Luận văn: Nhận dạng tiếng nói tiếng việt theo hướng tiếp cận nhận dạng âm vị tự động

Đề tài luận văn: "Nhận dạng tiếng nói tiếng Việt theo hướng tiếp cận nhận dạng âm vị tự động" của Đặng Thái Dương và Hà Giang Hải là một nghiên cứu về ứng dụng công nghệ nhận dạng tiếng nói tiếng Việt. Đề tài được thực hiện trong chương trình Cử nhân Tin học tại Trường Đại học Khoa học Tự nhiên, TP. Hồ Chí Minh, với sự hướng dẫn của Th.S. Thái Hùng Văn.

Mục tiêu nghiên cứu

Luận văn tập trung vào việc phát triển một hệ thống nhận dạng tiếng nói tiếng Việt dựa trên nhận dạng âm vị tự động. Mục tiêu là giúp máy móc có khả năng hiểu và xử lý các lệnh tiếng Việt, một ngôn ngữ ít phổ biến trong các hệ thống nhận dạng tiếng nói trên thế giới.

Kết cấu luận văn

Luận văn bao gồm các chương chính sau:

1. Giới thiệu chung:

   • Trình bày tổng quan về tầm quan trọng của nhận dạng tiếng nói trong giao tiếp người-máy và nêu lên ý nghĩa của việc áp dụng công nghệ này cho tiếng Việt.

2. Chương 1: Sơ lược về ngữ âm tiếng Việt

   • Cung cấp kiến thức nền tảng về ngữ âm tiếng Việt, bao gồm phân loại và đặc điểm cấu tạo của các âm tố phụ âm và nguyên âm, cũng như các đặc trưng âm học của tiếng Việt.

3. Chương 2: Cơ sở lý thuyết và phương pháp nhận dạng âm vị tự động

   • Trình bày các cơ sở lý thuyết về nhận dạng tiếng nói, giới thiệu phương pháp nhận dạng âm vị tự động và những thuật toán, đặc trưng âm học được áp dụng trong nhận dạng tiếng nói.

4. Chương 3: Phân tích và thực nghiệm

   • Trình bày quá trình thực nghiệm nhận dạng tiếng nói tiếng Việt, bao gồm các bước thực hiện và đánh giá độ chính xác của mô hình.

5. Chương 4: Kết quả và đánh giá

   • Thảo luận kết quả thực nghiệm, đánh giá ưu và nhược điểm của phương pháp nhận dạng âm vị tự động khi áp dụng với tiếng Việt, đồng thời so sánh với các nghiên cứu khác.

Kết luận và đề xuất

Luận văn kết luận rằng việc nhận dạng tiếng nói tiếng Việt là khả thi và có thể đạt được độ chính xác cao nhờ vào các phương pháp nhận dạng âm vị tự động. Tuy nhiên, để ứng dụng trong thực tế, cần tiếp tục cải tiến và tối ưu hóa các mô hình.