Nguyen Thanh Hai, Do Duy Tan, Quach Thanh Hai
Ho Chi Minh City University of Technology and Education

TÓM TẮT: Bài báo kiến nghị thuật toán mạng nơron truyền thẳng nhiều lớp (MLFNN) cho phân loại tiếng nói trong xe lăn thông minh, trong đó trích đặc trưng của những lệnh tiếng nói được thực hiện sử dụng những hệ số dựa vào tần số Mel (MMFC). Những lệnh được nhận biết cho điều khiển xe lăn là “Trái”, “Phải”, “Tới”, “Lui” và “Dừng”. Hơn nữa, một bộ lọc thông thấp Hamming được áp dụng để giảm nhiễu trước khi trích đặc trưng. Vậy thì những tín hiệu lệnh sau khi được nhận biết sẽ được đưa vào điều khiển xe lăn điện di chuyển. Những kết quả trong nghiên cứu này có thể hỗ trợ những người khuyết tật sử dụng xe lăn một cách dễ dàng và tiện lợi hơn trong cuộc sống và còn minh chứng sự hiệu quả của phương pháp kiến nghị.

ABSTRACT: This paper proposes a Multilayer Feed forward Neural Network (MLFNN) for speech classification in a smart electric wheelchair, in which with extraction of speech commands is performed using a Mel Frequency Cepstral Coefficients (MMFC) method. Speech commands recognized here are Left, Right, Forward, Backward and Stop. In addition, a Hamming low-pass filter is applied to reduce noise before feature extraction. Therefore, the recognized signals will be used to control the electric wheelchair. Results of this study possibly support disabled people using the wheelchair to move easily and more convenient in everyday life and also show to illustrate the effectiveness of the proposed approach.

Keywords: MMFC feature extraction, Speech classification, Hamming low-pass filter and Multiplayer Neural Networks.
Toàn văn bài báo ( Thầy/cô vui lòng đăng nhập bằng email ...@hcmute.edu.vn để xem)
Góp ý
Họ và tên: *  
Email: *  
Tiêu đề: *  
Mã xác nhận:
 
 
   
  
 
 
   
 *
Copyright © Tạp Chí Khoa Học Giáo Dục Kỹ Thuật - Trường Đại Học Sư Phạm Kỹ Thuật - TP.HCM  
Địa chỉ: Phòng 601B, 1 Võ Văn Ngân, Quận Thủ Đức, Thành Phố Hồ Chí Minh. 
Điện thoại: 08-3722.1223 (8168)
Email:
tapchikhgdkt@hcmute.edu.vn

                                      
                                

Truy cập tháng: 17,996

Tổng truy cập:244,935