1
ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP
Đề tài: “Lý thuyết mạng Neuron và ứng dụng
trong nhận dạng tiếng nói.”
2
Giáo viên hướng dẫn: Tiến sỹ Quách Tuấn Ngọc
Người thực hiện: Nguyễn Đức Minh (A).
Lớp: Tin mềm 1 - K39.
Địa chỉ liên hệ: Phòng 2 - Nhà 28 - Khu TT Nhà Dầu - Khâm Thiên - Hà
Nội.
Sốđiện thoại: 8511835
GIỚITHIỆULUẬNVĂN
Nhan đề: Lý thuyết mạng Neuron vàỨng dụng trong nhận dạng tiếng
nói.
Nhiệm vụ chính của đề tài: Trình bày các kết quả nghiên cứu lý thuyết
phục vụ cho chủđề “Ứng dụng mạng neuron cho vấn đề nhận dạng tiếng nói”;
đồng thời xây dựng một phần mềm thử nghiệm Nhận dạng nguyên âm với mục
đích hiểu sâu hơn về cách thức mà một mạng neuron tiến hành việc phân loại các
tín hiệu tiếng nói.
Tóm tắt sơ lược: Ba chương đầu của luận văn chủ yếu chỉđề cập đến những
cơ sở lý thuyết về mạng neuron mà có liên quan đến vấn đề vấn đề nhận dạng
tiếng nói: các thành phần cơ bản của mạng neuron, lý thuyết học cho mạng
neuron, thuật toán học back-propagation cho mạng tiến đa mức, các mở rộng cho
mạng neuron hồi quy trễ. Chương thứ tư tập trung phân tích về Lý thuyết nhận
dạng tiếng nói mà chủ yếu là phương pháp tiền xử lý tín hiệu Filter Bank (để tạo ra
đầu vào cho mạng neuron). Ba chương 5, 6, 7 trình bày các bước Phân tích, Thiết
3
kế cho việc xây dựng phần mềm thử nghiệm nhận dạng nguyên âm đồng thời giới
thiệu đôi nét về kết quả cài đặt phần mềm. Chương 8 là chương Kết luận của luận
văn.
4
GIỚI THIỆU
Trong những năm gần đây, người ta thường nhắc đến “Trí tuệ nhân tạo”
như là một phương thức mô phỏng trí thông minh của con người từ việc lưu trữ
đến xử lý thông tin. Và nó thực sự đã trở thành nền tảng cho việc xây dựng các thế
hệ máy thông minh hiện đại. Cũng với mục đích đó, nhưng dựa trên quan điểm
nghiên cứu hoàn toàn khác, một môn khoa học đã ra đời, đó là Lý thuyết Mạng
neuron. Tiếp thu các thành tựu về thần kinh sinh học, mạng neuron luôn được xây
dựng thành một cấu trúc mô phỏng trực tiếp các tổ chức thần kinh trong bộ não
con người.
Từ những nghiên cứu sơ khai của McCulloch và Pitts trong những năm 40
của thế kỷ, trải qua nhiều năm phát triển, cho đến thập kỷ này, khi trình độ phần
cứng và phần mềm đã đủ mạnh cho phép cài đặt những ứng dụng phức tạp, Lý
thuyết Mạng neuron mới thực sự được chú ý và nhanh chóng trở thành một hướng
nghiên cứu đầy triển vọng trong mục đích xây dựng các máy thông minh tiến gần
tới Trí tuệ con người. Sức mạnh thuộc về bản chất tính toán song song, chấp nhận
lỗi của mạng neuron đã được chứng minh thông qua nhiều ứng dụng trong thực
tiễn, đặc biệt khi tích hợp cùng với các kỹ thuật khác.
Một trong những ứng dụng kinh điển của mạng neuron là lớp các bài toán
nhận dạng mẫu, ở đó mỗi một mẫu là một tập hợp (hay một vector) các tham số
biểu thị các thuộc tính của một quá trình vật lý nào đó (ví dụ tín hiệu tiếng nói).
Ngoài sức mạnh vốn có, mạng neuron còn thể hiện ưu điểm của mình trong việc
nhận dạng thông qua khả năng mềm dẻo, dễ thích nghi với môi trường. Chính vì
vậy, có thể coi mạng neuron trước tiên là một công cụ để nhận dạng. Nhiều công
trình nghiên cứu, nhiều ứng dụng thực nghiệm đã được thực hiện trên mạng
neuron với mục đích nhận dạng và đã thu được những thành công to lớn.
Trước sự quyến rũ của các ứng dụng Trí tuệ nhân tạo, cùng bản tính tò mò
trước một lý thuyết mới chưa từng được nghiên cứu và sự động viên khuyến khích
của thày giáo hướng dẫn, tôi đã quyết định thực hiện những nghiên cứu ban đầu về
5
Lý thuyết mạng neuron với một mục đích cụ thể là ứng dụng nó vào vấn đề nhận
dạng tiếng nói. Do thời gian thực hiện đồ án tốt nghiệp chỉ có hơn ba tháng, tôi
không có tham vọng xây dựng được một phần mềm nhận dạng tiếng nói hoàn
chỉnh.
Mục đích chính của bản luận văn là:
Trình bày các kết quả nghiên cứu lý thuyết phục vụ cho chủ đề
“Ứng dụng mạng neuron cho vấn đề nhận dạng tiếng nói”; đồng thời xây
dựng một phần mềm thử nghiệm Nhận dạng nguyên âm với mục đích
hiểu sâu hơn về cách thức mà một mạng neuron tiến hành việc phân loại
các tín hiệu tiếng nói.