Abstract

This paper presents a neural networks-based method for a robot control system using Vietnamese voice commands. A STFT-based method for formant estimation is used to extract important features of recorded waveforms to generate the training data. A multi-layer feed-forward neural network is trained to recognize four words of any speakers, which are ?Trái?, ?Phải?, ?Tới?, and ?Lui?. Testing our system to control a wireless car shows the stability, accuracy of approximately 90% and ability to extend the system.

Keywords: Artificial neural networks, Speech recognition, Pitch period, Formant detection, Micro-controller, Control system

Title: A method of applying neural networks to control system by Vietnamese speech

Tóm tắt

Bài báo đề cập đến một giải pháp ứng dụng mạng nơ-ron nhân tạo (Artificial neural networks) để điều khiển thiết bị bằng giọng nói tiếng Việt. Phép biến đổi Fourier thời gian ngắn - STFT (Short time Fourier Transform) được áp dụng để trích các đặc trưng cơ bản của tín hiệu tiếng nói. Một mạng nơ-ron nhân tạo được huấn luyện để nhận dạng giọng nói tiếng Việt của bất kỳ người nào, khi họ đọc một trong bốn từ lệnh ?Trái?, ?Phải?, ?Tới? và ?Lui? (áp dụng để điều khiển robot). Kết quả nghiên cứu được kiểm chứng thông qua việc điều khiển từ xa một xe vô tuyến. éộ chính xác được ước lượng xấp xi? 90% và khả năng mở rộng tập lệnh điều khiển là rất cao.

Từ khóa:  Mạng nơ-ron nhân tạo, nhận dạng tiếng nói, chu kì cao độ, trích các formant, vi điều khiển, hệ thống điều khiển