MỤC LỤC

[URL="/#_Toc200127343"]MỞ ĐẦU 4

[URL="/#_Toc200127344"]I. Nội dung đồ án. 4

[URL="/#_Toc200127345"]II. Trung tâm nghiên cứu quốc tế MICA 5

[URL="/#_Toc200127346"]CHƯƠNG I: TỔNG QUAN VỀ NHẬN DẠNG TIẾNG NÓI 6

[URL="/#_Toc200127347"]I. Các khái niệm và đặc điểm âm học của tiếng nói 7

[URL="/#_Toc200127348"]II. Các hướng tiếp cận trong việc tự động nhận dạng tiếng nói 8

[URL="/#_Toc200127349"]III. Các phương pháp phân tích đặc trưng của tín hiệu tiếng nói 10

[URL="/#_Toc200127350"]1. Mô hình LPC (Linear Predictive Coding model) 10

[URL="/#_Toc200127351"]2. Phương pháp MFCC (Mel-Frequency Ceptrum Coefficients) 16

[URL="/#_Toc200127352"]IV. Một số vấn đề khác. 18

[URL="/#_Toc200127353"]1. Vấn đề xác định điểm đầu và điểm cuối của tín hiệu (speech detection) 18

[URL="/#_Toc200127354"]2. Lượng tử hoá Vector 19

[URL="/#_Toc200127355"]CHƯƠNG II: CÁC THUẬT TOÁN VÀ MÔ HÌNH NHẬN DẠNG TIẾNG NÓI 22

[URL="/#_Toc200127356"]1. Mô hình Markov ẩn (HMM) 22

[URL="/#_Toc200127357"]2. Các thành phần của HMM . 22

[URL="/#_Toc200127358"]3. 3 vấn đề của HMM . 23

[URL="/#_Toc200127359"]4. Áp dụng vào bài toán nhận dạng các từ riêng biệt 23

[URL="/#_Toc200127360"]5. Giải quyết 3 vấn đề của HMM . 24

[URL="/#_Toc200127361"]6. So sánh 2 mô hình HMM . 28

[URL="/#_Toc200127362"]7. Các cấu trúc mô hình HMM và lựa chọn mô hình cho bài toán. 29

[URL="/#_Toc200127363"]8. Mô hình sử dụng mạng Neuron. 30

[URL="/#_Toc200127364"]1. Một số khái niệm cơ bản về mạng Neuron. 30

[URL="/#_Toc200127365"]2. Kiến trúc mạng Neuron. 32

[URL="/#_Toc200127366"]3. Những điểm mạnh của kiến trúc mạng Neuron. 34

[URL="/#_Toc200127367"]4. Qui trình học cho mạng tiến MLP 1 lớp ẩn: 34

[URL="/#_Toc200127368"]CHƯƠNG III : THỰC HIỆN BÀI TOÁN NHẬN DẠNG 37

[URL="/#_Toc200127369"]I. Sử dụng mô hình HMM . 37

[URL="/#_Toc200127370"]1. Xây dựng thuật toán trên nền công cụ Matlab. 37

[URL="/#_Toc200127371"]2. Chạy thử và kiểm tra kết quả. 39

[URL="/#_Toc200127372"]II. Sử dụng mạng Neuron. 42

[URL="/#_Toc200127373"]1. Xây dựng thuật toán trên công cụ Matlab. 42

[URL="/#_Toc200127374"]2. Các kết quả thu được ứng với từng phương pháp trích đặc trưng. 44

[URL="/#_Toc200127375"]III. Nhận xét kết quả : 44

[URL="/#_Toc200127376"]CHƯƠNG IV : CÀI ĐẶT THUẬT TOÁN NHẬN DẠNG TRÊN VI XỬ LÍ DSP. 46

[URL="/#_Toc200127377"]I. Giới thiệu về DSP C6713. 46

[URL="/#_Toc200127378"]1. Một số đặc điểm kĩ thuật của DSP C6713. 46

[URL="/#_Toc200127379"]2. Bộ DSK 6713. 47

[URL="/#_Toc200127380"]3. Bộ Codec AIC23. 48

[URL="/#_Toc200127381"]4. Code Compose Studio (CCS) 49

[URL="/#_Toc200127382"]II. Cài đặt thuật toán nhận dạng trên DSP 6713. 50

[URL="/#_Toc200127383"]1. Thu tín hiệu âm thanh trên DSK 6713. 50

[URL="/#_Toc200127384"]2. Cài đặt thuật toán trích đặc trưng MFCC và mạng Neuron lên chip DSP. 50

[URL="/#_Toc200127385"]KẾT LUẬN 51

[URL="/#_Toc200127386"]TÀI LIỆU THAM KHÁO 5