Luận Văn Thạc Sĩ Khoa Học Máy Tính Tại Trường Đại Học Bách Khoa Hà Nội

Chuyên khảo phân tích Tổng hợp tiếng việt có cảm xúc bằng học máy, đánh giá các khía cạnh quan trọng, đề xuất hướng nghiên cứu tiếp theo.

• Tác giả: Lê Trọng An
• Người hướng dẫn: TS. Nguyễn Hồng Quang
• Trường học: Trường Đại Học Bách Khoa Hà Nội
• Chuyên ngành: Khoa Học Máy Tính
• Đề tài: Tổng Hợp Tiếng Việt Có Cảm Xúc Bằng Học Máy
• Loại tài liệu: luận văn
• Năm xuất bản: 2021
• Địa điểm: Hà Nội

Mục lục chi tiết

• 1. CHƯƠNG 1: CƠ SỞ LÝ THUYẾT VÀ CÁC CÔNG TRÌNH NGHIÊN CỨU
• 2. CHƯƠNG 2: TỔNG HỢP TIẾNG VIỆT CÓ CẢM XÚC
• 3. CHƯƠNG 3: ĐÁNH GIÁ KẾT QUẢ TỔNG HỢP
• 4. CHƯƠNG 4: KẾT LUẬN VÀ ĐỊNH HƯỚNG PHÁT TRIỂN

Tóm tắt

I. Tổng Quan Luận Văn Thạc Sĩ Khoa Học Máy Tính BKHN

Luận văn thạc sĩ ngành Khoa học Máy tính tại Đại học Bách Khoa Hà Nội là một công trình nghiên cứu chuyên sâu, đòi hỏi học viên phải nắm vững kiến thức nền tảng và có khả năng vận dụng sáng tạo để giải quyết các vấn đề thực tiễn. Các luận văn thường tập trung vào các lĩnh vực như trí tuệ nhân tạo, học máy, xử lý ngôn ngữ tự nhiên, an toàn thông tin, hệ thống thông tin, thị giác máy tính, và khoa học dữ liệu. Mục tiêu là đóng góp vào sự phát triển của ngành công nghệ thông tin tại Việt Nam. Luận văn cần thể hiện khả năng nghiên cứu độc lập, phân tích, đánh giá và đưa ra các giải pháp mới, có tính ứng dụng cao. Các công trình nghiên cứu này đóng vai trò quan trọng trong việc nâng cao chất lượng đào tạo và thúc đẩy sự phát triển của khoa học công nghệ.

1.1. Giới Thiệu Chung Về Luận Văn Thạc Sĩ CNTT BKHN

Luận văn thạc sĩ là kết quả của quá trình học tập và nghiên cứu chuyên sâu. Nó thể hiện khả năng vận dụng kiến thức đã học vào giải quyết một vấn đề cụ thể trong lĩnh vực Khoa học Máy tính. Tại Đại học Bách Khoa Hà Nội, luận văn thạc sĩ được đánh giá cao về tính sáng tạo, khả năng ứng dụng và đóng góp vào sự phát triển của ngành. Học viên cần lựa chọn đề tài phù hợp với năng lực và sở thích, đồng thời có tính cấp thiết và ý nghĩa khoa học. Quá trình thực hiện luận văn đòi hỏi sự nỗ lực, kiên trì và khả năng làm việc độc lập.

1.2. Các Lĩnh Vực Nghiên Cứu Phổ Biến Trong Luận Văn

Các lĩnh vực nghiên cứu phổ biến trong luận văn thạc sĩ Khoa học Máy tính tại Bách Khoa Hà Nội bao gồm: Trí tuệ nhân tạo (AI), tập trung vào các thuật toán và mô hình học máy, ứng dụng trong các bài toán nhận dạng, dự đoán và điều khiển. Học máy (Machine Learning), nghiên cứu các phương pháp học từ dữ liệu, xây dựng mô hình dự đoán và phân loại. Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP), tập trung vào việc phát triển các hệ thống có khả năng hiểu và sinh ngôn ngữ tự nhiên. An toàn thông tin (Security), nghiên cứu các giải pháp bảo vệ hệ thống và dữ liệu khỏi các cuộc tấn công mạng.

II. Thách Thức Khi Thực Hiện Luận Văn Thạc Sĩ KHMT BKHN

Việc thực hiện một luận văn thạc sĩ Khoa học Máy tính tại Đại học Bách Khoa Hà Nội không hề dễ dàng. Học viên phải đối mặt với nhiều thách thức, từ việc lựa chọn đề tài phù hợp, thu thập và xử lý dữ liệu, đến việc xây dựng và đánh giá mô hình. Một trong những khó khăn lớn nhất là tìm kiếm tài liệu tham khảo chất lượng, đặc biệt là các công trình nghiên cứu mới nhất trên thế giới. Ngoài ra, học viên cũng cần có kỹ năng viết báo cáo khoa học tốt để trình bày kết quả nghiên cứu một cách rõ ràng, mạch lạc và thuyết phục. Áp lực thời gian cũng là một yếu tố quan trọng, đòi hỏi học viên phải có kế hoạch làm việc khoa học và tuân thủ nghiêm ngặt tiến độ.

2.1. Khó Khăn Trong Việc Lựa Chọn Đề Tài Nghiên Cứu

Việc lựa chọn đề tài là bước quan trọng đầu tiên trong quá trình thực hiện luận văn. Đề tài cần phải phù hợp với năng lực, sở thích của học viên, đồng thời có tính cấp thiết và ý nghĩa khoa học. Học viên cần phải nghiên cứu kỹ lưỡng các công trình đã có, xác định được những vấn đề còn tồn tại và đề xuất hướng giải quyết mới. Đề tài cũng cần phải có tính khả thi, đảm bảo có đủ nguồn lực và thời gian để hoàn thành. Việc tìm kiếm sự hướng dẫn của giảng viên có kinh nghiệm là rất quan trọng trong giai đoạn này.

2.2. Vấn Đề Thu Thập và Xử Lý Dữ Liệu Nghiên Cứu

Nhiều đề tài luận văn thạc sĩ trong lĩnh vực Khoa học Máy tính đòi hỏi phải thu thập và xử lý một lượng lớn dữ liệu. Quá trình này có thể tốn nhiều thời gian và công sức, đặc biệt là khi dữ liệu không có sẵn hoặc không được chuẩn hóa. Học viên cần phải có kỹ năng lập trình và sử dụng các công cụ phân tích dữ liệu để làm sạch, chuyển đổi và trích xuất thông tin hữu ích từ dữ liệu thô. Việc đảm bảo tính chính xác và tin cậy của dữ liệu là rất quan trọng để đảm bảo tính đúng đắn của kết quả nghiên cứu.

2.3. Yêu Cầu Về Kỹ Năng Viết Báo Cáo Khoa Học

Luận văn thạc sĩ là một báo cáo khoa học, đòi hỏi học viên phải có kỹ năng viết tốt để trình bày kết quả nghiên cứu một cách rõ ràng, mạch lạc và thuyết phục. Báo cáo cần phải tuân thủ các quy tắc về cấu trúc, định dạng và trích dẫn tài liệu tham khảo. Học viên cần phải sử dụng ngôn ngữ khoa học chính xác, tránh sử dụng các thuật ngữ mơ hồ hoặc không rõ ràng. Việc chỉnh sửa và phản biện từ giảng viên hướng dẫn là rất quan trọng để cải thiện chất lượng báo cáo.

III. Phương Pháp Nghiên Cứu Luận Văn Thạc Sĩ KHMT BKHN

Các phương pháp nghiên cứu trong luận văn thạc sĩ Khoa học Máy tính tại Đại học Bách Khoa Hà Nội rất đa dạng, tùy thuộc vào từng đề tài cụ thể. Tuy nhiên, một số phương pháp phổ biến bao gồm: Nghiên cứu lý thuyết, tập trung vào việc phân tích và tổng hợp các kiến thức đã có để xây dựng cơ sở lý thuyết cho đề tài. Nghiên cứu thực nghiệm, tập trung vào việc xây dựng và đánh giá mô hình, thuật toán trên dữ liệu thực tế. Mô phỏng, sử dụng các công cụ mô phỏng để đánh giá hiệu quả của các giải pháp. Điều tra khảo sát, thu thập thông tin từ người dùng hoặc chuyên gia để đánh giá tính khả thi và hiệu quả của các giải pháp.

3.1. Nghiên Cứu Lý Thuyết Trong Luận Văn Thạc Sĩ

Nghiên cứu lý thuyết đóng vai trò quan trọng trong việc xây dựng nền tảng kiến thức vững chắc cho luận văn. Học viên cần phải đọc và phân tích các tài liệu khoa học liên quan đến đề tài, từ đó xác định được những vấn đề còn tồn tại và đề xuất hướng giải quyết mới. Nghiên cứu lý thuyết cũng giúp học viên hiểu rõ hơn về các khái niệm, định nghĩa và nguyên lý cơ bản trong lĩnh vực nghiên cứu.

3.2. Nghiên Cứu Thực Nghiệm và Ứng Dụng Thực Tế

Nghiên cứu thực nghiệm là phương pháp quan trọng để đánh giá hiệu quả của các giải pháp được đề xuất trong luận văn. Học viên cần phải xây dựng mô hình, thuật toán và thử nghiệm trên dữ liệu thực tế. Kết quả thực nghiệm sẽ cho thấy tính khả thi và hiệu quả của các giải pháp, đồng thời giúp học viên phát hiện ra những hạn chế và đề xuất cải tiến.

3.3. Mô Phỏng và Đánh Giá Hiệu Quả Giải Pháp

Mô phỏng là một phương pháp hữu ích để đánh giá hiệu quả của các giải pháp trong môi trường kiểm soát. Học viên có thể sử dụng các công cụ mô phỏng để tạo ra các kịch bản khác nhau và đánh giá hiệu quả của các giải pháp trong từng kịch bản. Mô phỏng giúp học viên tiết kiệm thời gian và chi phí so với việc thử nghiệm trên thực tế.

IV. Ứng Dụng Thực Tiễn Từ Luận Văn Thạc Sĩ KHMT BKHN

Một trong những tiêu chí quan trọng để đánh giá chất lượng của luận văn thạc sĩ Khoa học Máy tính tại Đại học Bách Khoa Hà Nội là tính ứng dụng thực tiễn. Các luận văn cần phải có khả năng giải quyết các vấn đề thực tế trong các lĩnh vực như: Phát triển phần mềm, quản lý hệ thống thông tin, an ninh mạng, thương mại điện tử, y tế, giáo dục, và nhiều lĩnh vực khác. Các kết quả nghiên cứu từ luận văn có thể được sử dụng để cải thiện hiệu quả hoạt động của các tổ chức, doanh nghiệp, hoặc để tạo ra các sản phẩm, dịch vụ mới.

4.1. Ứng Dụng Trong Phát Triển Phần Mềm và Ứng Dụng

Các kết quả nghiên cứu từ luận văn có thể được sử dụng để cải thiện quy trình phát triển phần mềm, nâng cao chất lượng sản phẩm và giảm chi phí. Ví dụ, các thuật toán tối ưu hóa có thể được sử dụng để cải thiện hiệu suất của phần mềm, các kỹ thuật kiểm thử tự động có thể được sử dụng để phát hiện lỗi sớm trong quá trình phát triển.

4.2. Ứng Dụng Trong Quản Lý Hệ Thống Thông Tin

Các luận văn về hệ thống thông tin có thể đóng góp vào việc cải thiện hiệu quả quản lý và khai thác thông tin trong các tổ chức, doanh nghiệp. Ví dụ, các hệ thống quản lý cơ sở dữ liệu tiên tiến có thể được sử dụng để lưu trữ và truy xuất thông tin một cách hiệu quả, các hệ thống phân tích dữ liệu có thể được sử dụng để trích xuất thông tin hữu ích từ dữ liệu lớn.

4.3. Ứng Dụng Trong An Ninh Mạng và Bảo Mật Thông Tin

Các luận văn về an toàn thông tin có thể đóng góp vào việc bảo vệ hệ thống và dữ liệu khỏi các cuộc tấn công mạng. Ví dụ, các thuật toán mã hóa tiên tiến có thể được sử dụng để bảo vệ dữ liệu nhạy cảm, các hệ thống phát hiện xâm nhập có thể được sử dụng để phát hiện và ngăn chặn các cuộc tấn công.

V. Kinh Nghiệm Làm Luận Văn Thạc Sĩ Khoa Học Máy Tính BKHN

Để hoàn thành luận văn thạc sĩ Khoa học Máy tính tại Đại học Bách Khoa Hà Nội một cách thành công, học viên cần phải có kế hoạch làm việc khoa học, tuân thủ nghiêm ngặt tiến độ, và chủ động tìm kiếm sự hướng dẫn của giảng viên. Ngoài ra, việc tham gia các hội thảo khoa học, đọc các bài báo khoa học, và trao đổi với các đồng nghiệp cũng rất quan trọng để nâng cao kiến thức và kỹ năng nghiên cứu. Quan trọng nhất, học viên cần phải có đam mê với lĩnh vực nghiên cứu và luôn nỗ lực để vượt qua những khó khăn.

5.1. Lập Kế Hoạch Nghiên Cứu Chi Tiết và Hiệu Quả

Việc lập kế hoạch nghiên cứu chi tiết là rất quan trọng để đảm bảo tiến độ và chất lượng của luận văn. Kế hoạch cần phải bao gồm các mốc thời gian cụ thể cho từng giai đoạn, từ việc lựa chọn đề tài, thu thập dữ liệu, xây dựng mô hình, đến việc viết báo cáo và bảo vệ luận văn. Học viên cần phải thường xuyên theo dõi và điều chỉnh kế hoạch để đảm bảo tính khả thi.

5.2. Chủ Động Tìm Kiếm Sự Hướng Dẫn Từ Giảng Viên

Giảng viên hướng dẫn đóng vai trò quan trọng trong việc định hướng và hỗ trợ học viên trong quá trình thực hiện luận văn. Học viên cần phải chủ động liên hệ với giảng viên để được tư vấn về đề tài, phương pháp nghiên cứu, và cách viết báo cáo. Việc trao đổi thường xuyên với giảng viên giúp học viên giải quyết các vấn đề khó khăn và nâng cao chất lượng luận văn.

5.3. Tham Gia Hội Thảo Khoa Học và Trao Đổi Kinh Nghiệm

Tham gia các hội thảo khoa học là cơ hội tốt để học viên cập nhật kiến thức mới, trao đổi kinh nghiệm với các nhà nghiên cứu khác, và trình bày kết quả nghiên cứu của mình. Việc tham gia hội thảo cũng giúp học viên mở rộng mạng lưới quan hệ và tìm kiếm cơ hội hợp tác trong tương lai.

VI. Chuẩn Đầu Ra Luận Văn Thạc Sĩ Khoa Học Máy Tính BKHN

Luận văn thạc sĩ Khoa học Máy tính tại Đại học Bách Khoa Hà Nội cần đáp ứng các chuẩn đầu ra sau: Nắm vững kiến thức chuyên sâu về lĩnh vực nghiên cứu. Có khả năng vận dụng kiến thức để giải quyết các vấn đề thực tiễn. Có kỹ năng nghiên cứu độc lập, phân tích, đánh giá và đưa ra các giải pháp mới. Có kỹ năng viết báo cáo khoa học tốt. Có khả năng trình bày và bảo vệ kết quả nghiên cứu một cách thuyết phục. Đóng góp vào sự phát triển của ngành công nghệ thông tin tại Việt Nam.

6.1. Yêu Cầu Về Kiến Thức Chuyên Môn Sâu Rộng

Luận văn cần thể hiện sự am hiểu sâu sắc về các khái niệm, định lý, và phương pháp trong lĩnh vực nghiên cứu. Học viên cần phải chứng minh được khả năng vận dụng kiến thức đã học để giải quyết các vấn đề phức tạp.

6.2. Kỹ Năng Nghiên Cứu Độc Lập và Sáng Tạo

Luận văn cần thể hiện khả năng nghiên cứu độc lập, từ việc xác định vấn đề, thu thập dữ liệu, xây dựng mô hình, đến việc đánh giá kết quả và đưa ra kết luận. Học viên cần phải có khả năng sáng tạo để đề xuất các giải pháp mới và cải tiến các giải pháp đã có.

6.3. Khả Năng Viết và Trình Bày Báo Cáo Khoa Học

Luận văn cần được viết một cách rõ ràng, mạch lạc và thuyết phục. Học viên cần phải tuân thủ các quy tắc về cấu trúc, định dạng và trích dẫn tài liệu tham khảo. Khả năng trình bày và bảo vệ kết quả nghiên cứu một cách tự tin và thuyết phục cũng là một yêu cầu quan trọng.

Trích đoạn nội dung tài liệu

CHƯƠNG 1. CƠ SỞ LÝ THUYẾT VÀ CÁC CÔNG TRÌNH NGHIÊN CỨU 1 1. Giới thiệu chung. Sơ bộ nghiên cứu về các phương pháp truyền thống.

Tổng hợp tiếng nói. Lựa chọn Vocoder. Tổng hợp tiếng Việt có cảm xúc. Các nghiên cứu trên thế giới.

Tổng hợp tiếng nói. Tổng hợp tiếng nói có cảm xúc. Các nghiên cứu đã công bố trong tiếng Việt. HMM-based TTS for hanoi Vietnamese: Issues in design and evaluation.

Development of Vietnamese Speech Synthesis System using Deep Neural Networks. Alternative Vietnamese Speech Synthesis with Phoneme Structure. Vietnamese Speech Synthesis with End-to-end Model. Tổng hợp tiếng Việt có cảm xúc với các chất giọng khác nhau và có biểu lộ cảm xúc.

Các bộ dữ liệu được công bố. Bộ dữ liệu cảm xúc nước ngoài. Bộ dữ liệu cảm xúc trong nước. Các đề xuất giải quyết cho bài toán tổng hợp tiếng Việt có cảm xúc.

TỔNG HỢP TIẾNG VIỆT CÓ CẢM XÚC. 19 i luan van hay luan van tot nghiep do an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep do an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep do an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep do an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep do an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep do an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep do an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep do an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep do an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep do an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep do an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep do an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep do an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep do an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep do an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep do an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep 2. Bộ dữ liệu AnSpeech. Mô hình đề xuất.

Huấn luyện mô hình tổng hợp tiếng nói. Quy trình huấn luyện. Biến thể của Tacotron 2. Biến đổi phong cách, cảm xúc của tiếng nói.

Sơ đồ quá trình tạo tiếng nói bình thường. Sơ đồ quá trình tạo tiếng nói cảm xúc. Quá trình hoạt động. Huấn luyện mô hình.

Thiết kế thử nghiệm. Thí nghiệm 01 – Mô hình M1. Thí nghiệm 02 – Mô hình M2. Thí nghiệm 03 – Mô hình M3.

Thí nghiệm 04 – Mô hình M4. Thí nghiệm 05 – Chuyển đổi cảm xúc. Thí nghiệm 06 – Đánh giá phần cứng. ĐÁNH GIÁ KẾT QUẢ TỔNG HỢP.

Công cụ đánh giá. Tổng hợp kết quả đánh giá. 37 ii luan van hay luan van tot nghiep do an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep do an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep do an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep do an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep do an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep do an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep do an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep do an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep do an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep do an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep do an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep do an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep do an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep do an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep do an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep do an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep 3. Thang đo Mean Opinion Score (MOS).

Trực quan hóa dữ liệu bằng T-distributed Stochastic Neighbor Embedding48 3. KẾT LUẬN VÀ ĐỊNH HƯỚNG PHÁT TRIỂN. Định hướng phát triển. 55 DANH MỤC TÀI LIỆU THAM KHẢO.

56 iii luan van hay luan van tot nghiep do an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep do an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep do an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep do an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep do an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep do an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep do an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep do an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep do an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep do an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep do an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep do an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep do an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep do an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep do an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep do an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep DANH MỤC HÌNH ẢNH Hình 1. 1 Ví dụ minh hóa biến đổi văn bản đầu vào theo mức âm vị và mức ký tự14 Hình 2. 1: Histogram số lượng từ trong bộ ngữ liệu AnSpeech. 2: Kiến thức mô hình tổng hợp tiếng Việt được đề xuất.

3: Tiền xử lý dữ liệu âm thanh và transcripts. 4: Quy trình huấn luyện mô hình tổng hợp tiếng Việt trần thuật được đề xuất. 5: Kiến trúc mô hình Tacotron2 chỉnh sửa. 6: Sơ đồ kiến trúc Flowtron.

7: Sơ đồ khởi tạo tiếng nói cảm xúc bình thường. 8: Quá trình chuyển đổi cảm xúc trong tiếng Việt. 9: Các thí nghiệm nhóm 1 và luồng lưu trữ. 10: Ví dụ minh họa quá trình chuyển đổi Z.

1: Màn hình chính và hướng dẫn khảo sát. 2: Màn hình thực hiện khảo sát. 3: So sánh giữa các câu trong và ngoài tệp huấn luyện của cảm xúc BT của người đánh giá Nữ. 4: So sánh giữa các câu trong và ngoài tệp huấn luyện của cảm xúc Buồn của người đánh giá Nữ.

5 So sánh giữa các câu trong và ngoài tệp huấn luyện của cảm xúc Vui của người đánh giá Nữ. 6 So sánh giữa các câu trong và ngoài tệp huấn luyện của cảm xúc BT của người đánh giá Nam. 7 So sánh giữa các câu trong và ngoài tệp huấn luyện của cảm xúc Buồn của người đánh giá Nam. 8 So sánh giữa các câu trong và ngoài tập huấn luyện của cảm xúc Vui của người đánh giá Nam.

9 MOS trung bình của 3 cảm xúc với 2 phương diện của người đánh giá Nam. 46 iv luan van hay luan van tot nghiep do an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep do an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep do an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep do an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep do an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep do an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep do an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep do an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep do an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep do an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep do an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep do an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep do an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep do an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep do an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep do an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep Hình 3. 10 MOS trung bình của 3 cảm xúc trên 2 phương diện của người đánh giá Nữ. 11 Đồ thị phân bố các giá trị trên miền Z theo 3 cảm xúc của nghệ sĩ N.

12 Đồ thị phân bố các giá trị trên miền Z theo 3 cảm xúc của nghệ sĩ N. 13 Đồ thị tSNE- biểu diễn phân bổ trên miền Z của các câu tổng hợp trần thuật, các câu cảm xúc buồn huấn luyện và câu tổng hợp cảm xúc Buồn. 14 Đồ thị tSNE- biểu diễn phân bổ trên miền Z của các câu tổng hợp trần thuật, các câu cảm xúc vui huấn luyện và câu tổng hợp cảm xúc Vui. 15 Đồ thị tSNE- biểu diễn phân bổ trên miền Z của tất cả các câu tổng hợp, âm thanh của nghệ sĩ N.T trong 3 cảm xúc khác nhau.

51 v luan van hay luan van tot nghiep do an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep do an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep do an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep do an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep do an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep do an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep do an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep do an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep do an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep do an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep do an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep do an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep do an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep do an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep do an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep do an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep DANH MỤC BẢNG Bảng 1-1. Thang đo MOS của hệ thống GST-Tacotron2 trên ngôn ngữ Hàn quốc 5 Bảng 1-2. Tham số ABX giữa mô hình GST và mô hình đề xuất. Subject preference (%) và p-values của GST với Tacotron làm cơ sở.

Tổng hợp điểm số đánh giá chủ quan và khách quan của mô hình đề xuất với mô hình cơ bản. So sánh điểm MOS của: DeepEST, VAW-GAN-EVE và câu thực tế 10 Bảng 1-6. Độ méo phổ của DeepEST trong giọng nam, nữ với 3 cảm xúc .