I. Giới thiệu về nhận dạng tiếng nói tiếng Việt
Nhận dạng tiếng nói tiếng Việt là một lĩnh vực nghiên cứu quan trọng trong công nghệ thông tin và điện tử. Đề tài này tập trung vào việc phát triển một hệ thống nhận dạng tiếng nói sử dụng mạng nơron trên kit ARM. Mục tiêu chính là xây dựng chương trình nhận dạng tiếng nói tiếng Việt, khai thác tính năng của kit ARM để điều khiển cánh tay robot. Tiếng nói là một loại tín hiệu phức tạp, có sự biến thiên lớn giữa các người nói khác nhau. Do đó, việc nhận dạng tiếng nói đòi hỏi phải có các phương pháp xử lý tín hiệu hiệu quả. Hệ thống nhận dạng tiếng nói được xây dựng dựa trên các đặc trưng của tiếng nói và sử dụng mạng nơron để học và nhận diện các mẫu tiếng nói.
1.1. Tính năng của kit ARM
Kit ARM, đặc biệt là LM3S2965, có nhiều tính năng nổi bật như kiến trúc RISC, khả năng xử lý song song và tiết kiệm năng lượng. Kit này được thiết kế cho các ứng dụng nhúng, cho phép tích hợp dễ dàng vào các sản phẩm khác. Việc sử dụng kit ARM trong nghiên cứu này giúp tối ưu hóa quá trình nhận dạng tiếng nói, từ việc thu âm đến xử lý tín hiệu. Các lệnh lập trình hỗ trợ cho việc phát triển ứng dụng trên kit ARM cũng rất đa dạng, bao gồm ngôn ngữ ASM, C và C++. Điều này tạo điều kiện thuận lợi cho việc phát triển phần mềm nhận dạng tiếng nói tiếng Việt.
II. Phương pháp nhận dạng tiếng nói
Quá trình nhận dạng tiếng nói sử dụng mạng nơron để phân loại các mẫu tín hiệu tiếng nói. Đầu tiên, tín hiệu tiếng nói được thu âm và xử lý để trích xuất các đặc trưng cần thiết. Phương pháp MFCC (Mel-scale Frequency Cepstral Coefficient) được áp dụng để lấy mẫu tín hiệu, giúp cải thiện độ chính xác trong việc nhận diện. Sau khi trích xuất đặc trưng, mạng nơron sẽ được huấn luyện bằng các mẫu đã được lưu trữ. Kết quả của quá trình này là một mô hình có khả năng nhận diện các từ lệnh điều khiển cánh tay robot như “Kẹp”, “Nhả”, “Tiến”, “Lùi”, “Trái”, “Phải”, “Nâng”, “Hạ”, “Dừng”. Độ chính xác của chương trình nhận dạng tiếng nói trên máy tính cá nhân đạt khoảng 90%, tuy nhiên, trên kit ARM, độ chính xác còn hạn chế do một số yếu tố kỹ thuật.
2.1. Các bước xử lý tín hiệu
Quá trình xử lý tín hiệu bao gồm nhiều bước quan trọng. Đầu tiên, tín hiệu tiếng nói được lọc để loại bỏ nhiễu và chỉ giữ lại các thành phần âm thanh cần thiết. Sau đó, tín hiệu được chia thành các khung thời gian ngắn để phân tích. Việc xác định điểm đầu và điểm cuối của tín hiệu cũng rất quan trọng, giúp tách biệt các âm thanh cần nhận diện. Các phương pháp như lọc thông thấp và tách tín hiệu ra khỏi nền được áp dụng để cải thiện chất lượng tín hiệu. Cuối cùng, các đặc trưng tín hiệu được trích xuất và đưa vào mạng nơron để huấn luyện và nhận diện.
III. Kết quả và hướng phát triển
Kết quả của nghiên cứu cho thấy chương trình nhận dạng tiếng nói tiếng Việt có thể hoạt động hiệu quả trên máy tính cá nhân với độ chính xác cao. Tuy nhiên, khi triển khai trên kit ARM, độ chính xác giảm do một số hạn chế trong việc xử lý tín hiệu và khai thác tính năng của kit. Đề tài mở ra hướng nghiên cứu mới để cải thiện độ chính xác của hệ thống nhận dạng tiếng nói. Việc tối ưu hóa thuật toán và cải thiện quy trình thu âm có thể giúp nâng cao hiệu suất của hệ thống. Hơn nữa, việc mở rộng từ vựng và cải thiện khả năng nhận diện trong môi trường ồn ào cũng là những thách thức cần được giải quyết trong tương lai.
3.1. Định hướng nghiên cứu tiếp theo
Định hướng nghiên cứu tiếp theo sẽ tập trung vào việc cải thiện độ chính xác của hệ thống nhận dạng tiếng nói trên kit ARM. Các nghiên cứu có thể bao gồm việc áp dụng các thuật toán học sâu hơn, cải thiện quy trình thu âm và xử lý tín hiệu. Ngoài ra, việc mở rộng từ vựng và khả năng nhận diện trong các điều kiện âm thanh khác nhau cũng sẽ được xem xét. Các ứng dụng thực tiễn của hệ thống nhận dạng tiếng nói trong điều khiển robot và các thiết bị thông minh sẽ là mục tiêu chính trong các nghiên cứu tiếp theo.
