NHẬN DẠNG PHƯƠNG NGỮ TIẾNG VIỆT SỬ DỤNG MẠNG NƠRON TÍCH CHẬP CNN

Abstract

Bài báo này trình bày phương pháp nhận dạng phương ngữ tiếng Việt sử dụng mạng nơron tích chập CNN. Các nghiên cứu hiện nay về nhận dạng phương ngữ tiếng Việt mới sử dụng các phương pháp học máy truyền thống như K láng giềng gần nhất KNN, cây quyết định, máy hỗ trợ véctơ SVM. Nghiên cứu này bước đầu áp dụng phương pháp mạng nơron học sâu vào bài toán này. Quá trình trích chọn tham số đã biểu diễn âm thanh tiếng nói ở dạng phổ spectrogram. Kiến trúc mạng được chọn lựa thử nghiệm là mạng nơron tích chập CNN. Kết quả thử nghiệm cho thấy phương pháp này đã đạt kết quả vượt trội so với các phương pháp học máy truyền thống.