Trong nghiên cứu này, để cải thiện chất lượng của mô hình SLU mà không cần bổ sung dữ liệu, chúng tôi đề xuất việc sử dụng một mô hình đã được huấn luyện trong việc nhận diện tiếng nói (Automatic Speech Recognition - ASR). Từ đó nâng cao được kết quả mô hình SLU. | Tuyển tập Hội nghị Khoa học thường niên năm 2023. ISBN 978-604-82-7522-8 MÔ HÌNH HIỂU NGÔN NGỮ NÓI HIỆU QUẢ Nguyễn Duy Khánh1 2 Tạ Bảo Thắng1 2 Đỗ Văn Hải3 1 Trường Đại học Bách khoa Hà Nội email khanh14ph@ 2 Trung tâm không gian mạng Viettel email tabaothang97@ 3 Trường Đại học Thủy lợi email haidv@ 1. GIỚI THIỆU Trong nghiên cứu này để cải thiện chất lượng của mô hình SLU mà không cần bổ Hệ thống hiểu ngôn ngữ nói Spoken sung dữ liệu chúng tôi đề xuất việc sử dụng language understanding - SLU có nhiệm vụ một mô hình đã được huấn luyện trong việc suy luận ý định và thực thể trong một câu nhận diện tiếng nói Automatic Speech nói. Ví dụ đối với một trợ lý ảo điều khiển Recognition - ASR . Từ đó nâng cao được bằng giọng nói ý định của một câu nói như kết quả mô hình SLU. quot lịch chiếu phim là bao giờ ấy nhỉ quot có thể có một biểu diễn như sau scenario lịch 2. HỆ THỐNG ĐỀ XUẤT action truy vấn Entities tag tên sự kiện value phim quot . . Trích chọn đặc trưng Mô hình SLU truyền thống được tạo thành Phương pháp trích chọn đặc trưng dùng từ hai mô-đun mô-đun nhận dạng giọng nói trong nghiên cứu này là Mel Spectrogram tự động ASR chuyển đổi giọng nói thành phương pháp được sử dụng rộng rãi trong các văn bản và mô-đun hiểu ngôn ngữ tự nhiên hệ thống liên quan đến xử lí tiếng nói. NLU chuyển đổi văn bản thành ý định của người nói. Một phương pháp thay thế đang . Tăng cường dữ liệu dần trở nên phổ biến là end-to-end SLU. Sử dụng tăng cường dữ liệu data Trong mô hình end-to-end SLU một mô hình augmentation nhằm giúp mô hình học tránh đơn lẻ có thể chuyển đổi trực tiếp âm thanh quá khớp cũng như tăng tính tổng quát hóa. giọng nói thành ý định của người nói mà Trong nghiên cứu này chúng tôi sử dụng không cần tạo ra một văn bản trích xuất rõ phương pháp phổ biến được đề xuất gần đây ràng. Khác với mô hình SLU truyền thống là SpecAugment 2 . end-to-end SLU Có thể thực hiện tối ưu toàn bộ thay vì . Kiến trúc hệ thống tối ưu cục bộ cho từng .
