Kỹ thuật nhận dạng tiếng nói thành lệnh ứng dụng trong công nghiệp tại HCMUTE

• Tác giả: Nguyễn Thành Chung
• Người hướng dẫn: PGS. Trần Thu Hà
• Trường học: Trường Đại Học Sư Phạm Kỹ Thuật Thành Phố Hồ Chí Minh
• Chuyên ngành: Kỹ Thuật Điện Tử
• Đề tài: Kỹ Thuật Nhận Dạng Tiếng Nói Thành Lệnh Ứng Dụng Trong Công Nghiệp
• Loại tài liệu: luận văn
• Năm xuất bản: 2014
• Địa điểm: Tp. Hồ Chí Minh

• LỜI CAM ĐOAN
• LỜI CẢM ƠN
• 1. CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN
• 1.1. Tổng quan về nhận dạng tiếng nói, tình hình nghiên cứu trong và ngoài nước
• 1.2. ĐẶC TRƯNG TIẾNG NÓI TIẾNG VIỆT
• 1.3. TỔNG QUAN VỀ TIẾNG NÓI
• 1.4. MÔ HÌNH NHẬN DẠNG TIẾNG NÓI TIẾNG VIỆT
• 3. CHƯƠNG 3: Voice Activation Detection (VAD)
• 4. CHƯƠNG 4: MÔ HÌNH MARKOV ẨN HMM
• 5. CHƯƠNG 5: THIẾT KẾ PHẦN CỨNG VÀ MẠCH ĐIỀU KHIỂN ROBOT
• 6. CHƯƠNG 6: THIẾT KẾ HỆ THỐNG NHẬN DẠNG VÀ PHẦN MỀM GIAO DIỆN NHẬN DẠNG
• 7. CHƯƠNG 7: KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN
• TÀI LIỆU THAM KHẢO

I. Giới thiệu về nhận dạng giọng nói và ứng dụng tại HCMUTE

Luận văn Thạc sĩ "Kỹ thuật nhận dạng tiếng nói thành lệnh ứng dụng trong công nghiệp" của Nguyễn Thành Chung (2014) tại Đại học Sư phạm Kỹ thuật Thành phố Hồ Chí Minh (HCMUTE) tập trung vào ứng dụng nhận dạng tiếng nói trong điều khiển công nghiệp. Luận văn khảo sát kỹ thuật nhận dạng tiếng nói, đặc biệt là ứng dụng trong ngữ cảnh tiếng Việt, một lĩnh vực còn nhiều thách thức do tính đa dạng và phức tạp của ngôn ngữ. Nghiên cứu tập trung vào việc thiết kế và triển khai một hệ thống nhận dạng tiếng nói quy mô nhỏ, sử dụng Mô hình Markov ẩn (HMM) và mạng nơ-ron nhân tạo (ANN) để nhận dạng các lệnh đơn giản. Đây là một đóng góp quan trọng cho lĩnh vực ứng dụng công nghệ nhận dạng tiếng nói trong công nghiệp tại Việt Nam, đặc biệt là trong bối cảnh Công nghiệp 4.0. Nghiên cứu đề cập đến những thách thức của xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) trong tiếng Việt, bao gồm việc xử lý các đặc điểm ngữ âm và thanh điệu.

1.1. Công nghệ nhận dạng giọng nói và các thách thức

Luận văn nhấn mạnh vào sự khác biệt giữa việc nhận dạng tiếng nói trong tiếng Anh và tiếng Việt. Tiếng Việt, với hệ thống thanh điệu phức tạp, đặt ra những thách thức đặc biệt cho kỹ thuật nhận dạng tiếng nói. Việc sử dụng các công cụ nhận dạng tiếng nói tiếng Anh sẵn có cho tiếng Việt cho hiệu quả thấp. Luận văn đề cập đến các phương pháp trích xuất đặc trưng như MFCC, FFT, và thuật toán K-means nhằm khắc phục những khó khăn này. Công nghệ nhận dạng giọng nói đòi hỏi việc xử lý tín hiệu, trích xuất đặc trưng, và xây dựng mô hình nhận dạng phù hợp với đặc điểm của tiếng Việt. Hệ thống nhận dạng tiếng nói cần tính đến các yếu tố như tiếng ồn môi trường, tốc độ nói, và giọng nói của người dùng. An ninh mạng và bảo mật dữ liệu cũng là những yếu tố cần quan tâm khi triển khai các hệ thống nhận dạng tiếng nói trong môi trường công nghiệp.

1.2. Ứng dụng nhận dạng tiếng nói trong công nghiệp

Luận văn tập trung vào ứng dụng nhận dạng tiếng nói trong điều khiển thiết bị công nghiệp, cụ thể là điều khiển thông qua board Arduino Mega 2560. Hệ thống được thiết kế để nhận dạng 5 từ lệnh đơn giản. Ứng dụng nhận dạng tiếng nói trong sản xuất, quản lý, và bảo trì được đề cập. Kết quả thử nghiệm đạt độ chính xác trên 90% trong điều kiện lý tưởng. Ứng dụng công nghiệp của nhận dạng tiếng nói có tiềm năng lớn trong việc tăng năng suất, cải thiện an toàn, và giảm chi phí lao động. Tuy nhiên, việc triển khai rộng rãi còn phụ thuộc vào việc giải quyết các vấn đề về độ chính xác, tính ổn định, và chi phí của hệ thống. Ứng dụng nhận dạng tiếng nói trong công nghiệp 4.0 mở ra nhiều cơ hội mới, đặc biệt là trong các hệ thống tự động hoá.

II. Phân tích kỹ thuật nhận dạng tiếng nói và phát triển ứng dụng

Luận văn sử dụng mô hình Markov ẩn (HMM) kết hợp với mạng nơ-ron (Neural Networks), một kỹ thuật trí tuệ nhân tạo (AI) phổ biến trong nhận dạng tiếng nói. Thu thập dữ liệu giọng nói và đào tạo mô hình là những bước quan trọng trong quá trình phát triển. Đánh giá hiệu quả nhận dạng tiếng nói được thực hiện thông qua các thử nghiệm thực tế. Giải pháp nhận dạng tiếng nói được đề xuất trong luận văn cung cấp một nền tảng cho việc nghiên cứu và phát triển các ứng dụng nhận dạng tiếng nói tiên tiến hơn trong tương lai. Luận văn cũng đề cập đến các phương pháp xử lý tín hiệu và trích xuất đặc trưng cần thiết cho việc xây dựng một hệ thống nhận dạng tiếng nói hiệu quả.

2.1. Mô hình Markov ẩn HMM và mạng nơ ron ANN

Luận văn ứng dụng Mô hình Markov ẩn (HMM), một kỹ thuật học máy (machine learning) mạnh mẽ trong nhận dạng mẫu. HMM được sử dụng để mô hình hóa chuỗi tín hiệu tiếng nói và dự đoán các từ lệnh. Mạng nơ-ron (ANN), cụ thể là mạng nơ-ron sâu (deep learning), có thể được tích hợp để cải thiện độ chính xác của phân loại. Việc lựa chọn và tối ưu hóa các tham số của HMM và ANN là rất quan trọng để đạt được hiệu quả cao. Machine learning và deep learning đang là những xu hướng nghiên cứu hàng đầu trong lĩnh vực nhận dạng tiếng nói. Các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) cũng có thể được tích hợp vào hệ thống để cải thiện khả năng hiểu ngữ cảnh.

2.2. Thực trạng ứng dụng và xu hướng phát triển

Luận văn đánh giá thực trạng ứng dụng nhận dạng tiếng nói trong công nghiệp tại Việt Nam. Thách thức chính là việc thiếu các hệ thống nhận dạng tiếng nói tiếng Việt chất lượng cao. Xu hướng ứng dụng nhận dạng tiếng nói đang ngày càng tăng, đặc biệt trong bối cảnh Công nghiệp 4.0. Tương lai nhận dạng tiếng nói hứa hẹn nhiều ứng dụng mới, bao gồm tự động hóa, điều khiển từ xa, và tương tác người-máy. Cơ hội nghề nghiệp nhận dạng tiếng nói cũng đang mở rộng. Việc phát triển ứng dụng nhận dạng tiếng nói cần sự hợp tác giữa các nhà nghiên cứu, doanh nghiệp, và các cơ quan quản lý.