Thuật toán mạng nơron truyền thẳng đa lớp cho phân loại tiếng nói trong điều khiển xe lăn điện cho người tàn tật

##plugins.themes.academic_pro.article.main##

Author

  • Nguyễn Thanh Hải*

Từ khóa:

trích đặc trưng MFCC
phân loại tiếng nói
5 lệnh tiếng nói
bộ lọc thông thấp Hamming
mạng truyền thẳng đa lớp

Tóm tắt

Bài báo này đề xuất một thuật toán mạng nơron truyền thẳng đa lớp (MLFNN) cho phân loại tiếng nói trong điều khiển xe lăn điện, trong đó trích dẫn đặc trưng của tín hiệu được thực hiện bằng phương pháp dựa vào hệ số phổ tần số Mel (MFCC). Những tín hiệu tiếng nói là những lệnh điều khiển được nhận biết như Left, Right, Forward, Backward và Stop. Hơn nữa, bộ lọc thông thấp Hamming được áp dụng để đặt khung cho mục đích giảm nhiễu trước khi trích dẫn đặc trưng. Vậy, những tín hiệu lệnh được phân biệt dùng mang nơron sẽ được sử dụng để điều khiển xe lăn điện di chuyển. Kết quả thực nghiệm 30 lần của những lệnh tiếng nói trên xe lăn điện đã cho sự chính xác từ khoảng 85% đến 90%. Nghiên cứu này có thể hỗ trợ người tàn tật trong việc di chuyển xe lăn của mình một cách dễ dàng và thuận tiện hơn trong cuộc sống hàng ngày và cũng cho thấy tính hiệu quả của phương pháp đề xuất.

Tài liệu tham khảo

    [1] Gunda Gautam, Gunda Sumanth, Karthikeyan K C, Shyam Sundar, D.Venkataraman “Eye Movement Based Electronic Wheel Chair For Physically Challenged Persons” International Journal of Scientific & Technology Research Vol. 3, No. 2, 2014.
    [2] Mohamed Fezari and Ibrahiem M. El-Emary “Speech and Sensors in Improving the Guidance of an Electric Wheelchair by Handicapped Persons” Proceedings of the 2014 International Conference on Circuits, Systems and Control, 2014.
    [3] Bhupinder Singh, Neha Kapur, Puneet Kaur, “Speech Recognition with Hidden Markov Model: A Review”, International Journal of Advanced in Computer Science and Soft Engineering, Vol. 2, pp. 400-403, 2012.
    [4] Nguyen Tu ha, Pham Van Tuan, “Design of Television Remote Control by Vietnamese Speech”, Tạp chí Khoa học và Công nghệ, Đại học Đà Nẵng, 2014.
    [5] Dipmoy Gupta, Radha Mounima C. Navya Manjunath, Manoj PB, “Isolated Word Speech Recognition Using Vector Quantization”, International Journal of Advanced in Computer Science and Soft Engineering, Vol. 2, pp. 164-168, 2012.
    [6] Talal Bin Amin, Iftekhar Mahmood, “Speech Recognition Using Dynamic Time Warping”, ICAST, 2008.
    [7] A.Revathi, R.Ganapathy and Y.Venkataramani, “Text Independent Speaker Recognition and Speaker Independent Speech Recognition Using Iterative Clustering Approach”, International Journal of Computer science & Information Technology, Vol. 1, No 2, pp. 30-42, 2009.
    [8] Lindasalwa Muda, Mumtaj Begam and I. Elamvazuthi, “Voice Recognition Algorithms using Mel Frequency Cepstral Coefficient (MFCC) and Dynamic Time Warping (DTW) Techniques”, Journal Of Computing, Vol. 2, Issue 3, pp. 138-143, 2010.
    [9] Kohei Arai, Ronny Mardiyanto, Eyes Based Eletric Wheel Chair Control System, International Journal of Advanced Computer Science and Applications, 2011.
    [10] S. M. Azam, Z.A. Mansoor, M. Shahzad Mughal, S. Mohsin, “Urdu Spoken Digits Recognition Using Classified MFCC and Backpropgation Neural Network”, Computer Graphics, Imaging and Visualisation IEEE, Vol.1, pp. 7695-2928, 2007.
    [11] Chin Luh Tan and Adznan Jantan, “Digit Recognition Using Neural Networks”, Malaysian Journal of Computer Science, Vol. 17, No. 2, pp. 40-54, 2004.
    [12] R. Rojas, Neural Networks. Berlin: Springer-Verlag, 1996.
    [13] Fu-Hua Liu; Richard M. Stern; Xuedong Huang; Alejandro Acero, “Efficient cepstral normalization for robust speech recognition, human language technology”, Proceedings of a Workshop Held at Plainsboro, pp. 21-24, 1993.
    [14] Z. Hachkar et al., “A Comparison of DHMM and DTW for Isolated Digits Recognition System of Arabic Language”, International J. on Computer Science and Enginerring, 2011.
    [15] Tran Duc Minh, Nguyen Thien Luan, “Using Fuzzy Logic in Vietnamese Speech Recognition”, Tạp chí Khoa học và Công nghệ, Đại học Đà Nẵng, 2014.
    [16] Anoop.K.J, Inbaezhilan, Sathish raj, Ramaseenivasan, CholaPandian, “Designing and Modeling of Voice Controlled Wheel Chair Incorporated with Home Automation” International Journal of Advanced Research in Electrical, Electronics and Instrumentation Engineering, Vol. 17, No. 2, pp. 53-59, 2014.
    [17] Mohamed Fezari and Ibrahiem M. El-Emary, “Speech and Sensors in Improving the Guidance of an Electric Wheelchair by Handicapped Persons”, Proceedings of the International Conference on Circuits, Systems and Control, 2014.
Xem thêm

##plugins.themes.academic_pro.article.sidebar##

Đã Xuất bản

Sep 30, 2015
Download
PDF
Cách trích dẫn
Nguyen Thanh Hai*. “Thuật toán mạng nơron truyền thẳng đa lớp Cho phân loại tiếng nói Trong điều khiển Xe lăn điện Cho người tàn tật”. Tạp Chí Khoa học Và Công nghệ - Đại học Đà Nẵng, vol 9, số p.h 94, Tháng Chín 2015, tr 23-27, https://jst-ud.vn/jst-ud/article/view/2321.

##plugins.themes.academic_pro.article.details##