Ngày nhận bài: 30-12-2019 / Ngày duyệt đăng: 26-09-2020
Nhận diện giọng nói là một bài toán thu hút được quan tâm rộng rãi của nhiều nhà nghiên cứu trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo trong những năm gần đây. Chẳng hạn như bài toán xây dựng chương trình để robot có khả năng nhận biết giọng nói của con người, hay các thiết bị có thể hiểu và đối thoại trực tiếp với người cùng nói chuyện. Trong nghiên cứu này, 37 sinh viên của Học viện Nông nghiệp Việt Nam tham gia để thu thập dữ liệu phát âm liên tục 29 chữ cái trong bảng chữ cái tiếng Việt. Qua bước tiền xử lý dữ liệu để trích xuất ra các mẫu âm thanh thuộc tính cho phân lớp, phương pháp nhận dạng chúng tôi sử dụng để nhận diện các mẫu giọng nói là deep Boltzmann machine (DBM), một mạng có khả năng học sâu với kiến trúc nhiều tầng ẩn. Để đánh giá khả năng nhận dạng của phương pháp đề xuất, chúng tôi so sánh DBM với mạng nơron truyền thống (NN) có cùng kiến trúc số tầng ẩn. Kết quả cho thấy khả năng nhận dạng các mẫu âm thanh chữ cái tốt hơn của DBM với khả năng học cho độ chính xác trung bình là 68% trên dữ liệu đào tạo và 51% khi thử với dữ liệu test, trong khi kết quả này của NN là 61% và 48% tương ứng.
