Luận văn: Xây dựng giao tiếp tiếng nói cho phần mềm kế toán sử dụng Sphinx

Luận văn: Xây dựng giao tiếp tiếng nói với phần mềm kế toán, quản trị doanh nghiệp bằng Sphinx. Tối ưu hóa quy trình, nâng cao hiệu quả làm việc.

Trường đại học

Đại học Bách khoa Hà Nội

Chuyên ngành

Công nghệ thông tin

Người đăng

Ẩn danh

Thể loại

luận văn
75
1
0

Phí lưu trữ

30 Point

Mục lục chi tiết

DANH MUC CAC TY VIET TAT

DANH MUC BANG

DANH MỤC HÌRH

1. CHƯƠNG 1: TONG QUAN VE NHAN DANG TIENG NOL

1.1. Lịch sử phát triển

1.2. Cân trúc ngôn ngữ

1.3. Quá trình nhận dạng ngôn ngữ

1.4. Các mô bình trong nhận dạng tiếng nói

1.5. Mô hình Markov an

1.6. Mô tình Markov

1.7. Mô hình Markov an

2. CHƯƠNG 2: GIẢI PHÁP TÍCH HỢP NHẬN DẠNG TIENG NOT VAO PHAN MEM KE TOAN VA QUAN TRI DOANH NGHIEP FAB – FIS

2.1. Giới thiệu phần mềm kế toán và quan tri doanh nghiép FAB - EIS

2.2. Hệ thông chức năng

2.3. Kiển trúc hệ thông

2.4. Các công nghệ sứ dụng trong quá tình xây dung hehệ

2.5. Giải pháp tích hợp nhận dạng tiếng nói vào phân mềm kẻ toán và quản trị doanh nghiệp FAB BIS

2.6. Xây dụng giao tidp tiẳng nói như một modole thuộc phan mém và quản trị doanh nghiệp

2.7. Dánh giá và lựa chọn giải pháp

3. CHƯƠNG 3: BỘ CÔNG CỤ SPIINX

3.1. Mô hình nguồn ngất - TanguageModel

3.2. Từ diễn - Dictionary

3.3. Mô hình âm học AcoustieMiodel

3.4. Dé thi tim kiém

4. CHƯƠNG 4: TÍCH HỢP NHẬN DẠNG NG NÓI VÀO PHẢN MÈM KẾ TOÁN VÀ QUẢN TRỊ DOANH NG'AB - HS

4.1. Xác định phạm vi nhận dạng

4.2. Xây đựng mô hình ngôn ngữ

4.3. Xây đụng mô hình ngữ pháp

4.4. Xây đựng mô hình ngôn ngữ thông kê sử-đụng bộBG céng cu CMU

4.5. Xây đựng từ điển âm học

4.6. Ghi am file miu

4.7. Mi trường phí âm

4.8. Thanh phan ghi âm

4.9. Phương pháp ghí âm

4.10. Kết quả ghi âm

4.11. Cit file ghi am thánh

4.12. Inan luyện mô hình âm học

4.13. Tính hợp nhận dạng ng nói vao phin mém

4.14. Kết quả nhận đạng

KẾT LUẬN

DANH MỤC TÀI LIỆU THAM KHẢO

DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẢ

MO DAU

DANH MỤC HÌNH

MO DAU

Tóm tắt

I. Tổng quan về giao tiếp tiếng nói và ứng dụng trong kế toán

Với sự phát triển mạnh mẽ của công nghệ thông tin, giao tiếp tiếng nói đang ngày càng trở nên quan trọng trong nhiều lĩnh vực, đặc biệt là trong lĩnh vực phần mềm kế toánquản trị doanh nghiệp. Việc sử dụng giọng nói để điều khiển và tương tác với phần mềm mang lại sự tiện lợi và hiệu quả cao hơn so với các phương pháp truyền thống như chuột và bàn phím. Các ứng dụng nhận dạng giọng nói không chỉ đơn giản là chuyển tín hiệu âm thanh thành văn bản, mà còn hỗ trợ đa ngôn ngữ, đa thiết bị và có thể hoạt động trong môi trường ồn ào. Nghiên cứu về xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) đã đạt được những thành tựu đáng kể, cho phép máy tính hiểu và phản hồi lại ngôn ngữ của con người một cách tự nhiên hơn. Phần mềm quản trị doanh nghiệp (ERP) ngày càng phổ biến tại Việt Nam. Việc tích hợp giao diện người dùng bằng giọng nói (VUI) sẽ mang lại những lợi ích to lớn. Theo [1], tiếng nói là một hiện tượng vật lý phức tạp. Giao tiếp tiếng nói có thể giúp người dùng thực hiện các thao tác như nhập liệu, tìm kiếm thông tin, tạo báo cáo và quản lý tài chính một cách nhanh chóng và dễ dàng. Việc ứng dụng công cụ Sphinx vào xây dựng hệ thống kế toán bằng giọng nói mở ra hướng đi mới cho tự động hóa.

1.1. Lịch sử phát triển của công nghệ nhận dạng giọng nói

Nghiên cứu về nhận dạng giọng nói bắt đầu từ những năm 1940 và đã trải qua nhiều giai đoạn phát triển. Từ những hệ thống đơn giản chỉ có thể nhận dạng chữ số, đến những hệ thống phức tạp có thể hiểu và xử lý ngôn ngữ tự nhiên. Các cột mốc quan trọng bao gồm hệ thống Audrey của Bell Laboratories (1952), máy Shoebox của IBM (1962), và hệ thống Harpy của Đại học Carnegie Mellon (1970s). Sự ra đời của mô hình Markov ẩn (HMM) vào những năm 1980 đã đánh dấu một bước tiến lớn trong công nghệ nhận dạng giọng nói. Hiện nay, các sản phẩm như Siri, Google Assistant và Alexa đã trở nên quen thuộc với người dùng, chứng tỏ sự thành công của ứng dụng nhận dạng giọng nói trong đời sống hàng ngày.

1.2. Các thành phần cơ bản của hệ thống xử lý tiếng nói

Hệ thống xử lý tiếng nói bao gồm nhiều thành phần, từ việc thu thập âm thanh, trích xuất đặc trưng, đến nhận dạng giọng nóitổng hợp tiếng nói. Mô hình ngôn ngữmô hình âm học là hai thành phần quan trọng trong nhận dạng giọng nói. Mô hình ngôn ngữ giúp xác định khả năng xuất hiện của các từ trong một câu, trong khi mô hình âm học liên kết các đơn vị âm thanh với các từ. Việc xây dựng một cơ sở dữ liệu tiếng nói lớn và đa dạng là yếu tố then chốt để cải thiện độ chính xác của hệ thống nhận dạng giọng nói.

II. Thách thức và giải pháp xây dựng giao tiếp tiếng nói

Xây dựng giao tiếp tiếng nói hiệu quả cho phần mềm kế toánquản trị doanh nghiệp đặt ra nhiều thách thức. Độ chính xác của nhận dạng giọng nói có thể bị ảnh hưởng bởi nhiều yếu tố như tiếng ồn, giọng nói khác nhau và cách phát âm. Việc xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) cũng đòi hỏi khả năng hiểu ngữ cảnh và ý nghĩa của câu nói. Bảo mật dữ liệu là một vấn đề quan trọng khi sử dụng hệ thống kế toán bằng giọng nói. Các giải pháp bao gồm sử dụng API nhận dạng giọng nói mạnh mẽ, xây dựng mô hình ngôn ngữ phù hợp với nghiệp vụ kế toán, và áp dụng các biện pháp bảo mật tiên tiến để bảo vệ dữ liệu người dùng.

2.1. Các vấn đề về độ chính xác của nhận dạng giọng nói

Độ chính xác của nhận dạng giọng nói là yếu tố quan trọng nhất để đảm bảo tính hiệu quả của hệ thống giao tiếp tiếng nói. Tiếng ồn xung quanh, sự khác biệt về giọng nói, cách phát âm và tốc độ nói có thể ảnh hưởng đến độ chính xác của nhận dạng giọng nói. Các kỹ thuật xử lý tín hiệu sốlọc tiếng ồn có thể được sử dụng để cải thiện độ chính xác của nhận dạng giọng nói trong môi trường ồn ào. Việc huấn luyện mô hình âm học với dữ liệu đa dạng cũng giúp hệ thống nhận dạng giọng nói thích ứng với nhiều giọng nói và cách phát âm khác nhau.

2.2. Vấn đề bảo mật dữ liệu trong hệ thống kế toán bằng giọng nói

Bảo mật dữ liệu là một mối quan tâm lớn khi sử dụng hệ thống kế toán bằng giọng nói. Dữ liệu tài chính là thông tin nhạy cảm và cần được bảo vệ khỏi truy cập trái phép. Các biện pháp bảo mật như mã hóa dữ liệu, xác thực người dùng bằng giọng nói và kiểm soát truy cập có thể được sử dụng để bảo vệ dữ liệu người dùng. Việc tuân thủ các tiêu chuẩn bảo mật quốc tế và các quy định về bảo vệ dữ liệu cá nhân cũng rất quan trọng.

III. Phương pháp xây dựng giao diện tiếng nói với Sphinx

Công cụ Sphinx là một framework mã nguồn mở mạnh mẽ để xây dựng ứng dụng nhận dạng giọng nói. Nó cung cấp các công cụ và thư viện cần thiết để tạo ra mô hình ngôn ngữ, mô hình âm họctừ điển âm học. Sphinx hỗ trợ nhiều ngôn ngữ, bao gồm cả tiếng Việt, và có thể được sử dụng để xây dựng các ứng dụng nhận dạng giọng nói cho nhiều nền tảng khác nhau. Việc sử dụng Sphinx giúp giảm thiểu chi phí và thời gian phát triển hệ thống giao tiếp tiếng nói.

3.1. Giới thiệu về công cụ Sphinx và các thành phần chính

Công cụ Sphinx là một bộ công cụ mã nguồn mở phục vụ cho việc nhận dạng giọng nói. Nó cung cấp một loạt các công cụ và thư viện để tạo mô hình âm thanh, mô hình ngôn ngữtừ điển phát âm. Các thành phần quan trọng bao gồm Sphinx4, CMU Sphinx, và PocketSphinx. Sphinx có ưu điểm là mã nguồn mở, linh hoạt, có thể tùy chỉnh và hỗ trợ đa nền tảng. Nó đặc biệt hữu ích khi xây dựng các ứng dụng nhúng hoặc ứng dụng cần kiểm soát chặt chẽ quá trình nhận dạng giọng nói.

3.2. Xây dựng mô hình ngôn ngữ và mô hình âm học với Sphinx

Việc xây dựng mô hình ngôn ngữmô hình âm học là bước quan trọng để phát triển ứng dụng nhận dạng giọng nói bằng Sphinx. Mô hình ngôn ngữ xác định xác suất xuất hiện của các chuỗi từ, giúp hệ thống dự đoán và nhận dạng chính xác hơn. Mô hình âm học liên kết các đơn vị âm thanh với các âm vị, cho phép hệ thống phân tích và nhận dạng giọng nói. Công cụ Sphinx cung cấp các công cụ để huấn luyện các mô hình này từ dữ liệu tiếng nói và văn bản.

IV. Tích hợp nhận dạng giọng nói vào phần mềm kế toán và ERP

Việc tích hợp nhận dạng giọng nói vào phần mềm kế toánphần mềm quản trị doanh nghiệp (ERP) mang lại nhiều lợi ích, như tăng tốc độ nhập liệu, cải thiện trải nghiệm người dùng và hỗ trợ người dùng khuyết tật. Giao diện người dùng bằng giọng nói (VUI) có thể được sử dụng để thực hiện các thao tác như tạo hóa đơn, xem báo cáo tài chính và quản lý kho hàng. Việc tích hợp nhận dạng giọng nói đòi hỏi sự kết hợp giữa kiến thức về xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP), lập trình phần mềm và nghiệp vụ kế toán.

4.1. Thiết kế giao diện người dùng bằng giọng nói VUI cho kế toán

Thiết kế giao diện người dùng bằng giọng nói (VUI) hiệu quả đòi hỏi sự cân nhắc kỹ lưỡng về trải nghiệm người dùng (UX). VUI nên đơn giản, trực quan và dễ sử dụng. Các lệnh thoại cần được thiết kế sao cho dễ nhớ và phù hợp với nghiệp vụ kế toán. Phản hồi từ hệ thống cần rõ ràng và kịp thời để người dùng biết được trạng thái của hệ thống và kết quả của các thao tác.

4.2. Xây dựng trợ lý ảo kế toán dựa trên nhận dạng giọng nói

Việc xây dựng trợ lý ảo kế toán dựa trên nhận dạng giọng nói có thể giúp tự động hóa nhiều quy trình kế toán, như nhập liệu, tạo báo cáo và trả lời các câu hỏi thường gặp. Trợ lý ảo có thể được tích hợp vào phần mềm kế toán hoặc hoạt động như một ứng dụng độc lập. Việc sử dụng API nhận dạng giọng nóiAPI tổng hợp tiếng nói giúp tạo ra trợ lý ảo có khả năng tương tác với người dùng một cách tự nhiên.

V. Đánh giá hiệu quả của hệ thống kế toán bằng giọng nói

Để đánh giá hiệu quả của hệ thống kế toán bằng giọng nói, cần thực hiện các thử nghiệm và khảo sát người dùng. Các tiêu chí đánh giá bao gồm độ chính xác của nhận dạng giọng nói, tốc độ thực hiện các thao tác, mức độ hài lòng của người dùng và khả năng cải thiện hiệu quả công việc. Kết quả đánh giá sẽ giúp xác định những điểm mạnh và điểm yếu của hệ thống, từ đó đưa ra các cải tiến phù hợp.

5.1. Các tiêu chí đánh giá hệ thống nhận dạng giọng nói cho kế toán

Các tiêu chí đánh giá quan trọng bao gồm độ chính xác (tỷ lệ nhận dạng đúng), tốc độ nhận dạng, khả năng xử lý tiếng ồn, và khả năng thích ứng với các giọng nói khác nhau. Ngoài ra, cũng cần đánh giá khả năng tích hợp với phần mềm kế toán hiện có và tác động đến hiệu quả công việc.

5.2. Phương pháp đo lường trải nghiệm người dùng UX với hệ thống VUI

Đánh giá trải nghiệm người dùng (UX) là yếu tố then chốt để đảm bảo hệ thống VUI dễ sử dụng và hiệu quả. Các phương pháp đo lường bao gồm khảo sát người dùng, phỏng vấn, quan sát người dùng sử dụng hệ thống, và phân tích các chỉ số hiệu suất (ví dụ: thời gian hoàn thành tác vụ, tỷ lệ lỗi). Cần thu thập phản hồi từ người dùng về tính trực quan, dễ học, và mức độ hài lòng khi sử dụng hệ thống.

VI. Kết luận và hướng phát triển giao tiếp tiếng nói trong tương lai

Việc xây dựng giao tiếp tiếng nói cho phần mềm kế toánquản trị doanh nghiệp là một hướng đi đầy tiềm năng. Công cụ Sphinx cung cấp một nền tảng vững chắc để phát triển các ứng dụng nhận dạng giọng nói hiệu quả. Trong tương lai, hệ thống kế toán bằng giọng nói sẽ ngày càng trở nên thông minh hơn, dễ sử dụng hơn và an toàn hơn, giúp người dùng làm việc hiệu quả hơn và tiết kiệm thời gian.

6.1. Tóm tắt kết quả nghiên cứu và những đóng góp

Nghiên cứu đã trình bày phương pháp xây dựng giao tiếp tiếng nói với phần mềm kế toán sử dụng công cụ Sphinx. Kết quả cho thấy khả năng tích hợp thành công nhận dạng giọng nói vào quy trình kế toán, mang lại tiềm năng cải thiện hiệu quả và tự động hóa. Đóng góp của nghiên cứu bao gồm việc xây dựng mô hình ngôn ngữ và âm học phù hợp với nghiệp vụ kế toán, cũng như thiết kế giao diện giao tiếp tiếng nói thân thiện với người dùng.

6.2. Hướng nghiên cứu tiếp theo và tiềm năng phát triển

Hướng nghiên cứu tiếp theo có thể tập trung vào việc cải thiện độ chính xác của nhận dạng giọng nói trong môi trường ồn ào, mở rộng vốn từ vựng và ngữ pháp để hỗ trợ nhiều nghiệp vụ kế toán hơn, và phát triển các tính năng xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) nâng cao để hệ thống có thể hiểu và phản hồi các câu hỏi phức tạp của người dùng. Tiềm năng phát triển bao gồm việc tích hợp trợ lý ảo kế toán với các hệ thống khác trong doanh nghiệp, như hệ thống quản trị doanh nghiệp (ERP)hệ thống quản lý quan hệ khách hàng (CRM), để tạo ra một giải pháp quản lý toàn diện và thông minh.

Tóm tắt và mô tả trên trang này được tạo với sự hỗ trợ của AI từ nội dung tài liệu gốc; tài liệu do người dùng đóng góp và được kiểm duyệt trước khi xuất bản. Báo lỗi nội dung.

11/09/2025
Luận văn xây dựng giao tiếp tiếng nói với phần mềm kế toán và quản trị doanh nghiệp sử dụng công cụ sphinx

Trích đoạn nội dung tài liệu

CHƯƠNG 1 TONG QUAN VE NHAN DANG TIENG NOL 1. Lịch sử phát triển Các nghiên cứu nhận đạng tiếng nói được bắt đầu từ thập niên 40 của thế kỉ 19, với sư khởi nguồn của Bell Laboratories. Nam 1952, ho da cho ra doi hé théng Audrey có khả năng nhận dạng chữ số từ một nguồn don. Nam 1962, [3M cho ra đời máy Shoebox cỏ khả năng nhận dang 16 từ trong tiếng Anh.

Trong giai đoạn nảy, các nhà nghiên cứu của Mỹ, Khật, Anh, Liên Xô cũng cho ra đời các sản phẩm có khá năng nhận dạng 4 nguyên 4m va 16 phụ âm. Dây lá một kết quả ấn tượng, đủ không thể so sánh với ngày nay, khi máy tính biện dại mạnh hơn rất nhiều ngay cả khi so sánh với các siêu rnáy tính thập niền 50, 60. Thành công bước đầu này đã tạo xnột nền tăng cho sự phát triển cửa công nghệ nhận dạng tiếng nói Những năm 70, chương trình SUR (DARPA Speech Understanding Research) dười sự tải trợ của bộ quốc phòng Mỹ đã tạo nên thánh công với hệ thống nhận dang uống nói Harpy của Đại học Camegie Mellon, khi có khả năng nhận dạng lới 1011 từ - tương đương tập từ vụng của đứa trẻ ba tuổi. Harpy đã gây án tượng mạnh khi đưa ra một phương pháp Lim kiếm moi beam search, tìm kiểm kết quả phố hợp trong một mạng các trạng hữu hạn.

Trong thập niên tiếp theo, những năm 80, nhận dạng tiếng nói bước sang một hưởng tiếp cận mới giúp tập từ vựng nhận dạng có thê lên dến hảng nghìn từ, thậm chỉ có kh năng nhận đựng không giới hạn dựa trên thống kê, mà nổi bật nhất. là mô tỉnh Markov ấn. Trong giai đoạn này, nhận đạng tiếng nói cũng bắt đầu được đưa vào các tiny dung thương xnại. Dù có thể nhận dạng Lới hàng ngbin tr, nhưng thời *kỳ này nhận dạng tiêng nói vẫn cỏ một hạn chê lớn khi không thế nhận đạng các từ một cách liên tục, tên tại sự gián đoạn giữa hai lần nhận đạng khác nhau.

Những năm 90, hệ thông nhận dạng tiếng nói tiếp tue được mở rộng để có khả từng nhận dạng những lập Lừ vựng lớn. Giai đoạn này chứng kiến sự ta đời của ứng dụng Dragon Đietate, được cải tiến sau đỏ 7 năm — Dragon NaturallySpeaking cho phép nhận đạng tiếng nói liên tục khoảng 100 từ mỗi phút. Chương trình mắt khoảng 4S phút để huấn luyện. 2000, nhân dạng tiếng nói đã cỏ thể dạt đến độ chỉnh xác 80%, y, độ chính xáe dường như đã đạt đến giới hạn.

Khả năng nhận dạng tiếng nói được trang bị trên nhiều phản mếm khác nhau như các phiên bản của hệ điều hành Windows, Mao OS, Linux. và được đưa lên cá các thiết bị di động, Các sản phẩm nổi tiếng nhận đạng tiếng nói hiện nay như Siri, Google's Voice Search đã và đang đem đến những trấi nghiệm mới trong giao tiếp người máy, Sự bùng nỗ các ứng dụng liên quan là đấu hiệu cho thấy sự khả quan trong ứng đụng nhận dạng Hếng nói, các ứng dụng không chỉ đơn giản như điển khiến máy tính, chuyển tín hiệu âm thanh thành văn ban, ma cou hỗ trợ đa ngôn ngũ, đã thiết bị, thậm chí lâm việc ngay cá trong môi trường có nhiều tiếng ổn. ‘an tric ngần ngữ[1| Tiếng nói là một hiện tượng vật lý phúc tạp, chúng ta thường có it có nhận bid đúng về cách tức chủng được sinh ra và được tiếp nhận. Các quan diêm truyền thông thường cho rằng liêng nói là tổ hợp áo từ, mỗi từ lại gồm nhiều âm tiết Thực nghiệm lại cho thấy kết quả khác, tếng nói là một quả trình động không phân biệt các phân với nhau một cách rõ rằng.

Ví dụ biếu điễn đưới dạng sóng của từ “tài Hình 1 Biểu điễn sóng của từ "tài sẵn" Một cách dơn giản tiếng nói gồm nhiễu câu nỏi. Các câu nói dược xây dựng từ nhiều từ, cáo từ được cầu tạo lừ nhiều âm tiết. Môi tâm tiết lại được lễ hợp từ các âm co 'Trong ứng dụng thực tế, tiếng noi dược xem xét dưới góc dộ mớt dong am thanh liên tục, ở đó các trạng thải ổn định vả các trạng thải động, hỏa trộn vào nhau, không phân tách một cách rõ ràng. Trong chuỗi cá trang thải đỏ, chúng ta cỏ thẻ phân định ra một hoặc nhiễu tập trạng thái tương tự nhau gọi là âm (phone).

Từ (word) đượo xây đựng từ âm, điều mày không hoàn toàn đúng. Các đặc điểm âm học. đặc trưng cho đang sông của âm rất khác nhau phụ thuộc vào nhiêu yêu tổ như ngữ cảnh, người nói, văn phong. Điều này làm cho biểu diễn âm dưới dạng sóng biển đối đa dạng Su biển đổi trạng thải giữa hai từ khác nhau mang nhiều thông tia hơn các thành phẩn trạng thái én định, phần chuyển giữa lưi âm bên được gọi là đíphone.

Đôi khi, người ta cũng nhắc đến các trạng thái con của một âm, thường có DANH MỤC HÌNH Tin 1 Biểu diễn sóng cửa từ "tài sắt Tình2 Mô hình nhận dạng ng nói Tình 3 Mô hình Markov Hinh 4 Hệ thống chúc năng của FAB — EIS. Tĩinh 5 Giao điện chính FAB - IIS THỉnh 6 Kiên trúc thiết kế Hình 7 Kiến trúc cải đặt FAB - HI8. Hinh 8 Kién tric EJB Hình 9 Kiên trúc J2EH Tình 10 Kiến tric IPA Tình 11 Kiến trúc Tboss Server Tình 12 Mẫu báo cáo Jasper Repart Hình 13 Quá trình cải đặt FAB- BIS sit dung Java Web Start Tình L4 Eclispe & Kiên trúc code FAB- EIS THnh 1S Sơ đồ khối sử đụng kỹ thuật 1Hook xây dựng chương trình nhận dang tiếng nói 33 Hinh 16 So dé kign trite Sphinx 4. - - see Hình 18 Để thj tim kiém GraphSeareh TH H HH H HH re ae 38 THinh 19 Thiết bị ghi âm Philips 48 Tình 20 Cầu hình card âm thanh - 49 Tình 21 Giao điện phan mềm ghỉ âm 49 Tỉnh 22 Cầu hình file ghi âm.

51 Hình 23 Két qua ghi 4m Cool Edit Pro - 51 Tĩinh 2⁄4 Dạng sóng cửa từ "Hóa Donf.S8 TTinh 25 Nội đưng thu được sau khi cất file wav 53 Hình 26 Cấu trúc thư mục sau khi cắt 30 file sau ghi âm của một thành viên. nh 27 Nội dung ñle Users. Hinh 28 Néi dung file TestUsers.txt Tình 29 Huấn luyện Tình 30 Két quả huần luyện THhnấ: 31 Sơ đồ khối clear bai Hinh 32 So đỏ khối gen pređata bat Hình 33 Sơ đôi khối train bat Tĩnh 34 Sơ đồ khối đăng ký menu xử lý tiếng nói Hinh 35 Sơ đỏ khỏi cải đặt nhận dạng tiếng nói 11ình 36 Giao điện nhận dạng tiếng nói Hình 37 Giao diện hồ sơ nhân sự. Sự bùng nỗ các ứng dụng liên quan là đấu hiệu cho thấy sự khả quan trong ứng đụng nhận dạng Hếng nói, các ứng dụng không chỉ đơn giản như điển khiến máy tính, chuyển tín hiệu âm thanh thành văn ban, ma cou hỗ trợ đa ngôn ngũ, đã thiết bị, thậm chí lâm việc ngay cá trong môi trường có nhiều tiếng ổn.

‘an tric ngần ngữ[1| Tiếng nói là một hiện tượng vật lý phúc tạp, chúng ta thường có it có nhận bid đúng về cách tức chủng được sinh ra và được tiếp nhận. Các quan diêm truyền thông thường cho rằng liêng nói là tổ hợp áo từ, mỗi từ lại gồm nhiều âm tiết Thực nghiệm lại cho thấy kết quả khác, tếng nói là một quả trình động không phân biệt các phân với nhau một cách rõ rằng. Ví dụ biếu điễn đưới dạng sóng của từ “tài Hình 1 Biểu điễn sóng của từ "tài sẵn" Một cách dơn giản tiếng nói gồm nhiễu câu nỏi. Các câu nói dược xây dựng từ nhiều từ, cáo từ được cầu tạo lừ nhiều âm tiết.

Môi tâm tiết lại được lễ hợp từ các âm co 'Trong ứng dụng thực tế, tiếng noi dược xem xét dưới góc dộ mớt dong am thanh liên tục, ở đó các trạng thải ổn định vả các trạng thải động, hỏa trộn vào nhau, không phân tách một cách rõ ràng. Trong chuỗi cá trang thải đỏ, chúng ta cỏ thẻ phân định ra một hoặc nhiễu tập trạng thái tương tự nhau gọi là âm (phone). Từ (word) đượo xây đựng từ âm, điều mày không hoàn toàn đúng. Các đặc điểm âm học.

đặc trưng cho đang sông của âm rất khác nhau phụ thuộc vào nhiêu yêu tổ như ngữ cảnh, người nói, văn phong. Điều này làm cho biểu diễn âm dưới dạng sóng biển đối đa dạng Su biển đổi trạng thải giữa hai từ khác nhau mang nhiều thông tia hơn các thành phẩn trạng thái én định, phần chuyển giữa lưi âm bên được gọi là đíphone. Đôi khi, người ta cũng nhắc đến các trạng thái con của một âm, thường có Sự bùng nỗ các ứng dụng liên quan là đấu hiệu cho thấy sự khả quan trong ứng đụng nhận dạng Hếng nói, các ứng dụng không chỉ đơn giản như điển khiến máy tính, chuyển tín hiệu âm thanh thành văn ban, ma cou hỗ trợ đa ngôn ngũ, đã thiết bị, thậm chí lâm việc ngay cá trong môi trường có nhiều tiếng ổn. ‘an tric ngần ngữ[1| Tiếng nói là một hiện tượng vật lý phúc tạp, chúng ta thường có it có nhận bid đúng về cách tức chủng được sinh ra và được tiếp nhận.

Các quan diêm truyền thông thường cho rằng liêng nói là tổ hợp áo từ, mỗi từ lại gồm nhiều âm tiết Thực nghiệm lại cho thấy kết quả khác, tếng nói là một quả trình động không phân biệt các phân với nhau một cách rõ rằng. Ví dụ biếu điễn đưới dạng sóng của từ “tài Hình 1 Biểu điễn sóng của từ "tài sẵn" Một cách dơn giản tiếng nói gồm nhiễu câu nỏi. Các câu nói dược xây dựng từ nhiều từ, cáo từ được cầu tạo lừ nhiều âm tiết. Môi tâm tiết lại được lễ hợp từ các âm co 'Trong ứng dụng thực tế, tiếng noi dược xem xét dưới góc dộ mớt dong am thanh liên tục, ở đó các trạng thải ổn định vả các trạng thải động, hỏa trộn vào nhau, không phân tách một cách rõ ràng.

Trong chuỗi cá trang thải đỏ, chúng ta cỏ thẻ phân định ra một hoặc nhiễu tập trạng thái tương tự nhau gọi là âm (phone). Từ (word) đượo xây đựng từ âm, điều mày không hoàn toàn đúng. Các đặc điểm âm học. đặc trưng cho đang sông của âm rất khác nhau phụ thuộc vào nhiêu yêu tổ như ngữ cảnh, người nói, văn phong.

Điều này làm cho biểu diễn âm dưới dạng sóng biển đối đa dạng Su biển đổi trạng thải giữa hai từ khác nhau mang nhiều thông tia hơn các thành phẩn trạng thái én định, phần chuyển giữa lưi âm bên được gọi là đíphone.

Nội dung được bảo vệ bản quyền — Tải xuống đầy đủ