การพัฒนาคุณลักษณะสำคัญของสัมประสิทธิเซปสตรัมบนสเกลเมลสำหรับระบบการรู้จำเสียงพูด

Improvement mfcc feature for speech recognition system

Name: สุจิตรา จีนะวงษ์

Address: ปทุมธานี

Organization : มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีราชมงคลธัญบุรี. คณะวิศวกรรมศาสตร์. ภาควิชาวิศวกรรมไฟฟ้า

keyword: โครงข่ายประสาทเทียม

ThaSH: สัญญาณทางอิเล็กทรอนิกส์

Classification :.LCCS: TK 7867.5

; สัมประสิทธิ์เซปตรัมบนสเกลเมล

; การรู้จำเสียงพูด

Abstract: ระบบโครงข่ายประสาทเทียม (Artificial Neural Networks) ได้มีการประยุกต์ใช้ในงานวิจัย ทางด้านการรู้จำเสียงพูด ทั้งนี้ระบบโครงข่ายประสาทเทียมมีความจำเป็นที่จะต้องเรียนรู้และจดจำ คุณลักษณะของสัญญาณเสียงพูด โดยการเลือกใช้พารามิเตอร์ของเสียงคำพูด การเลือกจำนวนโนด เพื่อปรับโครงสร้างของโครงข่ายประสาทเทียมให้มีความเหมาะสมกับสัญญาณนั้นๆ ทั้งนี้จากการ เลือกใช้พารามิเตอร์ของเสียงคำพูดที่ไม่เหมาะสม ทำให้จำนวนโนดในชั้นอินพุตของโครงข่าย ประสาทเทียมมีจำนวนมาก ส่งผลให้การคำนวณและการฝึกฝนโครงข่ายประสาทเทียมใช้เวลามาก เกินไป วิทยานิพนธ์นี้นำเสนอการลดจำนวนคุณลักษณะสำคัญของสัมประสิทธิ์เซปสตรัมบนสเกลเมล (Mel Frequency Cepstral Coefficient : MFCC) สำหรับระบบการรู้จำเสียงพูด เพื่อใช้ในการฝึกฝน โครงข่ายประสาทเทียม การดึงคุณลักษณะเด่นของสัญญาณเสียงพูด จะใช้วิธีการหาค่า สัมประสิทธิ์ เซปสตรัมบนสเกลเมล โดยแบ่ง เป็น 4, 5 , 6 , 7 และ 10 อันดับ ในส่วนของการรู้จำ จะใช้ระบบ โครงข่ายประสาทเทียม ประเภทเพอเซปตรอนหลายชั้น (Multilayer perceptron : MLP) และ มีการ เรียนรู้แบบแพร่กลับ (Backpropagation) สัญญาณเสียง ทางด้านอินพุต ได้มาจากผู้ชาย 100 คน และ ผู้หญิง 100 คน พูดคนละ 2 รอบ จะได้ข้อมูลเสียงพูดละ 400 เสียง นำมาฝึกฝนและทดสอบโครงข่าย ประสาทเทียม ผลการทดลองพบว่า อัตราความถูกต้องของการรู้จำโดยใช้ MFCC 4 คือ 87.1% (ผู้หญิง) ใช้ เวลา ในการฝึกฝนคือ11 นาที และ80.2 % (ผู้ชาย) ใช้เวลาในการฝึกฝนคือ 12 นาที ส่วน MFCC 10 ให้ อัตราการรู้จำที่ 90.9% (ผู้หญิง) และ 85.3% (ผู้ชาย) ใช้เวลาในการฝึกฝนเท่ากันคือ 22 นาที ซึ่ง MFCC4 ใช้เวลาน้อยกว่า MFCC10 เกือบ 2 เท่า

Rajamangala University of Technology Thanyaburi

Address: PATHUM THANI

Email: elibrary@mail.rmutt.ac.th

Name: ดร.จักรี ศรีนนท์ฉัตร

Role: อาจารย์ที่ปรึกษา

Created: 2553

Modified: 2555-05-16

Issued: 2555-05-16

วิทยานิพนธ์/Thesis

application/pdf

CallNumber: วพ TK 7867.5 ส753ก

tha

DegreeName: วิศวกรรมศาสตรมหาบัณฑิต

Level: ปริญญาโท

Descipline: วิศวกรรมไฟฟ้า

Grantor: มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีราชมงคลธัญบุรี

©copyrights มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีราชมงคลธัญบุรี

ลำดับที่.	ชื่อแฟ้มข้อมูล	ขนาดแฟ้มข้อมูล	จำนวนเข้าถึง	วัน-เวลาเข้าถึงล่าสุด
1	3Front.pdf	2.04 MB	31	2019-08-23 12:41:22
2	4Chapter-1.pdf	576.57 KB	36	2020-03-29 23:53:12
3	5Chapter-2.pdf	2.81 MB	45	2020-03-29 23:54:01
4	6Chapter-3.pdf	1.73 MB	39	2020-03-29 23:52:51
5	7Chapter-4.pdf	746.67 KB	32	2020-03-29 23:59:41
6	8Chapter-5.pdf	673.52 KB	33	2020-03-30 00:07:14
7	9References.pdf	654.19 KB	24	2019-08-23 12:42:37
8	10Appendices.pdf	4.04 MB	23	2019-08-23 12:42:42
9	11Vitae.pdf	547.91 KB	22	2019-08-23 12:42:49

ใช้เวลา

0.039961 วินาที