Đang tải... (xem toàn văn)
Luận văn, khóa luận, chuyên đề, tiểu luận, quản trị, khoa học, tự nhiên, kinh tế
KHOA CNTT – ĐH KHTN TRƯỜNG ĐẠI HỌC KHOA HỌC TỰ NHIÊN KHOA CÔNG NGHỆ THÔNG TIN BỘ MÔN CÔNG NGHỆ TRI THỨC NGUYỄN HỒNG QUANG - 0012081 NHẬN DẠNG TIẾNG NÓI TIẾNG VIỆT TÌM HIỂU VÀ ỨNG DỤNG LUẬN VĂN CỬ NHÂN TIN HỌC GIÁO VIÊN HƯỚNG DẪN Th.s BÙI TIẾN LÊN NIÊN KHÓA 2000 – 2004 KHOA CNTT – ĐH KHTN 1 Lời cảm ơn Hoàn thành luận văn này có sự đóng góp rất lớn của thầy Bùi Tiến Lên, thầy đã hướng dẫn tạo điều kiện cho em trong quá trình thực hiện nghiên cứu nhận dạng tiếng nói, em xin chân thành cảm ơn thầy. Em xin gởi lời cảm ơn đến các thầy cô trong trường, đặc biệt là các thầy cô bộ môn Công Nghệ Tri Thức đă tạo ra một môi trường thật hoàn hảo cho chúng em học tậ p và nghiên cứu khoa học. Em cũng không thể không nhắc đến sự động viên chăm sóc của gia đình, sự cộng tác giúp đỡ và ủng hộ tinh thần của bạn bè. Em xin được tri ơn tất cả. TP. Hồ Chí Minh, tháng 7 năm 2004. Nguyễn Hồng Quang KHOA CNTT – ĐH KHTN 2 MỤC LỤC DANH SÁCH HÌNH VẼ .4 M Ở ĐẦU .6 Chương 1 TỔNG QUAN .8 1.1 Nhận dạng .8 1.2 Nhận dạng tiếng nói .9 1.2.1 Xử lý âm thanh 9 1.2.2 Phân loại nhận dạng tiếng nói .10 1.2.2.1 Nhận dạng từ liên tục và nhận dạng từ cách biệt 10 1.2.2.2 Nhận dạng phụ thuộc người nói và độc lập người nói 11 1.2.3 Hệ thống nhận dạng tiếng nói tự động 13 1.2.4 Lý thuyết nhận dạng tiếng nói 14 1.2.4.1 Rút trích vector đặc trưng 15 1.2.4.2 Phân lớp .17 Chương 2 XỬ LÝ TIẾNG NÓI RÚT TRÍCH VECTOR ĐẶC TRƯNG .21 2.1 Xử lý tiếng nói 21 2.1.1 Lấy mẫu tín hiệu .21 2.1.2 Bộ lọc tín hiệu .22 2.1.3 Dò tìm điểm cuối (end-point detection) 24 2.2 Rút trích đặc trưng 26 2.2.1 Các bước rút trích đặc trưng .27 2.2.1.1 Làm rõ tín hiệu 27 2.2.1.2 Phân đoạn thành các khung .27 2.2.1.3 Lấy cửa sổ .28 2.2.2 Các dạng đặc trưng tiếng nói 33 2.2.2.1 Biến đổi tín hiệu sang miền tần số 33 2.2.2.2 Đặc trưng năng lượng 35 2.2.2.3 Đặc trưng MFCC .36 2.2.2.4 Đặc trưng LPC 39 2.2.2.5 Đặc trưng tần số cơ bản 42 Chương 3 MÔ HÌNH MARKOV ẨN 49 3.1 Mô hình Markov ẩn 49 3.2 Ứng dụng Mô hình Markov vào nhận dạng tiếng nói 51 3.2.1 Thuật toán tiến 52 3.2.2 Thuật toán lùi 53 3.2.3 Phương pháp tìm chuỗi trạng thái tối ưu 54 3.2.4 Thuật toán Viterbi .55 3.2.5 Ước lượng Baum-Welch .58 3.3 Cấu trúc ngôn ngữ và mô hình nhận dạng theo âm vị 60 3.3.1 Cấu trúc ngôn ngữ .60 3.3.2 Mô hình âm vị .63 3.3.3 Tha âm vị (allophones) .63 KHOA CNTT – ĐH KHTN 3 3.3.4 Nhận xét 65 Chương 4 HMM TOOLKIT .67 4.1 Cấu trúc tập tin trong HTK 69 4.1.1 Cấu trúc tập tin vector đặc trưng HTK .69 4.1.2 Cấu trúc tập tin mô hình HMM 71 4.1.3 Cấu trúc tập tin đánh nhãn dữ liệu 75 4.1.4 Cấu trúc tập tin văn phạm .78 4.2 Nhận dạng nguyên từ .81 4.3 Nhận dạng theo mô hình âm vị 85 Chương 5 ỨNG DỤNG: ĐIỀU KHIỂN XE TỰ ĐỘNG BẰNG TIẾNG NÓI .88 5.1 Thử nghiệm nhận dạng tiếng nói Tiếng Việt .89 5.1.1 Nhận dạng tĩnh (offline) 89 5.1.1.1 Dùng vector đặc trưng dạng LPCEPSTRA_E_D .89 5.1.1.2 Dùng vector đặc trưng dạng LPCEPSTRA_E_D_A 89 5.1.1.3 Dùng vector đặc trưng dạng MFCC_0_D .89 5.1.1.4 Dùng vector đặc trưng dạng MFCC_0_D_A 90 5.1.1.5 Dùng vector đặc trưng dạng MFCC_0_D_A_Z 90 5.1.2 Nhận dạng thời gian thực (online) 91 5.1.2.1 Nhận dạng theo mô hình âm vị dùng MFCC_0_D_A_Z 91 5.1.2.2 Nhận dạng nguyên từ dùng MFCC_0_D_A_Z .92 5.2 Ứng dụng nhận dạng tiếng nói .93 KẾT LUẬN 96 TÀI LIỆU THAM KHẢO 98 Phụ lục MỘT SỐ CÔNG CỤ TRONG HTK 99 KHOA CNTT – ĐH KHTN 4 DANH SÁCH HÌNH VẼ Hình 1.1: Sơ đồ nhận dạng tổng quát .8 Hình 1.2: Các lĩnh vực trong xử lý tiếng nói 10 Hình 1.3: Ranh giới giữa “cô” và “ấy” không rõ ràng .11 Hình 1.4: Người nói khác nhau sẽ phát âm khác nhau .12 Hình 1.5: Mô hình nhận dạng bán độc lập người nói 13 Hình 1.6: Các thành phần cơ bản của hệ thống ASR .14 Hình 1.7: Các dạng cửa sổ thường dùng 16 Hình 1.8: Tổng quát quá trình rút trích vector đặc trưng 17 Hình 1.9: Các kỹ thuật nhận dạng tiếng nói và xu hướng phát triển .18 Hình 1.10: HMM với 3 trạng thái và trọng số chuyển trạng thái .20 Hình 2.1: Ví dụ về lấy mẫu tín hiệu f(t) trên miền thời gian 22 Hình 2.2: Minh họa hoạt động bộ lọc FIR 23 Hình 2.3: Minh họa hoạt động bộ lọc IIR .23 Hình 2.4: Dò tìm điểm cuối dựa vào mức năng lượng .25 Hình 2.5: Sơ đồ rút trích vector đặc trưng tổng quát .26 Hình 2.6: Sơ đồ rút trích đặc trưng chi tiết 27 Hình 2.7: Phân đoạn tiếng nói thành các khung chồng lấp .28 Hình 2.8: Sự khác biệt giữa các dạng cửa sổ tín hiệu 32 Hình 2.9: Đồ thị biểu diễn mối quan hệ giữa Mel và Hz 36 Hình 2.10: Các bước trích đặc trưng MFCC .37 Hình 2.11: Bộ lọc trên thang Mel .37 Hình 2.12: Bộ lọc trên tần số thật .38 Hình 2.13: Minh họa các bước biến đổi MFCC .38 Hình 2.14: Sơ đồ xử lý LPC dùng cho trích đặc trưng tiếng nói .40 Hình 2.15: Hình dạng tín hiệu tiếng nói .47 Hình 2.16: Kết quả trích F0 48 Hình 2.17: Kết quả sau khi lọc Median 48 Hình 3.1: Minh họa hoạt động của mô hình Markov ẩn .49 Hình 3.2: Mô hình Left - Right 51 Hình 3.3: Mô hình Bakis .51 Hình 3.4: Mô hình Tuyến tính .51 Hình 3.5:Minh họa thuật toán tiến 53 Hình 3.6:Minh họa thuật toán lùi .53 Hình 3.7: Ví dụ minh họa thuật toán Viterbi 56 Hình 3.8:Ví dụ minh họa thuật toán Viterbi (tt) .57 Hình 3.9: Ví dụ minh họa so khớp dùng thuật toán tiến-lùi .58 Hình 3.10: Minh họa ước lượng Baum - Welch 59 Hình 3.11: Minh họa việc nhận dạng âm vị trong HMM .60 Hình 4.1: Mô hình đơn giản trong nhận dạng tiếng nói .67 Hình 4.2: Các module và chức năng trong HTK 68 KHOA CNTT – ĐH KHTN 5 Hình 4.3: Các công cụ và chức năng trong HTK .69 Hình 4.4: Phân bố các tham số trong 1 số vector đặc trưng của HTK 71 Hình 4.5: Các dạng đặc trưng có thể chuyển đổi qua lại bằng HCopy .71 Hình 4.6: Dạng cơ bản của 1 tập tin HMM (chưa được khởi tạo) .72 Hình 4.7: Dạng cơ bản của 1 tập tin HMM có sử dụng pha trộn Gaussian 74 Hình 4.8: Dạng cơ bản của 1 tập tin HMM có sử dụng đa luồng 75 Hình 4.9: Vai trò của văn phạm trong nhận dạng dùng HTK 78 Hình 4.10: Lược đồ văn phạm 79 Hình 4.11: Mô hình minh họa các văn phạm 80 Hình 4.12: Minh họa việc nhận dạng nguyên từ .81 Hình 4.13: Huấn luyện nguyên từ và các công cụ hỗ trợ .82 Hình 4.14: Quy trình hoạt động của HInit 83 Hình 4.15: Quy trình hoạt động của HCompV .83 Hình 4.16: Quy trình hoạt động của HRest 84 Hình 4.17: Huấn luyện theo mô hình âm vị dùng HTK 85 Hình 4.18: Quá trình xử lý các tập tin trong HERest .87 Hình 5.1: Mô hình ngôn ngữ dành cho hệ nhận dạng 88 KHOA CNTT – ĐH KHTN 6 MỞ ĐẦU Tiếng nói là phương tiện giao tiếp cơ bản nhất của loài người, nó hình thành và phát triển song song với quá trình tiến hóa của loài người. Đối với con người, sử dụng lời nói là một cách diễn đạt đơn giản và hiệu quả nhất. Ưu điểm của việc giao tiếp bằng tiếng nói trước tiên là ở tốc độ giao tiếp, tiếng nói từ người nói được người nghe hiểu ngay lậ p tức sau khi được phát ra. Bên cạnh đó, tiếng nói là cách giao tiếp được sử dụng rộng rãi nhất – bất cứ ai (dĩ nhiên là trừ những người khuyết tật) cũng có thể nói được. Ngày nay, nhờ sự phát triển của khoa học kỹ thuật, máy móc dần dần thay thế các lao động tay chân. Tuy nhiên để điều khiển máy móc, con người phải làm khá nhiều thao tác tốn nhiều thời gian và cần phải được đào tạ o. Điều này gây trở ngại không ít đối với việc sử dụng các máy móc, thành tựu khoa học kỹ thuật. Trong khi đó, nếu điều khiển máy móc thiết bị bằng tiếng nói sẽ dễ dàng hơn. Nhu cầu điều khiển máy móc thiết bị bằng tiếng nói càng bức thiết hơn đối với các thiết bị cầm tay, như: điện thoại di động, máy Palm/Pocket PC,… Để cho máy tính có thể nghe được nhiều người đã vật lộn với tín hiệu âm thanh trong hơn nửa thế kỷ qua trong lĩnh vực nhận dạng tiếng nói. Quá trình này được đánh dấu bằng các kết quả nghiên cứu đặc sắc trong lĩnh vực phân tích và xử lý tiếng nói, các ứng dụng thực tế khá hữu ích. Nhưng dù sao, khả năng của máy vẫn vẫn còn trong khoảng giới hạn, còn cần phát triển hơn nữa để có th ể thật sự đáp ứng nhu cầu thực sự của cuộc sống. Mặt khác, nhận dạng tiếng nói chỉ đang được phát triển trên các thứ tiếng khác, nhưng chưa được phát triển và ứng dụng mạnh ở nước ta. Do tình hình phát triển ở Việt Nam, để cho công cuộc nhận dạng tiếng nói thật sự được quan tâm, đầu tư và tạo thành các nhóm các phòng thí nghiệm chuyên nghiên cứu về nhận dạ ng tiếng nói thì thật sự gặp khó khăn. Luận văn này xây dựng với mong muốn góp phần thúc đẩy quá trình trên, bằng cách kế thừa các đàn anh đàn chị đi trước, và thông qua việc tìm hiểu các thành tựu nước ngoài em mong rằng mình sẽ góp phần tạo nên những bước phát triển trong lĩnh vực nhận dạng tiếng nói ở nước ta. Qua quá trình nghiên cứu, em KHOA CNTT – ĐH KHTN 7 nhận thấy rằng nếu như chúng ta có sự phổ biến kiến thức rộng rãi, không chỉ cho những người chuyên về lĩnh vực công nghệ thông tin, mà còn cho những người không chuyên thì chúng ta hoàn toàn có thể thúc đẩy, phát triển và gặt hái nhiều thành công hơn. Vì lúc đó vấn đề không chỉ được nghiên cứu, phát triển bởi một số người mà là của nhiều người. Những lĩnh vực nghiên cứu khác cưng có thể làm tươ ng tự. Vì lý do trên mà em không chỉ tìm tòi nghiên cứu lý thuyết, mà còn cố gắng phát triển thành ứng dụng. KHOA CNTT – ĐH KHTN 8 Chương 1 TỔNG QUAN 1.1 Nhận dạng Nhận dạng của loài người là một quá trình hoàn hảo, đó là sự quan sát đối tượng cần nhận dạng, ghi nhận lại những đặc trưng của đối tượng, phân lớp đối tượng và có sử dụng khả năng phán đoán suy luận để phân biệt đối tượng đó với đối tượng khác (trong một tập gần như vô hạn đối tượng). Trong khi đó, nhận dạng t ự động – nhận dạng bằng công cụ máy vi tính chỉ đơn giản là quá trình phân biệt tín hiệu này với tín hiệu khác (trong một tập hữu hạn các tín hiệu), quá trình này được thực hiện bằng cách thực hiện các bước tổng quát sau (như trong hình 1.1). Hình 1.1: Sơ đồ nhận dạng tổng quát • Thu nhận tín hiệu và trích đặc trưng: thu nhận tín hiệu cần nhận dạng, khử nhiễu lọc tín hiệu (tiền xử lý) và rút ra các đặc trưng của tín hiệu (vector đặc trưng). • Học mẫu: kết nhóm, phân lớp các nhóm vector đặc trưng của từng nhóm tín hiệu (bằng các thuật giải Heristic, bằng cách sử dụng mạng Neural, bằng các siêu phẳng dùng thuật toán K-means, Batchelor- Tiền xử lý và rút trích vector đặc trưng Học mẫu, phân lớp Tập hợp từ điển các lớp tín hiệu Nhận dạng, so khớp mẫu Ngưỡng và luật quyết định Tín hiệu Tín hiệu cần nhận dạng Tín hiệu dùng để học Kết quả KHOA CNTT – ĐH KHTN 9 Wilkins, ……). Quá trình này tạo ra các lớp tín hiệu, mỗi lớp này đặc trưng cho từng nhóm tín hiệu. • Nhận dạng, so khớp mẫu: tìm mối liên hệ giữa tín hiệu cần nhận dạng và các lớp tín hiệu được tạo ra ở bước trước (bằng cách thông qua quy tắc người láng giềng gần nhất chẳng hạn). Nếu như tín hiệu đó so khớp nhất (và mức độ so khớp thỏa mộ t ngưỡng nào đó) ứng với một lớp tín hiệu nào đó thì hệ thống nhận dạng xác định tín hiệu đó thì tín hiệu đó thuộc vào nhóm tín hiệu đó với một tỉ lệ nhất định gọi là độ chính xác của hệ thống nhận dạng (tỉ lệ này dĩ nhiên là càng cao càng tốt). 1.2 Nhận dạng tiếng nói 1.2.1 Xử lý âm thanh Khi âm thanh được máy vi tính hỗ trợ thì nhu cầu xử lý âm thanh đã xuất hiện. Các nhu cầu này đã tạo ra nhiều lĩnh vực ứng dụng trong thực tế. Chẳng hạn như: Tổng hợp âm thanh (Synthesis), nén âm thanh (Compression), nhận dạng người nói (speaker recognition), nhận dạng tiếng nói (speech recognition)… Các lĩnh vực ứng dụng khác nhau của xử lý tiếng nói được thể hiện qua hình 1.2. Xử lý âm thanh đóng một vai trò quan trọng trong quá trình nhận dạng tiếng nói, nó cầ n trong việc lọc nhiễu tín hiệu, biến đổi tín hiệu, rút trích vector đặc trưng,… . vực trong xử lý tiếng nói 1.2.2 Phân loại nhận dạng tiếng nói 1.2.2.1 Nhận dạng từ liên tục và nhận dạng từ cách biệt Một hệ nhận dạng tiếng nói có thể là. tiếng nói có thể là một trong hai dạng: nhận dạng liên tục và nhận dạng từng từ. Nhận dạng liên tục tức là nhận dạng tiếng nói được phát liên tục trong một