Mạng neuron và ứng dụng trong nhận dạng tiếng nói (2014)

71 223 0
Mạng neuron và ứng dụng trong nhận dạng tiếng nói (2014)

Đang tải... (xem toàn văn)

Tài liệu hạn chế xem trước, để xem đầy đủ mời bạn chọn Tải xuống

Thông tin tài liệu

... NEURON TRONG NHẬN DẠNG TIẾNG NÓI 47 3.1 Nhận dạng tiếng nói 47 3.2 Nhận dạng tiếng nói mạng neuron 48 3.3 Phân tích tín hiệu tiếng nói 48 3.4 Mô tả mạng neuron nhận dạng. .. tài Mạng neuron ứng dụng nhận dạng tiếng nói thực với mong muốn đóng góp giải pháp lĩnh vực nhận dạng tiếng nói tiếng Việt Mục đích ngiên cứu Nghiên cứu chung vấn đề nhận dạng tiếng nói ứng dụng. .. nghìn từ) • Nhận dạng tiếng nói mơi trường có nhiễu thấp/cao • Nhận dạng người nói Trong hệ nhận dạng tiếng nói với cách phát âm rời rạc có khoảng lặng từ câu Trong hệ nhận dạng tiếng nói liên tục

Ngày đăng: 16/04/2018, 15:17

Từ khóa liên quan

Mục lục

  • LỜI CẢM ƠN

  • LỜI CAM ĐOAN

  • DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT

  • MỞ ĐẦU

  • CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN VỀ MẠNG NEURON NHÂN TẠO

    • 1.1. Khái niệm

      • a. Neuron sinh học

      • b. Neuron nhân tạo

    • 

    • Hình 1.3: Sơ đồ đơn giản về một mạng neuron nhân tạo

    • 1.2. Đặc trưng của mạng neuron

      • 1.2.1. Tính phi tuyến

      • 1.2.2. Tính chất thích nghi

      • 1.2.3. Tính chất đưa ra lời giải có bằng chứng

      • 1.2.4. Tính chất chấp nhận sai sót

      • 1.2.5. Khả năng cài đặt VLSI (Very-Large-Scale-Intergrated)

      • 1.2.6. Tính chất đồng dạng trong phân tích và thiết kế

    • 1.3. Phân loại mạng neuron nhân tạo

      • 1.3.1. Phân loại theo kiểu liên kết neuron

      • 1.3.2. Một số loại mạng neuron

        • 1.3.2.1. Mạng dẫn tiến

        •  Các mạng dẫn tiến (feedforward) đơn mức

        •  Các mạng dẫn tiến (feedforward) đa mức

        • 1.3.2.2. Mạng quy hồi (recurrent network)

    • 1.4. Huấn luyện mạng neuron

      • 1.4.1. Phương pháp học

        • a. Học có giám sát

        • b. Học không giám sát

        • c. Học tăng cường

      • 1.4.2. Thuật toán học

        • a. Thuật toán học của mạng neuron một lớp

        • Những hạn chế của phương pháp lan truyền ngược

    • 1.5. Thu thập dữ liệu cho mạng neuron

    • 1.6. Biểu diễn tri thức cho mạng neuron

    • 1.7. Ứng dụng của mạng neuron

  • CHƯƠNG 2: NHẬN DẠNG TIẾNG NÓI

    • 2.1. Tổng quan về nhận dạng tiếng nói

    • 2.2. Các nguyên tắc cơ bản trong nhận dạng tiếng nói

    • 2.3. Các hệ thống nhận dạng tiếng nói

    • 2.4. Các quá trình nhận dạng tiếng nói

      • 2.4.1. Phân tích các đặc trưng (tham số) tiếng nói

      • 2.4.2. Phân lớp mẫu

      • 2.4.3. Xử lý ngôn ngữ

    • 2.5. Các tiếp cận nhận dạng tiếng nói

      • 2.5.1. Tiếp cận Âm thanh-Ngữ âm

      • 2.5.2. Tiếp cận nhận dạng mẫu

      • 2.5.3. Tiếp cận trí tuệ nhân tạo

    • 2.6. Các phương pháp nhận dạng tiếng nói

      • 2.6.1. Mô hình Fujisaki

      • 2.6.2. Mô hình Markvo ẩn

    • 2.7. Những thuận lợi và khó khăn trong nhận dạng tiếng Việt

    • 2.8. Cấu trúc File “.Wav”

  • CHƯƠNG 3: MẠNG NEURON TRONG NHẬN DẠNG TIẾNG NÓI

    • 3.1. Nhận dạng tiếng nói

    • 3.2. Nhận dạng tiếng nói bằng mạng neuron

    • 3.3. Phân tích tín hiệu tiếng nói

    • 3.4. Mô tả mạng neuron trong nhận dạng

    • 3.5. Phương pháp nhận dạng

  • CHƯƠNG 4: XÂY DỰNG CHƯƠNG TRÌNH MÔ PHỎNG

    • 4.1. Phát biểu bài toán

    • 4.2. Các bước xây dựng

    • 4.3. Thiết kế chương trình

  • KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN

  • TÀI LIỆU THAM KHẢO

Tài liệu cùng người dùng

  • Đang cập nhật ...

Tài liệu liên quan