Luận văn Thạc sĩ Kỹ thuật: Nhận dạng người nói theo tiếp cận máy học hiện đại

Mục tiêu của đề tài "Nhận dạng người nói theo tiếp cận máy học hiện đại" là khảo sát tính khả thi của việc áp dụng các mô hình máy học hiện đại cho lĩnh vực nhận dạng người nói, kỳ vọng sẽ mang lại hiệu năng/độ chính xác cao hơn các phương pháp truyền thống. Khi mà nền tảng công nghệ được cải tiến hơn, các ứng dụng sinh trắc sẽ hấp dẫn hơn với thị trường và doanh nghiệp.
Nội dung trích xuất từ tài liệu:
Luận văn Thạc sĩ Kỹ thuật: Nhận dạng người nói theo tiếp cận máy học hiện đạiHỌC VIỆN CÔNG NGHỆ BƯU CHÍNH VIỄN THÔNG ----------------------------------- TRẦN THỊ NHI AN NHẬN DẠNG NGƯỜI NÓI THEO TIẾP CẬN MÁY HỌC HIỆN ĐẠI LUẬN VĂN THẠC SĨ KỸ THUẬT (Theo định hướng ứng dụng) TP. HỒ CHÍ MINH – NĂM 2022HỌC VIỆN CÔNG NGHỆ BƯU CHÍNH VIỄN THÔNG -------------------------------------- TRẦN THỊ NHI AN NHẬN DẠNG NGƯỜI NÓI THEO TIẾP CẬN MÁY HỌC HIỆN ĐẠI Chuyên ngành: HỆ THỐNG THÔNG TIN Mã số: 8.48.01.04 LUẬN VĂN THẠC SĨ KỸ THUẬT (Theo định hướng ứng dụng) NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC: PGS.TS VŨ HẢI QUÂN TP. HỒ CHÍ MINH – NĂM 2022 i LỜI CAM ĐOAN Tôi cam đoan rằng luận văn: “Nhận dạng người nói theo tiếp cận máy họchiện đại” là công trình nghiên cứu của chính tôi dưới sự hướng dẫn của PGS.TS VũHải Quân. Tôi cam đoan các số liệu, kết quả nêu trong luận văn là trung thực và chưatừng được ai công bố trong bất kỳ công trình nào khác. Không có sản phẩm/nghiên cứu nào của người khác được sử dụng trong luậnvăn này mà không được trích dẫn theo đúng quy định. TP. Hồ Chí Minh, ngày 04 tháng 05 năm 2022 Học viên thực hiện luận văn Trần Thị Nhi An ii LỜI CẢM ƠN Trước hết, em xin bày tỏ lòng biết ơn chân thành và sâu sắc tới Thầy PGS.TSVũ Hải Quân người Thầy kính yêu đã hết lòng giúp đỡ, hướng dẫn, động viên, tạođiều kiện cho tôi trong suốt quá trình thực hiện và hoàn thành luận văn. Tôi xin chân thành cảm ơn Ban Giám Đốc, Phòng đào tạo sau đại học và quýThầy Cô của Học viện Công Nghệ Bưu Chính Viễn thông cơ sở tại TP.HCM đã giảngdạy và tạo điều kiện học tập thuận lợi trong suốt khóa học. Tôi xin chân thành cảm ơn gia đình, bạn bè, đồng nghiệp trong cơ quan đãđộng viên, hỗ trợ tôi trong lúc khó khăn để tôi có thể học tập và hoàn thành luận văn. Mặc dù đã có nhiều cố gắng, nỗ lực, nhưng do thời gian và kinh nghiệm nghiêncứu khoa học còn hạn chế nên không thể tránh khỏi những thiếu sót. Tôi rất mongnhận được sự góp ý của quý Thầy Cô cùng bạn bè đồng nghiệp để kiến thức của tôingày một hoàn thiện hơn. Một lần nữa tôi xin chân thành cảm ơn! TP. Hồ Chí Minh, ngày 04 tháng 05 năm 2022 Học viên thực hiện luận văn Trần Thị Nhi An iii DANH SÁCH HÌNH VẼHình 1.1: Các đặc tính sinh trắc ..................................................................................1Hình 2.1: Phân biệt xác minh và định danh .............................................................. 14Hình 2.2: Trí tuệ nhân tạo – AI ................................................................................18Hình 2.3: Lấy mẫu và số hóa tín hiệu analog, sau đó tái tạo lại tín hiệu này ...........19Hình 2.4: Cấu trúc của hệ thống nhận dạng người nói .............................................20Hình 2.5: Các bước trích xuất MFCC từ tín hiệu âm thanh ......................................24Hình 2.6: Các lĩnh vực ứng dụng của Machine Learning ........................................27Hình 2.7: Ba mô hình học tập cho các thuật toán ..................................................... 28Hình 3.1: Các lớp của một mạng nơ-ron điển hình ...................................................30Hình 3.2: Mối liên hệ giữa AI, ML và DL ................................................................ 32Hình 3.3: Perceptron .................................................................................................33Hình 3.4: Feed Forward Neural Networks ................................................................ 33Hình 3.5: Multilayer Perceptron ...............................................................................34Hình 3.6: Convolutional Neural Network .................................................................35Hình 3.7: Radial Basis Function Neural Networks ...................................................35Hình 3.8: Recurrent Neural Networks ......................................................................36Hình 3.9: Long Short-Term Memory ........................................................................37Hình 3.10: Modular Neural Network ........................................................................38Hình 3.11: Ví dụ về dự đoán thời tiết .............................................. ...