MỤC LỤC

LỜI CẢM ƠN i

MỤC LỤC . ii

DANH SÁCH CÁC HÌNH .vii

DANH SÁCH CÁC BẢNG .ix

GIỚI THIỆU CHUNG x

CHƯƠNG 1 Sơ lược về ngữ âm tiếng Việt . . 1

1.1. Ý nghĩa của các nghiên cứu ngữ âm trong nhận dạng tiếng nói Tiếng Việt 1

1.2. Phân loại âm tố theo cấu âm . 1

1.2.1. Định nghĩa âm tố 1

1.2.2. Các âm tố phụ âm 2

1.2.2.1. Đặc điểm cấu tạo của phụ âm .2

1.2.2.2. Một số cách phân chia phụ âm . .2

1.2.2.3. Cấu âm bổ sung .4

1.2.3. Các âm tố nguyên âm 4

1.2.3.1. Đặc điểm cấu tạo của nguyên âm .4

1.2.3.2. Một số cách phân chia nguyên âm . .4

1.3. Phân loại âm tố về mặt âm học - nhận dạng tiếng nói dựa vào đặc trưng âm

học .6

1.3.1. Ý nghĩa của phân loại về mặt âm học . .6

1.3.2. Các đặc trưng âm học 6

1.3.3. Nhận dạng tiếng nói dựa vào các đặc trưng âm học 11

1.4. Sơ lược về âm tiết tiếng Việt 11

1.4.1. Giới thiệu về âm tiết 11

1.4.2. Một số đặc điểm của âm tiết tiếng Việt .12

1.4.2.1. Là Ngôn ngữ có kết cấu âm tiết tính . .12

1.4.2.2. Mỗi âm tiết có thanh điệu riêng 12

1.4.2.3. Âm tiết có cấu trúc chặt chẽ và ổn định 13

1.5. Lý thuyết về âm vị 14

1.5.1. Định nghĩa âm vị 14

1.5.2. Chức năng của âm vị .15

1.5.3. Tách âm vị và xác định âm vị trên chuỗi sóng âm 15

CHƯƠNG 2 Mô hình HMM áp dụng vào nhận dạng âm vị 17

2.1. Giới thiệu . .17

2.2. Những vấn đề cơ bản của HMM . .17

2.2.1. Các kiến thức toán của HMM và các vấn đề khi sử dụng HMM vào nhận

dạng tiếng nói .17

2.2.1.1. Giới thiệu về nhận dạng thống kê và HMM .18

2.2.1.2. Các thành phần chính của HMM 19

2.2.1.3. Ví dụ về nhận dạng từ đơn dựa trên HMM .21

2.2.1.4. Hai giả thuyết cơ bản để Xây dựng hệ thống nhận dạng dựa trên

HMM . .22

2.2.1.5. Ba vấn đề thiết yếu của mô hình HMM và cách giải quyết các vấn đề

trên .24

2.3. Nhận dạng tiếng nói và nhận dạng âm vị dựa trên HMM 28

2.3.1. Mô hình Nhận dạng .28

2.3.2. Các thành phần cơ bản của hệ thống nhận dạng tiếng nói dựa trên HMM

và mối liên hệ giữa chúng 30

2.4. Mô hình HMM cho âm vị được sử dụng trong bài làm .32

CHƯƠNG 3 Tiền xử lý tín hiệu Tiếng nói và rút trích đặc trưng 34

3.1. Ý nghĩa của Tiền xử lý Tiếng nói .34

3.2. Một số công việc trong Tiền xử lý tín hiệu tiếng nói .35

3.2.1. Làm nổi tín hiệu (pre-emphasis) . .35

3.2.2. Lọc tiếng ồn .36

3.3. Rút trích đặc trưng 37

3.3.1. Giới thiệu .37

3.3.2. Một số phương pháp trích đặc trưng 38

3.3.2.1. Phương pháp Mã hóa dự báo tuyến tính (LPC) 38

3.3.2.3. Phương pháp Mã hoá cepstral tần số Mel dựa trên LPC (MFCC) .42

3.3.2.4. Các hệ số delta (D) và hệ số gia tốc (A) .42

3.3.3. So sánh các phương pháp trích đặc trưng 43

CHƯƠNG 4 Thuật giải Embedded training – tách và Xây dựng mô hình HMM

tự động cho âm vị 45

4.1. Tách và nhận dạng âm vị tự động dựa trên HMM .45

4.1.1. Thuật toán huấn luyện đối với những đơn vị độc lập - Huấn luyện trên dữ

liệu gán nhãn . .45

4.1.2. Thuật giải Embedded training - huấn luyện trên dữ liệu âm thanh không

gán nhãn âm vị .46

4.2. Các công thức ước lượng tham số của mô hình HMM 49

4.2.1. Ước lượng tham số khi huấn luyện các mô hình HMM độc lập .49

4.2.2. Ước lượng tham số trong thuật giải Embedded training .51

4.3. Các vấn đề về tham số của HMM khi sử dụng thuật giải Embedded training.

.53

4.3.1. Khởi tạo tham số 53

4.3.2. Ngưỡng 54

4.3.3. Số lần lặp trong mỗi bước luyện của thuật toán 54

4.3.4. Dữ liệu huấn luyện . 54

CHƯƠNG 5 Thực hiện chương trình .56

5.1. Các khó khăn trong quá trình nhận dạng 56

5.1.1. Âm vị độc lập và âm vị phụ thuộc ngữ cảnh .56

5.1.2. Tách âm tiết trong tiếng nói liên tục và sự phụ thuộc giữa các âm vị lẫn

nhau trong tiếng nói liên tục 58

5.1.3. Các nguyên âm đôi 58

5.1.4. Ảnh hưởng của thanh điệu lên âm vị .59

5.2. Quá trình thực hiện chương trình .59

5.2.1. Các bước chính 60

5.2.2. Thu dữ liệu và gán nhãn dữ liệu 60

5.2.2.1. Thu dữ liệu 60

5.2.2.2. Gán nhãn dữ liệu .61

5.2.2.3. Đánh giá dữ liệu 61

5.2.2.4. Rút trích đặc trưng dữ liệu 61

5.2.3. Khởi tạo mô hình HMM 62

5.2.4. Huấn luyện mô hình HMM . .63

5.2.4.1. Huấn luyện mô hình HMM cho âm vị độc lập ngữ cảnh

(monophone) 63

5.2.4.2. Huấn luyện trên mô hình âm vị phụ thuộc ngữ cảnh (triphone) .66

5.2.5. Nhận dạng 70

5.3. Đánh giá kết quả và hướng phát triển: .71

5.3.1. Kết quả nhận dạng .71

5.3.2. Nhận xét .73

5.3.3. Hướng Phát triển 73

TÀI LIỆU THAM KHẢO .75