Đồ Án Nghiên cứu, tìm hiểu mạng Neuron và ứng dụng mạng Neuron trong nhận dạng giọng nói trên tập từ hữu h

GIỚI THIỆU
Trong những năm gần đây, người ta thường nhắc tới “trí tuệ nhân tạo” như 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.
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 nghiên cứu và sự động viên khuyến khích của thầy giáo hướng dẫn, tôi đã quyết định thực hiện những nghiên cứu ban đầu về lý thuyết mạng neuron với một mục đích cụ thể là ứng dụng nó vào vấn đề nhận dạng tiếng nói.
Xử lý âm thanh và nhận dạng tiếng nói có một ý nghĩa quan trọng và thiết thực trong nhiều lĩnh vực như: nhận dạng, phát thanh, truyền hình, viễn thông, và nhiều lĩnh vực khác.
Nhận dạng tiếng nói là một lĩnh vực khó, một vấn đề nghiên cứu trọng điểm được nhiều nhà khoa học quan tâm ở các lĩnh vực khác nhau : Tin học, toán học, điều khiển, điện tử, sinh học .
Trước sự phát triển mạnh mẽ của công nghệ thông tin, vấn đề nhận dạng càng được quan tâm nhiều hơn nhằm nâng cao hiệu quả giao tiếp giữa người và máy. Chính sự quan trọng đặc biệt này mà tôi đã chọn nhận dạng âm thanh tiếng Việt là đề tài nghiên cứu.