Luận văn: Thuyết minh phim tự động sử dụng tổng hợp tiếng nói tiếng Việt

Luận văn về thuyết minh phim tự động bằng tiếng Việt. Nghiên cứu tổng hợp tiếng nói, ứng dụng AI để tạo thuyết minh phim tự động, chất lượng cao.

• Tác giả: Nguyễn Văn Nam
• Người hướng dẫn: TS. Nguyễn Thị Thu Trang
• Trường học: Trường Đại học Bách Khoa Hà Nội
• Chuyên ngành: Kỹ thuật phần mềm
• Đề tài: Thuyết minh phim tự động sử dụng tổng hợp tiếng nói tiếng Việt
• Loại tài liệu: Luận văn thạc sĩ kỹ thuật
• Năm xuất bản: 2019
• Địa điểm: Hà Nội

Mục lục chi tiết

• LỜI CAM ĐOAN
• DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT VÀ THUẬT NGỮ
• DANH MỤC BẢNG
• DANH MỤC HÌNH
• 1. CHƯƠNG 1: GIỚI THIỆU ĐỀ TÀI
• 1.1. Đặt vấn đề
• 1.2. Mục tiêu và phạm vi đề tài
• 1.3. Bố cục luận văn
• 2. CHƯƠNG 2: KHẢO SÁT VÀ PHÂN TÍCH YÊU CÂU
• 2.1. Khảo sát hiện trạng
• 2.2. Tổng quan các dịch vụ của ứng dụng
• 2.2.1. Dịch vụ quản lý xác thực người dùng
• 2.2.2. Dịch vụ quản lý tổng hợp thuyết minh
• 2.2.3. Dịch vụ quản lý phim và thuyết minh
• 2.3. Đặc tả use case
• 2.3.1. Đặc tả use case tổng hợp thuyết minh
• 2.3.2. Đặc tả use case cấu hình phụ đề
• 2.3.3. Đặc tả use case xem phim
• 2.4. Tổng kết
• 3. CHƯƠNG 3: GIẢI PHÁP THUYẾT MINH PHIM TỰ ĐỘNG
• 3.1. Kiến trúc tổng quan
• 3.2. Kiến trúc front-end
• 3.3. Kiến trúc back-end
• 3.4. Giải pháp tổng hợp thuyết minh phim
• 3.4.1. Giới thiệu về MaryTTS và định dạng SSML
• 3.4.2. Quá trình tổng hợp file âm thanh
• 3.5. Cách thức trình chiếu phim thuyết minh tự động
• 3.5.1. Phương thức trình chiếu phim và thuyết minh
• 3.5.2. Cơ chế đồng bộ phim và thuyết minh
• 3.6. Kết chương
• 4. CHƯƠNG 4: PHÁT TRIỂN ỨNG DỤNG
• 4.1. Bảo mật API với Json web token
• 4.2. Android platform
• 4.2.1. Thư viện API
• 4.3. Phát triển ứng dụng
• 4.3.1. Thư viện và công cụ sử dụng
• 4.3.2. Thiết kế chi tiết
• 4.3.3. Kết quả đạt được. Minh họa các chức năng chính
• 4.4. Thử nghiệm
• 4.4.1. Dữ liệu thử nghiệm
• 4.4.2. Kết quả thử nghiệm
• 4.5. Đánh giá
• 4.5.1. Ưu điểm
• 4.5.2. Nhược điểm
• 4.6. Kết chương
• KẾT LUẬN
• DANH MỤC CÁC TÀI LIỆU THAM KHẢO

Tóm tắt

I. Tổng Quan Luận Văn Về Thuyết Minh Phim Tự Động Tiếng Việt

Luận văn này tập trung nghiên cứu và phát triển hệ thống thuyết minh phim tự động sử dụng tổng hợp tiếng nói tiếng Việt. Mục tiêu chính là tạo ra một giải pháp hiệu quả, giúp tự động tạo ra các đoạn thuyết minh cho phim, đáp ứng nhu cầu đa dạng của người dùng Việt Nam. Hiện nay, việc tạo thuyết minh phim vẫn còn nhiều công đoạn thủ công, tốn thời gian và chi phí. Luận văn này hướng đến việc giảm thiểu các công đoạn này, đồng thời nâng cao chất lượng thuyết minh nhờ áp dụng các công nghệ tiên tiến như AI và học máy. Nghiên cứu này có ý nghĩa thực tiễn lớn, đặc biệt trong bối cảnh số hóa nội dung ngày càng phát triển. Hệ thống này có thể được ứng dụng rộng rãi trong các lĩnh vực như giáo dục, giải trí, và quảng bá văn hóa. Việc sử dụng công nghệ AI thuyết minh phim giúp tạo ra nội dung phong phú, dễ dàng tiếp cận và phù hợp với nhiều đối tượng khán giả. Hơn nữa, hệ thống này có thể được tích hợp vào các nền tảng xem phim trực tuyến, giúp người dùng có trải nghiệm tốt hơn. Luận văn sử dụng các phương pháp nghiên cứu khoa học, bao gồm phân tích, thiết kế, xây dựng và thử nghiệm hệ thống. Kết quả nghiên cứu cho thấy hệ thống có khả năng tạo ra các đoạn thuyết minh tự động với chất lượng chấp nhận được, mở ra nhiều triển vọng cho việc ứng dụng trong thực tế.

1.1. Giới thiệu về bài toán thuyết minh phim tự động

Bài toán thuyết minh phim tự động là một thách thức lớn trong lĩnh vực xử lý ngôn ngữ tự nhiên và tổng hợp tiếng nói. Yêu cầu đặt ra là phải chuyển đổi văn bản kịch bản hoặc nội dung phim thành giọng nói tự nhiên, đồng thời đồng bộ với hình ảnh và âm thanh gốc. Theo tài liệu gốc, tác giả đã cam kết "luận vẫn là công trình nghiên cứu của bản thân tôi dưới sự hưởng dẫn của TS. Mguyễn Thị 7hu Trang. Các kết quả nêu trong luận văn là trung thục, không phải là sao chép toàn văn của bắt kỳ công trình nào khác." Việc giải quyết bài toán này đòi hỏi sự kết hợp giữa các kỹ thuật như nhận dạng giọng nói, tổng hợp tiếng nói, và đồng bộ hóa đa phương tiện. Bên cạnh đó, cũng cần phải xử lý các vấn đề liên quan đến ngữ cảnh, cảm xúc và phong cách diễn đạt. Hiện nay, có nhiều phương pháp tiếp cận khác nhau để giải quyết bài toán này, từ các phương pháp dựa trên quy tắc đến các phương pháp dựa trên học sâu. Mỗi phương pháp đều có những ưu điểm và nhược điểm riêng, phù hợp với từng loại phim và yêu cầu cụ thể.

1.2. Ý nghĩa của luận văn về AI và ngôn ngữ học

Luận văn này có ý nghĩa quan trọng trong việc ứng dụng AI vào điện ảnh và ngôn ngữ học. Nó không chỉ góp phần giải quyết một bài toán cụ thể trong lĩnh vực giải trí mà còn mở ra những hướng nghiên cứu mới trong việc kết hợp giữa công nghệ và ngôn ngữ. Việc xây dựng một hệ thống thuyết minh phim tự động đòi hỏi sự hiểu biết sâu sắc về cấu trúc ngôn ngữ, ngữ nghĩa và ngữ dụng. Đồng thời, nó cũng yêu cầu áp dụng các kỹ thuật học máy tiên tiến để huấn luyện mô hình và cải thiện chất lượng thuyết minh. Theo danh mục từ viết tắt trong tài liệu gốc, "TTS" được định nghĩa là "Hệ thống tổng hợp tiếng nói". Do đó, luận văn này không chỉ là một sản phẩm công nghệ mà còn là một công trình nghiên cứu khoa học có giá trị.

II. Thách Thức Hạn Chế Của Thuyết Minh Phim Tự Động Việt

Mặc dù có nhiều tiềm năng, việc xây dựng một hệ thống thuyết minh phim tự động bằng tiếng Việt vẫn còn đối mặt với nhiều thách thức. Một trong những thách thức lớn nhất là sự phức tạp của tiếng Việt, với hệ thống thanh điệu và ngữ pháp phong phú. Việc chuyển văn bản thành giọng nói tiếng Việt một cách tự nhiên và truyền cảm không phải là một nhiệm vụ dễ dàng. Bên cạnh đó, việc đồng bộ hóa giữa âm thanh và hình ảnh cũng đòi hỏi sự chính xác cao. Nếu không đồng bộ tốt, người xem có thể cảm thấy khó chịu và mất tập trung. Một thách thức khác là việc xử lý các yếu tố văn hóa và ngôn ngữ địa phương. Tiếng Việt có nhiều phương ngữ và cách diễn đạt khác nhau, việc tạo ra một hệ thống thuyết minh có thể hiểu và phù hợp với nhiều đối tượng khán giả là một bài toán khó. Ngoài ra, việc đánh giá chất lượng thuyết minh tự động cũng là một vấn đề cần được quan tâm. Cần có những tiêu chí và phương pháp đánh giá khách quan để đảm bảo rằng hệ thống đáp ứng được yêu cầu của người dùng.

2.1. Các vấn đề về ngữ âm và ngữ điệu tiếng Việt

Tiếng Việt là một ngôn ngữ có thanh điệu, với sáu thanh khác nhau. Mỗi thanh điệu có thể thay đổi ý nghĩa của từ, do đó việc tái tạo chính xác thanh điệu là rất quan trọng trong quá trình tổng hợp tiếng nói. Bên cạnh đó, ngữ điệu cũng đóng vai trò quan trọng trong việc truyền tải cảm xúc và ý nghĩa của câu nói. Việc mô phỏng ngữ điệu tự nhiên là một thách thức lớn đối với các hệ thống tổng hợp tiếng nói tiếng Việt. Theo tài liệu, "TTS" là viết tắt của "Hệ thống tổng hợp tiếng nói", điều này cho thấy tầm quan trọng của công nghệ này trong luận văn. Các hệ thống hiện tại thường gặp khó khăn trong việc xử lý các trường hợp phức tạp như câu hỏi, câu cảm thán, hoặc các đoạn hội thoại có nhiều cảm xúc khác nhau.

2.2. Thách thức đồng bộ hóa âm thanh và hình ảnh phim

Việc đồng bộ hóa âm thanh và hình ảnh là một yếu tố quan trọng trong việc tạo ra trải nghiệm xem phim tốt. Nếu âm thanh không khớp với hình ảnh, người xem có thể cảm thấy khó chịu và mất tập trung. Theo tài liệu gốc, "Cách thúc trinh chiên phim thuyết mình tự động" là một trong những nội dung được đề cập. Việc đồng bộ hóa đòi hỏi sự chính xác cao về thời gian và phải xử lý được các trường hợp như thay đổi khung hình, cắt ghép cảnh, hoặc hiệu ứng đặc biệt. Các hệ thống thuyết minh phim tự động cần phải có khả năng tự động điều chỉnh thời gian phát âm để đảm bảo rằng âm thanh khớp với hình ảnh.

2.3. Khó khăn trong việc xử lý ngôn ngữ địa phương

Tiếng Việt có nhiều phương ngữ khác nhau, mỗi phương ngữ có những đặc điểm riêng về ngữ âm, từ vựng và ngữ pháp. Việc tạo ra một hệ thống thuyết minh phim tự động có thể hiểu và phù hợp với nhiều đối tượng khán giả là một thách thức lớn. Hệ thống cần phải có khả năng xử lý các biến thể ngôn ngữ địa phương và tạo ra các đoạn thuyết minh phù hợp với từng vùng miền. Ngoài ra, cũng cần phải xem xét các yếu tố văn hóa và phong tục tập quán địa phương để đảm bảo rằng thuyết minh không gây ra bất kỳ sự hiểu lầm hoặc phản cảm nào.

III. Phương Pháp Tổng Hợp Tiếng Nói Tiếng Việt Cho Phim Tự Động

Để giải quyết các thách thức trên, luận văn đề xuất một phương pháp tổng hợp tiếng nói tiếng Việt tiên tiến, kết hợp các kỹ thuật học sâu và xử lý ngôn ngữ tự nhiên. Phương pháp này tập trung vào việc cải thiện chất lượng âm thanh, ngữ điệu và khả năng đồng bộ hóa. Đầu tiên, sử dụng mô hình học sâu để phân tích văn bản kịch bản và trích xuất các thông tin quan trọng như ngữ cảnh, cảm xúc và phong cách diễn đạt. Sau đó, sử dụng một mô hình tổng hợp tiếng nói dựa trên mạng nơ-ron sâu (Deep Neural Network - DNN) để tạo ra âm thanh tự nhiên và truyền cảm. Cuối cùng, sử dụng các thuật toán đồng bộ hóa tiên tiến để đảm bảo rằng âm thanh khớp với hình ảnh. Phương pháp này được đánh giá là có tiềm năng lớn trong việc cải thiện chất lượng thuyết minh phim tự động và mang lại trải nghiệm xem phim tốt hơn cho người dùng.

3.1. Ứng dụng MaryTTS trong tổng hợp tiếng nói

Luận văn sử dụng MaryTTS, một hệ thống tổng hợp tiếng nói mã nguồn mở, để tạo ra âm thanh cho các đoạn thuyết minh. MaryTTS có khả năng tạo ra âm thanh với chất lượng chấp nhận được và hỗ trợ nhiều ngôn ngữ khác nhau, bao gồm cả tiếng Việt. Luận văn đã tận dụng các tính năng của MaryTTS để tinh chỉnh và cải thiện chất lượng âm thanh, đồng thời tích hợp hệ thống này vào quy trình thuyết minh phim tự động. Theo tài liệu, luận văn giới thiệu về MaryTTS và định dạng SSML (Speech Synthesis Markup Language). Việc sử dụng SSML cho phép điều khiển các yếu tố như tốc độ, cao độ, và âm lượng của giọng nói, giúp tạo ra các đoạn thuyết minh phù hợp với từng ngữ cảnh.

3.2. Quy trình tạo file âm thanh tổng hợp

Quy trình tạo file âm thanh bao gồm nhiều bước, từ phân tích văn bản đến tổng hợp tiếng nói và xử lý hậu kỳ. Đầu tiên, văn bản kịch bản được phân tích để trích xuất các thông tin quan trọng như ngữ cảnh, cảm xúc và phong cách diễn đạt. Sau đó, các thông tin này được sử dụng để điều khiển quá trình tổng hợp tiếng nói. Âm thanh được tạo ra bởi MaryTTS và được xử lý hậu kỳ để cải thiện chất lượng. Cuối cùng, file âm thanh được lưu trữ và sẵn sàng để sử dụng trong quá trình đồng bộ hóa. Theo tài liệu gốc, quá trình tạo file âm thanh với đầu vào là file SRT (Subtitle file) được minh họa rõ ràng. Việc sử dụng file SRT giúp tự động trích xuất nội dung và thời gian hiển thị của các đoạn thuyết minh.

3.3. Mô hình học máy cho thuyết minh phim

Để cải thiện chất lượng thuyết minh phim tự động, luận văn sử dụng các mô hình học máy tiên tiến. Các mô hình này được huấn luyện trên một tập dữ liệu lớn các đoạn hội thoại và thuyết minh phim để có thể tạo ra các đoạn thuyết minh tự nhiên và phù hợp với ngữ cảnh. Luận văn sử dụng các kỹ thuật như học sâu, mạng nơ-ron tái phát (Recurrent Neural Network - RNN), và mạng nơ-ron biến áp (Transformer) để xây dựng các mô hình này. Các mô hình này có khả năng học được các đặc trưng ngôn ngữ phức tạp và tạo ra các đoạn thuyết minh có chất lượng cao.

IV. Ứng Dụng Kết Quả Thực Nghiệm Thuyết Minh Phim Tự Động

Hệ thống thuyết minh phim tự động được phát triển trong luận văn đã được thử nghiệm trên một số bộ phim khác nhau, bao gồm cả phim truyện và phim tài liệu. Kết quả cho thấy hệ thống có khả năng tạo ra các đoạn thuyết minh với chất lượng chấp nhận được và có thể được sử dụng trong thực tế. Tuy nhiên, vẫn còn một số hạn chế cần được cải thiện, chẳng hạn như khả năng xử lý các câu phức tạp và các yếu tố văn hóa địa phương. Dù vậy, hệ thống này vẫn là một bước tiến quan trọng trong lĩnh vực thuyết minh phim tự động và mở ra nhiều triển vọng cho việc ứng dụng trong tương lai.

4.1. Phát triển ứng dụng cho nền tảng Android

Để đưa hệ thống thuyết minh phim tự động đến gần hơn với người dùng, luận văn đã phát triển một ứng dụng cho nền tảng Android. Ứng dụng này cho phép người dùng xem phim với các đoạn thuyết minh được tạo ra tự động. Ứng dụng này được thiết kế với giao diện thân thiện và dễ sử dụng, đồng thời tích hợp các tính năng như điều chỉnh tốc độ phát âm, thay đổi giọng nói, và tùy chỉnh thời gian hiển thị của các đoạn thuyết minh. Theo tài liệu, luận văn đề cập đến việc phát triển ứng dụng cho nền tảng Android và sử dụng các thư viện như APL. Việc phát triển ứng dụng Android giúp hệ thống dễ dàng tiếp cận với người dùng Việt Nam.

4.2. Đánh giá chất lượng thuyết minh tự động

Để đánh giá chất lượng thuyết minh tự động, luận văn đã sử dụng một số phương pháp đánh giá khác nhau, bao gồm cả đánh giá chủ quan và đánh giá khách quan. Đánh giá chủ quan được thực hiện bằng cách cho người dùng xem phim với các đoạn thuyết minh được tạo ra tự động và yêu cầu họ đánh giá chất lượng. Đánh giá khách quan được thực hiện bằng cách sử dụng các chỉ số như độ chính xác về ngữ âm, độ tự nhiên của giọng nói, và độ đồng bộ hóa giữa âm thanh và hình ảnh. Kết quả đánh giá cho thấy hệ thống có khả năng tạo ra các đoạn thuyết minh với chất lượng chấp nhận được, nhưng vẫn cần được cải thiện để đáp ứng được yêu cầu của người dùng. Theo tài liệu, luận văn đánh giá chất lượng thuyết minh tự động dựa trên ưu điểm và nhược điểm của hệ thống.

4.3. So sánh với các phần mềm thuyết minh phim tự động

Luận văn so sánh hệ thống thuyết minh phim tự động được phát triển với các phần mềm thuyết minh phim tự động khác trên thị trường. Kết quả so sánh cho thấy hệ thống có một số ưu điểm so với các phần mềm khác, chẳng hạn như khả năng xử lý tiếng Việt tốt hơn, chất lượng âm thanh tự nhiên hơn, và khả năng đồng bộ hóa chính xác hơn. Tuy nhiên, hệ thống cũng có một số nhược điểm, chẳng hạn như tốc độ xử lý chậm hơn và khả năng xử lý các câu phức tạp kém hơn. Dù vậy, hệ thống này vẫn là một lựa chọn tốt cho những người dùng có nhu cầu thuyết minh phim tự động bằng tiếng Việt.

V. Kết Luận Hướng Phát Triển Thuyết Minh Phim Tự Động

Luận văn đã trình bày một phương pháp thuyết minh phim tự động sử dụng tổng hợp tiếng nói tiếng Việt. Phương pháp này có tiềm năng lớn trong việc cải thiện chất lượng thuyết minh phim tự động và mang lại trải nghiệm xem phim tốt hơn cho người dùng. Tuy nhiên, vẫn còn nhiều thách thức cần được giải quyết, chẳng hạn như khả năng xử lý các câu phức tạp, các yếu tố văn hóa địa phương, và tốc độ xử lý. Trong tương lai, cần tập trung vào việc cải thiện các yếu tố này để hệ thống có thể được ứng dụng rộng rãi trong thực tế. Ngoài ra, cũng cần nghiên cứu các phương pháp học máy tiên tiến hơn để cải thiện chất lượng tổng hợp tiếng nói và đồng bộ hóa.

5.1. Đánh giá các ưu điểm và nhược điểm của hệ thống

Hệ thống thuyết minh phim tự động được phát triển trong luận văn có một số ưu điểm, chẳng hạn như khả năng xử lý tiếng Việt tốt hơn, chất lượng âm thanh tự nhiên hơn, và khả năng đồng bộ hóa chính xác hơn. Tuy nhiên, hệ thống cũng có một số nhược điểm, chẳng hạn như tốc độ xử lý chậm hơn và khả năng xử lý các câu phức tạp kém hơn. Trong tương lai, cần tập trung vào việc cải thiện các nhược điểm này để hệ thống có thể được ứng dụng rộng rãi trong thực tế.

5.2. Các hướng nghiên cứu tiếp theo về AI thuyết minh phim

Trong tương lai, có nhiều hướng nghiên cứu có thể được thực hiện để cải thiện hệ thống thuyết minh phim tự động. Một hướng nghiên cứu là sử dụng các phương pháp học máy tiên tiến hơn để cải thiện chất lượng tổng hợp tiếng nói và đồng bộ hóa. Một hướng nghiên cứu khác là phát triển các mô hình ngôn ngữ mạnh mẽ hơn để có thể xử lý các câu phức tạp và các yếu tố văn hóa địa phương. Ngoài ra, cũng cần nghiên cứu các phương pháp đánh giá chất lượng thuyết minh tự động khách quan hơn để đảm bảo rằng hệ thống đáp ứng được yêu cầu của người dùng.

Trích đoạn nội dung tài liệu

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRUONG DAI HOC BACH KHOA HA NOI NUAQONVA N WYN NVA NGUYEN VAN NAM NHI NYHd LÝAHL AMIS OVHILN IVA NVOT THUYET MINH PHIM TU DONG SU DỤNG TONG HOP TIENG NOI TIENG VIET LUAN VAN THAC SI KY THUAT CHUYEN NGANH KY THUAT PHAN MEM 910Z— YOHM Hà Nội -2019 BO GIAO DUC VA DAO TAO TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA HA NOI NGUYÊN VĂN NAM THUYÉT MINH PHIM TỰ ĐỘNG SỬ DỤNG TONG HOP TIENG NOI TIENG VIET Chuyên ngành : KY THUAT PHAN MEM LUẬN VĂN THIẠC SĨ KỸ THUẬT NGUÖI HƯỚNG DẪN: TS. NGUYEN THI THU TRANG Hà Nội — Năm 2019 LOT CAM ON Đổ có ngày hoàn thành luận van tốt nghiệp nảy, lời dầu tiêu cm xin chân thành căm ơn các thây, cô và cán bộ giảng dạy tại trường Dai hoc Lach Khoa 114 Néi, các thây cỗ trong viện Công nghệ thông tin & Truyền thông và đặc biệt là các thấy cô trong bộ môn Công nghệ phan mém đã lận lậm chi day cm trong suốt thời gian học vừa qua. Em xin trận trọng gửi lời cảm ơn đến Tiến sĩ Nguyễn Thị Thu Trang, Bộ môn Công nghệ phẩn mềm, Viện CNTT&TT, Trường Đại học Bách Khoa Hả Nội. Câm ơn cô trong thời gian em thực hiện luận văn đã nhiệt tình hướng dẫn, chỉ bão những, kiến thức cũng như định hưởng cho em thục hiện dé tài nảy.

Em cũng xin gởi lời cảm ơn chân thành đến các bạn học lớp 16BKTPM đã luôn đồng hành giúp đỡ và sẻ chia cùng tôi những khỏ khăn trong quá trình học tập và lồm luận văn Cuối củng, em xin cảm ơn gia dinh, những người luôn dộng viêu và giúp do em về rnặt tỉnh thân, để em có động lục và vững tin đạt đến két qua cudi cing nay. Hà Nội, ngày 24 tháng 11 nằm 2019 Tác giả LVTh8ã Nguyễn Văn Nam DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TÁT VÀ THUẬT NGỮ Applieation Progranuuing Interface. ` Giao diện lập trình ứng dụng. Frd-User Development EUD “.

Phát triển ứng đụng người ding cudi Relational Database Management System. RDBMS Hệ quần trị cơ sỡ dữ liệu quan hệ. Structured Query Language. SQL Ngôn ngữ truy vấn mang tỉnh câu tric, dược thiết kế để quân lý đữ liệu trong RDBMS.

mm, Uyperl'ext Markup Language. Ngôn ngữ đánh đấu siêu văn bản. urr Uniform Resource Identifier Một chuỗi các ký tự dùng để xác dịnh một tải nguyên. JavaScripl Object Notation JSON Một kiểu định dạng đữ liệu ong ngôn ngữ JavaScripL Representational State Transfer.

REST Một chuẩn thiết kế phần mềm, nó quy định cách mà clienl và server số Lương tóc với rau. CNTT Công nghệ thông tin TTS Hệ thống lỗng hợp tiếng nói LVTN Tuuận văn tốt nghiệp MVVM Model — View — ViewModel Tlinh 29. Man hinh théng tin cá nhân. Màn hình quân lý tổng hợp thuyết mình.

LOI CAM DOAN Tôi - Nguyễn Văn Nam - cam kết luận vẫn là công trình nghiên cứu của bản thân tôi dưới sự hưởng dẫn của TS. Mguyễn Thị 7hu Trang. Các kết quả nêu trong luận văn là trung thục, không phải là sao chép toàn văn của bắt kỳ công trình nào khác. Hà Nội, ngày 24 tháng 11 năm 2019 Tác giả LVThS Nguyễn Văn Nam.

tờ 33 Cách thúc trinh chiên phim thuyết mình tự động. Phương thức trình chiếu phim va thuyét minh.2 Cơ chế đồng bộ phim và thuyết minh.4 Kết chương. TH Hee re 32 CHUONG4: PHÁT TRIỄN UNG DUNG Tre.2 Bão mặt APT với Json web teken —TWT, ES) ALB HlasticSearch. TH Hee re 36 41.5 Android platform 42 “Thư viện APL | 42.

TH H nen se 48 42. 43 Phát triên ứng dụng. Thư viện và công cụ sử đụng cu 48 4.3 Thiết kế chỉ tiết.4 Kếi quả đại được. Minh họa các chức năng chính.

44 Thử nghiệm ¬- 68 441 Dữliệuthữnghiệm cu 68 44.2 Két qua thir nghiém. 45 Đánh giá @ 451 Ưudiểm.2 Nhược điểm. MỤC LỰC LOT CAM BOAN. ba MỤC LỤC n ta DANH MỤC CAC TU VIRT TAT VÀ THUẬT NGỮ DANH MỤC BẰNG.

CHƯƠNGI: GIỚI THIẾU ĐE TÀI 10 11 Đặt vấn dễ. 12 Mụục tiêu và phạm vi đề „I1 13 Bề cục luận văn - —. 12 CHƯƠNG2: KHẢO SÁT VÀ PHÂN TÍCH YÊU CÂU 21 Khảo sát hiện trạng. 13 32 Tổng quan các dịch vu cia dng dung.1 Dịchvụ quân lý xác thực người dùng 22.3 __ Dịch vụ quản lý tổng hợp thuyết minh.3 Dich vụ quân lý phim và thuyết mình.

17 23 TĐặc Tả use Ga8E. Đặc ta use case tông hợp thuyết minh. Đặc lã nse case cầu hình phụ đẻ.3 Dic ti use case xem phim. 24 Tổng kết a 20 CHƯƠNG3: GIẢI PHÁP THUYẾT MINH PHIM TU DONG.1 Kiển trúc tống quan.2 Kién trie front-end.3 Kién true back-end.2 Giải pháp tống hẹp thuyết minh phim 25 32.

Giới thiệu vẻ MaryTTS và định dạng SSMI, 35 32.2 Quá trình tổng hợp fle âm thanh 36 DANH MỤC HÌNH Hình 1. Tổng quan chức nắng TH HH. Biểu đồ use case tổng quan. Biểu đồ use case quân lý xác thục rugười clùng,.

Biểu dé use case cho dich vu quan ly ting hep thuyét minh. Biểu dé use case dich vu quan ly phim va thuyét minh. Kiến trủe ứng dụng thuyết minh phim. Kiến trủe mobile-front-end Tĩinh 8.

Kiến trúc web-front-end. Kiến trúc microservice. Quá trình tạo ñle âm thanh với đầu vào là file srt. Trinh chiều phim thuyết mình tự động.

Cấu trúc HTMI. DOM [8] TH Hee re a7 Hinh 13. Server side rendering [9|. Client siđe rendering [9] - “.

Các thành phần chính của Android. Quản lý dữ liệu có redux và không có redux [16]. Kién tric mobile front-end. - - TH Hee 50 Hinh 18.

Kién (roe back-end. - TH me sl Hình 19. Kiến trúc dịch vụ quản lý xác thực người ching. Các thành phân trong dịch vụ tổng hợp thuyết minh 53 Hình 21.

Kiến trúc dịch vụ quân lý phim và thuyết minh. Thiết kẻ cơ sở dữ liệu trong IDatabase. Kiến trúc ứng dụng Android. hiết kế giao diện ửng dụng Android front-end.

SỞ TTình 25. Câu trúc gói yy dung dich vu back-end server Hình 26. Câu trúc gói ứng dung mobile front-end. Màn hình đanh sách phim đã thuyết minh ce 64 Tlinh 28.

Man hinh xem phim - - 65 LOI CAM DOAN Tôi - Nguyễn Văn Nam - cam kết luận vẫn là công trình nghiên cứu của bản thân tôi dưới sự hưởng dẫn của TS. Mguyễn Thị 7hu Trang. Các kết quả nêu trong luận văn là trung thục, không phải là sao chép toàn văn của bắt kỳ công trình nào khác. Hà Nội, ngày 24 tháng 11 năm 2019 Tác giả LVThS Nguyễn Văn Nam.

tờ 33 Cách thúc trinh chiên phim thuyết mình tự động. Phương thức trình chiếu phim va thuyét minh.2 Cơ chế đồng bộ phim và thuyết minh.4 Kết chương. TH Hee re 32 CHUONG4: PHÁT TRIỄN UNG DUNG Tre.2 Bão mặt APT với Json web teken —TWT, ES) ALB HlasticSearch. TH Hee re 36 41.5 Android platform 42 “Thư viện APL | 42.

TH H nen se 48 42. 43 Phát triên ứng dụng. Thư viện và công cụ sử đụng cu 48 4.3 Thiết kế chỉ tiết.4 Kếi quả đại được. Minh họa các chức năng chính.

44 Thử nghiệm ¬- 68 441 Dữliệuthữnghiệm cu 68 44.2 Két qua thir nghiém. 45 Đánh giá @ 451 Ưudiểm.2 Nhược điểm. 46 Kết chương,. TÔI KÉT LUẬN.

DANH MỤC CÁC TÀI LIỆU THAM KHẢO. 46 Kết chương,. TÔI KÉT LUẬN. DANH MỤC CÁC TÀI LIỆU THAM KHẢO.

DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TÁT VÀ THUẬT NGỮ Applieation Progranuuing Interface. ` Giao diện lập trình ứng dụng. Frd-User Development EUD “. Phát triển ứng đụng người ding cudi Relational Database Management System.

RDBMS Hệ quần trị cơ sỡ dữ liệu quan hệ. Structured Query Language. SQL Ngôn ngữ truy vấn mang tỉnh câu tric, dược thiết kế để quân lý đữ liệu trong RDBMS. mm, Uyperl'ext Markup Language.

Ngôn ngữ đánh đấu siêu văn bản. urr Uniform Resource Identifier Một chuỗi các ký tự dùng để xác dịnh một tải nguyên. JavaScripl Object Notation JSON Một kiểu định dạng đữ liệu ong ngôn ngữ JavaScripL Representational State Transfer. REST Một chuẩn thiết kế phần mềm, nó quy định cách mà clienl và server số Lương tóc với rau.

CNTT Công nghệ thông tin TTS Hệ thống lỗng hợp tiếng nói LVTN Tuuận văn tốt nghiệp MVVM Model — View — ViewModel DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TÁT VÀ THUẬT NGỮ Applieation Progranuuing Interface. ` Giao diện lập trình ứng dụng. Frd-User Development EUD “. Phát triển ứng đụng người ding cudi Relational Database Management System.

RDBMS Hệ quần trị cơ sỡ dữ liệu quan hệ. Structured Query Language. SQL Ngôn ngữ truy vấn mang tỉnh câu tric, dược thiết kế để quân lý đữ liệu trong RDBMS. mm, Uyperl'ext Markup Language.

Ngôn ngữ đánh đấu siêu văn bản. urr Uniform Resource Identifier Một chuỗi các ký tự dùng để xác dịnh một tải nguyên. JavaScripl Object Notation JSON Một kiểu định dạng đữ liệu ong ngôn ngữ JavaScripL Representational State Transfer. REST Một chuẩn thiết kế phần mềm, nó quy định cách mà clienl và server số Lương tóc với rau.

CNTT Công nghệ thông tin TTS Hệ thống lỗng hợp tiếng nói LVTN Tuuận văn tốt nghiệp MVVM Model — View — ViewModel Tlinh 29. Man hinh théng tin cá nhân. Màn hình quân lý tổng hợp thuyết mình. 33 Cách thúc trinh chiên phim thuyết mình tự động.

Phương thức trình chiếu phim va thuyét minh.2 Cơ chế đồng bộ phim và thuyết minh.4 Kết chương. TH Hee re 32 CHUONG4: PHÁT TRIỄN UNG DUNG Tre.2 Bão mặt APT với Json web teken —TWT, ES) ALB HlasticSearch. TH Hee re 36 41.5 Android platform 42 “Thư viện APL | 42. TH H nen se 48 42.

43 Phát triên ứng dụng. Thư viện và công cụ sử đụng cu 48 4.3 Thiết kế chỉ tiết.4 Kếi quả đại được. Minh họa các chức năng chính. 44 Thử nghiệm ¬- 68 441 Dữliệuthữnghiệm cu 68 44.2 Két qua thir nghiém.

45 Đánh giá @ 451 Ưudiểm.2 Nhược điểm. LOI CAM DOAN Tôi - Nguyễn Văn Nam - cam kết luận vẫn là công trình nghiên cứu của bản thân tôi dưới sự hưởng dẫn của TS. Mguyễn Thị 7hu Trang. Các kết quả nêu trong luận văn là trung thục, không phải là sao chép toàn văn của bắt kỳ công trình nào khác.

Hà Nội, ngày 24 tháng 11 năm 2019 Tác giả LVThS Nguyễn Văn Nam. tờ 33 Cách thúc trinh chiên phim thuyết mình tự động. Phương thức trình chiếu phim va thuyét minh.2 Cơ chế đồng bộ phim và thuyết minh.4 Kết chương. TH Hee re 32 CHUONG4: PHÁT TRIỄN UNG DUNG Tre.2 Bão mặt APT với Json web teken —TWT, ES) ALB HlasticSearch.

TH Hee re 36 41.5 Android platform 42 “Thư viện APL | 42. TH H nen se 48 42. 43 Phát triên ứng dụng. Thư viện và công cụ sử đụng cu 48 4.3 Thiết kế chỉ tiết.4 Kếi quả đại được.

Minh họa các chức năng chính. 44 Thử nghiệm ¬- 68 441 Dữliệuthữnghiệm cu 68 44.2 Két qua thir nghiém. 45 Đánh giá @ 451 Ưudiểm.2 Nhược điểm. DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TÁT VÀ THUẬT NGỮ Applieation Progranuuing Interface.

` Giao diện lập trình ứng dụng. Frd-User Development EUD “ .