Áp dụng bottle neck feature cho nhận dạng tiếng nói tiếng Việt

Bài báo trình bày việc áp dụng Bottle Neck Feature(BNF) - một dạng đặc trưng của tín hiệu tiếng nói được trích chọn thông qua mạng neural (Neural Network) - cho nhận dạng tiếng nói tiếng Việt. Nghiên cứu sử dụng mạng Multilayer Perceptron(MLP) năm lớp với kích thước của lớp ẩn thứ nhất khác nhau để trích chọn đặc trưng BNF từ hai loại dữ liệu đầu vào là Perceptual Linear Prediction(PLP) và Mel Frequency Cepstral Coeffcient(MFCC), nhằm đánh giá hiệu quả của mỗi loại đặc trưng sau khi được áp dụng BNF

Từ khóa: Nhận dạng tiếng nói tiếng Việt, Áp dụng bottle neck feature, Bottle neck feature, Bottle Neck Feature, Nhận dạng tiếng Việt, Mô hình Markov ẩn, Bottle Neck Feature, Vietnamese speech recognition