Đồ Án Xây dựng các mô hình nhận dạng tiếng nói, nhận dạng các từ điều khiển rời rạc

Thảo luận trong 'Công Nghệ Thông Tin' bắt đầu bởi Thúy Viết Bài, 5/12/13.

  1. Thúy Viết Bài

    Thành viên vàng

    Bài viết:
    198,891
    Được thích:
    170
    Điểm thành tích:
    0
    Xu:
    0Xu
    MỤC LỤC​ 200127343" MỞ ĐẦU 4
    200127344" I. Nội dung đồ án. 4
    200127345" II. Trung tâm nghiên cứu quốc tế MICA 5
    200127346" CHƯƠNG I: TỔNG QUAN VỀ NHẬN DẠNG TIẾNG NÓI 6
    200127347" I. Các khái niệm và đặc điểm âm học của tiếng nói 7
    200127348" II. Các hướng tiếp cận trong việc tự động nhận dạng tiếng nói 8
    200127349" III. Các phương pháp phân tích đặc trưng của tín hiệu tiếng nói 10
    200127350" 1. Mô hình LPC (Linear Predictive Coding model) 10
    200127351" 2. Phương pháp MFCC (Mel-Frequency Ceptrum Coefficients) 16
    200127352" IV. Một số vấn đề khác. 18
    200127353" 1. Vấn đề xác định điểm đầu và điểm cuối của tín hiệu (speech detection) 18
    200127354" 2. Lượng tử hoá Vector 19
    200127355" CHƯƠNG II: CÁC THUẬT TOÁN VÀ MÔ HÌNH NHẬN DẠNG TIẾNG NÓI 22
    200127356" 1. Mô hình Markov ẩn (HMM) 22
    200127357" 2. Các thành phần của HMM . 22
    200127358" 3. 3 vấn đề của HMM . 23
    200127359" 4. Áp dụng vào bài toán nhận dạng các từ riêng biệt 23
    200127360" 5. Giải quyết 3 vấn đề của HMM . 24
    200127361" 6. So sánh 2 mô hình HMM . 28
    200127362" 7. Các cấu trúc mô hình HMM và lựa chọn mô hình cho bài toán. 29
    200127363" 8. Mô hình sử dụng mạng Neuron. 30
    200127364" 1. Một số khái niệm cơ bản về mạng Neuron. 30
    200127365" 2. Kiến trúc mạng Neuron. 32
    200127366" 3. Những điểm mạnh của kiến trúc mạng Neuron. 34
    200127367" 4. Qui trình học cho mạng tiến MLP 1 lớp ẩn: 34
    200127368" CHƯƠNG III : THỰC HIỆN BÀI TOÁN NHẬN DẠNG 37
    200127369" I. Sử dụng mô hình HMM . 37
    200127370" 1. Xây dựng thuật toán trên nền công cụ Matlab. 37
    200127371" 2. Chạy thử và kiểm tra kết quả. 39
    200127372" II. Sử dụng mạng Neuron. 42
    200127373" 1. Xây dựng thuật toán trên công cụ Matlab. 42
    200127374" 2. Các kết quả thu được ứng với từng phương pháp trích đặc trưng. 44
    200127375" III. Nhận xét kết quả : 44
    200127376" CHƯƠNG IV : CÀI ĐẶT THUẬT TOÁN NHẬN DẠNG TRÊN VI XỬ LÍ DSP. 46
    200127377" I. Giới thiệu về DSP C6713. 46
    200127378" 1. Một số đặc điểm kĩ thuật của DSP C6713. 46
    200127379" 2. Bộ DSK 6713. 47
    200127380" 3. Bộ Codec AIC23. 48
    200127381" 4. Code Compose Studio (CCS) 49
    200127382" II. Cài đặt thuật toán nhận dạng trên DSP 6713. 50
    200127383" 1. Thu tín hiệu âm thanh trên DSK 6713. 50
    200127384" 2. Cài đặt thuật toán trích đặc trưng MFCC và mạng Neuron lên chip DSP. 50
    200127385" KẾT LUẬN 51
    200127386" TÀI LIỆU THAM KHÁO 52
     

    Các file đính kèm:

Đang tải...