Bài báo trình bày một hướng nhận dạng tiếng nói Tiếng Việt, sử dụng mô hình Markov ẩn (Hidden Markov Model - HMM) kết hợp với phương pháp lượng tử hóa vector (Vector Quantization - VQ) để nhận dạng tiếng nói. Kết quả được kiểm nghiệm thực tế bằng mô hình điều khiển tivi. | KẾT HỢP PHƯƠNG PHÁP LƯỢNG TỬ HÓA VECTOR VÀ MÔ HÌNH MARKOV ẨN TRONG NHẬN DẠNG TIẾNG NÓI TIẾNG VIỆT ỨNG DỤNG TRONG ĐIỀU KHIỂN TIVI NGUYỄN TÚ HÀ Khoa Vật lý, Trường Đại học Sư phạm, Đại học Huế Email: nguyentuha82@ Tóm tắt: Vấn đề nghiên cứu các phương pháp nhận dạng tiếng nói đã và đang thu hút rất nhiều sự đầu tư và nghiên cứu của các nhà khoa học trên khắp thế giới. Tuy nhiên cho đến nay kết quả mang lại vẫn chưa hoàn toàn làm hài lòng các nhà nghiên cứu do tính phức tạp và không ổn định của tiếng nói. Đặc biệt, đối với nhận dạng tiếng nói tiếng Việt thì kết quả còn nhiều hạn chế. Bài báo trình bày một hướng nhận dạng tiếng nói tiếng Việt, sử dụng mô hình Markov ẩn (Hidden Markov Model - HMM) kết hợp với phương pháp lượng tử hóa vector (Vector Quantization - VQ) để nhận dạng tiếng nói. Kết quả được kiểm nghiệm thực tế bằng mô hình điều khiển tivi. Từ khóa: nhận dạng tiếng nói; lượng tử hóa vector; mô hình Markov ẩn. 1. ĐẶT VẤN ĐỀ Hiện nay, vấn đề tìm hiểu và thực hiện một hệ thống nhận dạng tiếng nói đã được đưa vào nghiên cứu trong các viện nghiên cứu trên khắp thế giới [1], [3]. Những ứng dụng mà hệ thống này mang lại là vô cùng to lớn và có ý nghĩa như: xe lăn cho người tàn tật được điều khiển bằng tiếng nói; điều khiển máy tính hoặc các hệ thống tự động bằng tiếng nói. Trên thế giới đã có nhiều hệ thống nhận dạng tiếng nói đã và đang được ứng dụng rất hiệu quả như: ViaVoice, Dragon Naturally Speaking, Spoken Toolkit, Google Các hệ thống nhận dạng này áp dụng cho ngôn ngữ tiếng Anh, vì vậy, không thể áp dụng hệ thống này cho nhận dạng tiếng Việt. Do đó, một hệ thống nhận dạng tiếng nói tiếng Việt cần phải được xây dựng để có thể ứng dụng cho người Việt Nam. Một đề xuất mới của chúng tôi về một phương pháp nhận dạng tiếng nói tiếng Việt, sử dụng mô hình Markov ẩn rời rạc để nhận dạng tiếng nói kết hợp với phương pháp lượng tử hóa vector. Hệ thống được kiểm nghiệm thực tế bằng việc xây dựng mô hình nhận dạng tiếng nói tiếng Việt gồm các nhóm lệnh .
