1
LỜI CAM ĐOAN
Tôi cam đoan đây là công trình nghiên cứu của riêng tôi.
Các số liệu, kiếu quả nêu trong đề án tốt nghiệp là trung thực và chưa từng
được ai công bố trong bất kỳ công trình nào khác.
Tác giả đề án tốt nghiệp
Dương Văn Hiếu
2
LỜI CẢM ƠN
Lời đầu tiên, cho em xin phép gửi lời cảm ơn chân thành nhất tới các
thầy, cô trong khoa Sau đại học nói riêng cũng như toàn thể các thầy cô trong
Học viện Công nghệ Bưu chính Viễn thông đã dành trọn tâm huyết để truyền
đạt các kiến thức hữu ích, giúp em có một môi trường học tập và kiến thức vững
chắc.
Đặc biệt em xin gửi lời cảm ơn sâu sắc nhất tới PGS.TS Phạm Văn
Cường, Phó Trưởng khoa Công nghệ thông tin I, Học viện Công nghệ Bưu
chính Viễn thông. Một người thầy luôn tận tâm và nhiệt huyết vô tận với việc
truyền đạt các kiến thức và các nghiên cứu mới cho nhiều thế hệ sinh viên.
Những hướng dẫn, góp ý cùng lời khuyên của thầy cho em đã giúp em rất nhiều
trong suốt quá trình từ lựa chọn đề tài đến việc thực hiện đề án. Giúp em mở
mang thêm được nhiều kiến thức chuyên sâu cũng như đam mê trong lĩnh vực
nghiên cứu khoa học.
Trong quá trình thực hiện đề án, tuy bản thân em đã cố gắng hết sức trong
việc tìm các tài liệu và phương pháp giải quyết bài toán. Tuy nhiên, do kiến
thức và năng lực còn nhiều hạn chế và thiếu sót. Em kính mong nhận được
những lời góp ý từ các thầy cô để có thể hoàn thiện đề án một cách tốt nhất.
Em xin chân thành cảm ơn!
Hà Nội, tháng 05 năm 2023
Học viên
Dương Văn Hiếu
3
MỤC LỤC
LỜI CẢM ƠN ........................................................................................................................ 2
DANH MỤC CÁC THUẬT NGỮ, CHỮ VIẾT TẮT ........................................................... 5
DANH MỤC BẢNG BIỂU ................................................................................................... 7
DANH MỤC HÌNH VẼ ........................................................................................................ 8
CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN VỀ BÀI TOÁN PHÂN LOẠI HO .......................................... 3
1.1. Bệnh lý ho và một số ứng dụng học máy trong phân loại ho .................................. 3
1.1.1. Tổng quan về bệnh lý ho ..................................................................................................3
1.1.2. Các ứng dụng học sâu cho phân loại ho ...........................................................................4
1.2. Các nghiên cứu liên quan ........................................................................................ 6
1.2.1. Các nghiên cứu về bài toán phát hiện và phân loại tiếng ho .......................................6
1.2.2. Các nghiên cứu về phân loại âm thanh ho do Covid-19 .............................................8
1.3. Khảo sát về học sâu ít mẫu .................................................................................... 11
1.4. Kết chương ............................................................................................................ 16
CHƯƠNG II. ỨNG DỤNG HỌC SÂU ÍT MẪU CHO PHÂN LOẠI TIẾNG HO ............ 17
2.1. Xử lý dữ liệu âm thanh .............................................................................................. 17
2.1.1. Phổ Spectrogram .............................................................................................................18
2.1.2 Phổ Mel ............................................................................................................................21
2.1.3. Các phép biến đổi trong xử lý âm thanh .........................................................................22
2.1.4. Mô hình học sâu xử lý tín hiệu âm thanh ........................................................................24
2.2. Trích chọn đặc trưng tiếng ho ................................................................................... 26
2.2.1. Các biến đổi tín hiệu âm thanh ........................................................................................26
2.2.2. Trích chọn các đặc trưng MFCC .....................................................................................27
2.3. Mạng học sâu ít mẫu nguyên mẫu (Prototypical Network) ...................................... 34
2.4. Mô hình mạng nguyên mẫu cho phân loại tiếng ho .................................................. 35
2.4.1. Hàm kích hoạt Softmax ...................................................................................................37
2.4.2. Hàm mất mát Negative log-likelihood ............................................................................37
2.4. Huấn luyện mô hình .................................................................................................. 38
2.5. Kết chương ................................................................................................................ 40
CHƯƠNG 3. THỬ NGHIỆM VÀ ĐÁNH GIÁ .................................................................. 41
3.1. Tập dữ liệu ................................................................................................................ 41
3.2. Môi trường thử nghiệm ............................................................................................. 42
4
3.3. Xây dựng ứng dụng thử nghiệm ............................................................................... 43
3.3.1. Kịch bản và công cụ thử nghiệm .....................................................................................43
3.3.2. Xây dựng hệ thống ..........................................................................................................44
3.4. Kết quả thử nghiệm và đánh giá ............................................................................... 48
3.4.1. Thiết lập thử nghiệm .............................................................................................. 48
3.4.2. Kết quả thử nghiệm: ........................................................................................................50
3.4.3. Đánh giá thử nghiệm .......................................................................................................52
3.5 Kết chương ................................................................................................................. 54
KẾT LUẬN .......................................................................................................................... 55
TÀI LIỆU THAM KHẢO ................................................................................................... 57
5
DANH MỤC CÁC THUẬT NGỮ, CHỮ VIẾT TẮT
STT
Viết tắt
Tiếng Anh
Tiếng Việt
1
DNN
Deep Neural Network
Mạng nơ ron sâu
2
CNN
Convolutional Neural
Network
Mạng nơ ron tích chập
3
CQT
Constant-Q Transform
Biến đổi Constant-Q
4
COVID-19
Coronavirus Disease 2019
Bệnh coronavirus 2019
5
COPD
Chronic Obstructive
Pulmonary Disease
Bệnh phổi tắc nghẽn mãn
tính
6
DFSL
Dynamic Few-short
Learning
Học vài lần động
7
DFT
Discrete Fourier Transform
Biến đổi Fourier rời rạc
8
DCNN
Deep Convolutional Neural
Network
Mạng thần kinh tích chập
sâu
9
DEA
Denoising Autoencoder
Bộ mã hóa khử nhiễu tự
động
10
FT
Fourier Transform
Biến đổi Fourier
11
FTT
Fast Fourier Transform
Biến đổi Fourier nhanh
12
GMM
Gaussian Mixture Model
Mô hình hỗn hợp Gaussian
13
GFCC
Gramma Frequency
Cepstral Coefficients
Hệ số Cepstral của tần số
Gamma
14
HMM
Hidden Markov Model
Mô hình ẩn Markov
