Đồ án tốt nghiệp: Lý thuyết mạng Neuron và ứng dụng trong nhận dạng tiếng nói

Đồ án tốt nghiệp: Lý thuyết mạng Neuron và ứng dụng trong nhận dạng tiếng nói

Với đề tài nghiên cứu: Lý thuyết mạng Neuron và ứng dụng trong nhận dạng tiếng nói, đồ án tốt nghiệp này có thể giúp các bạn sinh viên chuyên ngành Công nghệ thông tin có thể tham khảo để chuẩn bị cho đồ án, khóa luận tốt nghiệp sắp tới đây của mình. VnDoc chúc các bạn có một kỳ báo cáo thực tập thành công!

GIỚI THIỆU LUẬN VĂN

Nhan đề: Lý thuyết mạng Neuron vàỨng dụng trong nhận dạng tiếng nói.

Nhiệm vụ chính của đề tài: Trình bày các kết quả nghiên cứu lý thuyết phục vụ cho chủđề "Ứng dụng mạng neuron cho vấn đề nhận dạng tiếng nói"; đồng thời xây dựng một phần mềm thử nghiệm Nhận dạng nguyên âm với mục đích hiểu sâu hơn về cách thức mà một mạng neuron tiến hành việc phân loại các tín hiệu tiếng nói.

Tóm tắt sơ lược: Ba chương đầu của luận văn chủ yếu chỉđề cập đến những cơ sở lý thuyết về mạng neuron mà có liên quan đến vấn đề vấn đề nhận dạng tiếng nói: các thành phần cơ bản của mạng neuron, lý thuyết học cho mạng neuron, thuật toán học back-propagation cho mạng tiến đa mức, các mở rộng cho mạng neuron hồi quy trễ. Chương thứ tư tập trung phân tích về Lý thuyết nhận dạng tiếng nói mà chủ yếu là phương pháp tiền xử lý tín hiệu Filter Bank (để tạo ra đầu vào cho mạng neuron). Ba chương 5, 6, 7 trình bày các bước Phân tích, Thiết kế cho việc xây dựng phần mềm thử nghiệm nhận dạng nguyên âm đồng thời giới thiệu đôi nét về kết quả cài đặt phần mềm. Chương 8 là chương Kết luận của luận văn.

GIỚI THIỆU

Trong những năm gần đây, người ta thường nhắc đến "Trí tuệ nhân tạo" như là một phương thức mô phỏng trí thông minh của con người từ việc lưu trữ đến xử lý thông tin. Và nó thực sự đã trở thành nền tảng cho việc xây dựng các thế hệ máy thông minh hiện đại. Cũng với mục đích đó, nhưng dựa trên quan điểm nghiên cứu hoàn toàn khác, một môn khoa học đã ra đời, đó là Lý thuyết Mạng neuron. Tiếp thu các thành tựu về thần kinh sinh học, mạng neuron luôn được xây dựng thành một cấu trúc mô phỏng trực tiếp các tổ chức thần kinh trong bộ não con người.

Từ những nghiên cứu sơ khai của McCulloch và Pitts trong những năm 40 của thế kỷ, trải qua nhiều năm phát triển, cho đến thập kỷ này, khi trình độ phần cứng và phần mềm đã đủ mạnh cho phép cài đặt những ứng dụng phức tạp, Lý thuyết Mạng neuron mới thực sự được chú ý và nhanh chóng trở thành một hướng nghiên cứu đầy triển vọng trong mục đích xây dựng các máy thông minh tiến gần tới Trí tuệ con người. Sức mạnh thuộc về bản chất tính toán song song, chấp nhận lỗi của mạng neuron đã được chứng minh thông qua nhiều ứng dụng trong thực tiễn, đặc biệt khi tích hợp cùng với các kỹ thuật khác.

Một trong những ứng dụng kinh điển của mạng neuron là lớp các bài toán nhận dạng mẫu, ở đó mỗi một mẫu là một tập hợp (hay một vector) các tham số biểu thị các thuộc tính của một quá trình vật lý nào đó (ví dụ tín hiệu tiếng nói). Ngoài sức mạnh vốn có, mạng neuron còn thể hiện ưu điểm của mình trong việc nhận dạng thông qua khả năng mềm dẻo, dễ thích nghi với môi trường. Chính vì vậy, có thể coi mạng neuron trước tiên là một công cụ để nhận dạng. Nhiều công trình nghiên cứu, nhiều ứng dụng thực nghiệm đã được thực hiện trên mạng neuron với mục đích nhận dạng và đã thu được những thành công to lớn.

Trước sự quyến rũ của các ứng dụng Trí tuệ nhân tạo, cùng bản tính tò mò trước một lý thuyết mới chưa từng được nghiên cứu và sự động viên khuyến khích của thày giáo hướng dẫn, tôi đã quyết định thực hiện những nghiên cứu ban đầu về

Lý thuyết mạng neuron với một mục đích cụ thể là ứng dụng nó vào vấn đề nhận dạng tiếng nói. Do thời gian thực hiện đồ án tốt nghiệp chỉ có hơn ba tháng, tôi không có tham vọng xây dựng được một phần mềm nhận dạng tiếng nói hoàn chỉnh.

Mục đích chính của bản luận văn là:

Trình bày các kết quả nghiên cứu lý thuyết phục vụ cho chủ đề: "Ứng dụng mạng neuron cho vấn đề nhận dạng tiếng nói"; đồng thời xây dựng một phần mềm thử nghiệm Nhận dạng nguyên âm với mục đích hiểu sâu hơn về cách thức mà một mạng neuron tiến hành việc phân loại các tín hiệu tiếng nói.

Nội dung của luận văn

Phần I. Cơ sở lý thuyết mạng neuron cho vấn đề nhận dạng tiếng nói

Chương 1. Mở đầu.

Khái niệm về những thành phần và kiến trúc cơ bản của mạng neuron.

Chương 2. Phương pháp học cho mạng tiến đa mức.

Các quy tắc học, mô hình học và thuật toán học (thuật toán back-propagation) cho mạng tiến (feedforward) đa mức. Đánh giá và cải thiện tính năng thuật toán back-propagation.

Chương 3. Các mở rộng cho mạng hồi quy trễ.

Mô hình mạng neuron hồi quy trễ và thuật tián back- propagation mở rộng.

Chương 4. Nhận dạng tiếng nói và khả năng ứng dụng mạng neuron trễ.

Xử lý filter bank cho tín hiệu tiếng nói và quan điểm ứng dụng các mạng neuron trễ cho việc nhận dạng.

Phần II. Xây dựng phần mềm thử nghiệm nhận dạng nguyên âm

Chương 5. Phân tích bài toán nhận dạng nguyên âm.

Phân tích yêu cầu bài toán và đề xuất phương án thực hiện.

Chương 6. Chiến lược thiết kế phần mềm.

Thiết kế các modul chương trình theo từng chức năng cụ thể.

Chương 7. Giới thiệu phần mềm cài đặt.

Trình bày đôi nét về cách thức cài đặt một số modul quan trọng.

Phần III. Kết luận

Chương 8. Kết luận.

Xét về mặt lý thuyết, mạng neuron tương đối độc lập với bản chất các quá trình vật lý cần nhận dạng mà tín hiệu tiếng nói là một ví dụ. Dựa trên quan điểm nhận dạng mẫu, mạng neuron chỉ quan tâm tới các tham số đặc trưng của tín hiệu tiếng nói và sử dụng chúng như đầu vào; sau một quá trình tính toán, đầu ra của mạng neuron sẽ là các đánh giá cho phép dễ dàng biết được tín hiệu ban đầu thuộc loại nào.

Chính vì thế, trong phần trình bày về kết quả nghiên cứu lý thuyết (Phần I), tôi có ngầm phân chia thành hai khu vực: ba chương đầu hoàn toàn nói về mạng neuron, và chương cuối cùng chủ yếu nói về cách thức lấy ra các tham số đặc trưng của tín hiệu tiếng nói. Do mục đích nghiên cứu lý thuyết của đề tài và cũng do phần mềm thử nghiệm chưa được hoàn thiện, Phần II của bản luận văn chỉ chiếm một số trang không nhiều (25 trang), nhưng cũng đã đề cập đến hầu hết những quan điểm xây dựng phần mềm. Sau đây tôi xin giới thiệu những nét khái quát nhất về những nội dung đã thể hiện.

Mời bạn click vào link tải phù hợp dưới đây để tải về