy móc qua tiếng nói thay vì những thiết bị đầu vào phức tạp và không dễ nhớ, rất nhiều nhà nghiên cứu khoa học đã đầu tư công sức vào việc xây dựng những hệ thốn[r]

này đã giải quyết được các vấn đề về tối ưu tập âm vị có thông tinthanh điệu, áp dụng mô hình MSD-HMM [Chen 2001] [Wang 2006][Y. a. Qian 2009].Đối với tiếng Thái Lan. Các nghiên cứu trên ngôn ngữ tập trungchính vào việc giải quyết khó khăn về việc xác định biên giữa các từtrong một câu phát âm [Sina[r]

Nội dung bài giảng: Chương 1. Các kiến thức cơ bản; Chương 2. Xử lý tín hiệu số trong xử lý tiếng nói; Chương 3. Nhận dạng tiếng nói; Chương 4. Các hệ thống chuyển văn bản thành giọng nói. Chương 3. Nhận dạng tiếng nói; Chương 4. Các hệ thống chuyển văn bản thành giọng nói.

Xây dựng hệ thống nhận dạng âm thanh
Xây dựng hệ thống nhận dạng âm thanh
Xây dựng hệ thống nhận dạng âm thanh
Xây dựng hệ thống nhận dạng âm thanh Xây dựng hệ thống nhận dạng âm thanh
Xây dựng hệ thống nhận dạng âm thanh Xây dựng hệ thống nhận dạng âm thanh Xây dựng hệ thống nhận dạng âm thanh[r]