Đang chuẩn bị liên kết để tải về tài liệu:
Nâng cao chất lượng nhận dạng giọng nói

Nhận diện giọng nói đã được biết đến hàng thập kỷ, tuy nhiên khó khăn cơ bản của nhận dạng tiếng nói đó là tiếng nói luôn biến thiên theo thời gian và có sự khác biệt lớn giữa tiếng nói của những người nói khác nhau, tốc độ nói, ngữ cảnh và môi trường âm học khác nhau. Sự ra đời của Deep Learning đã giúp nhận diện giọng nói chính xác, thậm chí ở ngoài môi trường phòng lab. Bài viết sử dụng công nghệ Kaldi để tăng cường chất lượng nhận dạng giọng nói, kết quả mô phỏng cho thầy giọng nói được nhận dạng chính xác hơn. | NÂNG CAO CHẤT LƯỢNG NHẬN DẠNG GIỌNG NÓI Nguyễn Đức Huy Kỹ sư công ty công nghệ Pitagon Th.S Chế Thị Hằng Email thebestkid963@gmail.com Trường ĐH Kinh Doanh amp Công Nghệ Hà Nội Email chehang90@hubt.edu.com Th.S Nguyễn Vân Anh Trường ĐH Kinh Doanh amp Công Nghệ Hà Nội Email nguyenvananhhubt88@gmail.com Ngày tòa soạn nhận được bài báo 13 09 2020 Ngày phản biện đánh giá 20 09 2020 Ngày bài báo được duyệt đăng 29 09 2020 Tóm tắt Nhận diện giọng nói đã được biết đến hàng thập kỷ tuy nhiên khó khăn cơ bản của nhận dạng tiếng nói đó là tiếng nói luôn biến thiên theo thời gian và có sự khác biệt lớn giữa tiếng nói của những người nói khác nhau tốc độ nói ngữ cảnh và môi trường âm học khác nhau. Sự ra đời của Deep Learning đã giúp nhận diện giọng nói chính xác thậm chí ở ngoài môi trường phòng lab. Bài báo sử dụng công nghệ Kaldi để tăng cường chất lượng nhận dạng giọng nói kết quả mô phỏng cho thầy giọng nói được nhận dạng chính xác hơn. Từ khóa AI Deep Learning Kaldi Nhận dạng giọng nói. Summary According to the latest statistics of Adsota Vietnam in early 2020 nearly 50 of Vietnam s population are using smartphone with a total of about 43.7 million smartphones Many people use more than 2 phones at the same time with the average phone ownership rate of 1.7 phones person More Vietnamese people go online by phone than on computers with 68 more. Currently in Vietnam 70 of mobile subscribers are using the internet from 3G or 4G with an average speed of 14.6 Mbps 1 . The above data shows that there has been a positive change in the structure of using telecommunications services and technology products. As a result queuing booking from home becomes a very practical demand for the majority of the population. This article deals with multi-protocol queuing system solving the problem of getting the number queuing number that can be retrieved from many parallel real-time protocols in order to bring convenience to both the queue participants and the unit that manages the queue. At .