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

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.