Nghiên cứu phát triển công nghệ nhận dạng, tổng hợp và xửlý ngôn ngữ Tiếng Việt

Ba lĩnh vực (1) nhận dạng và tổng hợp tiếng nói, (2) nhận dạng chữ, và (3)

xửlý ngôn ngữtựnhiên có liên quan mật thiết với nhau, và là nền tảng cho sựphát

triển và ứng dụng công nghệthông tin của mọi quốc gia

Nhận dạng tiếng nói nhằm chuyển thông tin từtiếng nói con người vào máy

tính, và tổng hợp tiếng nói nhằm tự động tạo ra tiếng người nói bằng máy tính.

Cùng với sựphát triển nhanh chóng của công nghệthông tin nói chung và mạng

Internet nói riêng, nhận dạng và tổng hợp tiếng nói càng ngày càng trởnên là một

xu hướng tất yếu cho những máy tính thếkỉ21. Trong vòng 50 năm qua, rất nhiều

thuật toán được đềxuất và triển khai trên các hệtự động nhận dạng và tổng hợp

tiếng nói. Trên thếgiới đã có nhiều bộphần mềm thương mại dành cho tiếng Anh

nhưIBM ViaVoice, Dragon Naturally Speaking, L&H Voice Xpress. Những phần

mềm này cung cấp các chức năng chủyếu như: nhập văn bản vào máy, đọc văn

bản thành lời, duyệt Web bằng giọng nói. Gần đây nhất hãng Microsoft đã công bố

việc tích hợp VUI (Voice User Interface) thay cho GUI (Graphic User Interface)

truyền thống vào phiên bản hệ điều hành Windows thếhệmới với mật danh

8

Whistler. Kết quảnày có ý nghĩa rất lớntrong giao tiếp người-máy: thay vì giao

tiếp với máy tính qua những biểu tượng và cửa sổ, các máy tính trong tương lai chỉ

giao tiếp với con người bằng những mệnh lệnh đơn giản. Nhận dạng và tổng hợp

tiếng nói có vai trò quan trọng đối với việc phát triển các hệ thông tin di động thế

hệthứ3 (3G), với các tính năng ưu việt tập trung trong chiếc máy điện thoại di

động mà một trong các dịch vụ điển hình là hệthống thông điệp hợp nhất (Unified

Messaging System - UMS). Sản phẩm vềcác bo mạch của Dialogic đã tích hợp

các công nghệtổng hợp và nhận dạng tiếng nói qua điện thoại cho nhiều ngôn ngữ

hệLatinh. Ngoài ra, một trong những ứng dụng điển hình và mang tính chất kinh

điển từtrước tới nay của nhận dạng tiếng phục vụcho điều khiển bằng giọng nói

và bảo mật, cho tự động hoá văn phòng, những ứng dụng rộng rãi trong viễn

thông, bảo tồn văn hoá, hỗtrợngười khuyết tật.

pdf121 trang | Chia sẻ: luyenbuizn | Ngày: 30/12/2013 | Lượt xem: 637 | Lượt tải: 0download
Nội dung tài liệu Nghiên cứu phát triển công nghệ nhận dạng, tổng hợp và xửlý ngôn ngữ Tiếng Việt, để tải tài liệu về máy bạn click vào nút DOWNLOAD ở trên
VIỆN KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ VIỆT NAM VIỆN CÔNG NGHỆ THÔNG TIN 18 Hoàng Quốc Việt, Hà Nội BÁO CÁO TỔNG KẾT KHOA HỌC VÀ KỸ THUẬT ĐỀ TÀI NGHIÊN CỨU PHÁT TRIỂN CÔNG NGHỆ NHẬN DẠNG, TỔNG HỢP VÀ XỬ LÝ NGÔN NGỮ TIẾNG VIỆT Thời gian thực hiện: 2001- 6/2004 Chủ nhiệm đề tài: GS.TSKH. Bạch Hưng Khang HÀ NÔI, 12/2004 Bản quyền 2004 thuộc Viện Công nghệ thông tin Đơn xin sao chép toàn bộ hoặc từng phần tài liệu này phải gửi đến Viện trưởng Viện Công nghệ thông tin trừ trường hợp sử dụng với mục đích nghiên cứu 2 VIỆN KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ VIỆT NAM VIỆN CÔNG NGHỆ THÔNG TIN 18 Hoàng Quốc Việt, Hà Nội BÁO CÁO TỔNG KẾT KHOA HỌC VÀ KỸ THUẬT ĐỀ TÀI NGHIÊN CỨU PHÁT TRIỂN CÔNG NGHỆ NHẬN DẠNG, TỔNG HỢP VÀ XỬ LÝ NGÔN NGỮ TIẾNG VIỆT Thời gian thực hiện: 2001- 6/2004 Chủ nhiệm đề tài: GS.TSKH. Bạch Hưng Khang HÀ NỘI, 12/2004 Tài liệu này được chuẩn bị trên cơ sở kết quả thực hiện Đề tài cấp Nhà nước mã số KC01-03 3 DANH SÁCH NHỮNG NGƯỜI THỰC HIỆN CHÍNH TT Họ và tên Chức vụ, học vị Đơn vị công tác Nhiệm vụ thuộc đề tài 1 Bạch Hưng Khang GS.TSKH NCVCC Viện CNTT Chủ nhiệm đề tài 2 Ngô Cao Sơn KS Viện CNTT Thư ký 3 Lương Chi Mai TS. NCVC Viện CNTT Chủ trì nhánh nghiên cứu 4 Ngô Quốc Tạo PGS. TS. NCVC Viện CNTT Chủ trì nhánh nghiên cứu 5 Lê Khánh Hùng TS. Viện NCUDCN Chủ trì nhánh nghiên cứu 6 Vũ Kim Bảng TS Trung tâm Ngữ âm học thực nghiệm Chủ trì nhánh nghiên cứu 7 Hồ Tú Bảo GS. TSKH Viện CNTT Chủ trì nhánh nghiên cứu 8 Nguyễn Thị Minh Huyền Thạc sĩ ĐHKHTN Hà nội Chủ trì nhánh nghiên cứu 9 Đàm Hiếu Dũng KS Trung tâm kỹ thuật thông tấn Chủ trì nhánh nghiên cứu 10 Ngô Hoàng Huy KS Viện CNTT Trưởng nhóm Đơn vị phối hợp Hoạt động của các tổ chức phối hợp tham gia thực hiện dự án TT Tên tổ chức Địa chỉ Hoạt động/đóng góp cho đề tài 1 Trung tâm Ngữ âm học thực nghiệm, Viện Ngôn ngữ học, Trung tâm khoa học xã hội và nhân văn. 22 Lý Thái Tổ Xây dựng CSDL ngữ âm, phân tich các đặc trưng ngôn ngữ, ngữ âm, thanh điệu cho tiếng Việt: - Phân tích phổ của các âm vị khó. - Nghiên cứu cấu trúc nguyên âm. - Nghiên cứu cấu trúc âm tiếng Việt, tổng hợp giọng nói. 2 Trug tâm nghiên cứu ứng dụng quang điện tử, Viện nghiên cứu ứng dụng công nghệ. C6 Thanh xuân bắc, Hà nội Nghiên cứu và phát triển phương pháp dịch tự động Việt - Anh 3 Khoa Toán – Cơ – Tin học, Bộ môn Tin học, ĐHKHTN Hà nội Nguyễn Trãi, Hà nội Nghiên cứu phương pháp dóng hàng trong các văn bản song ngữ Pháp - Việt / Việt – Pháp 4 Trung tâm kỹ thuật thông tấn – TTXVN 5 Lý Thường Kiệt Xây dựng công nghệ Coding ngữ nghĩa của âm thanh 4 5 Nhóm nghiên cứu triển khai của Công ty NetNam 18 Đường Hoàng Quốc Việt Tích hợp công nghệ tổng hợp và nhận dạng tiếng Việt với các dịch vụ số của INTERNET thế hệ hai và ứng dụng. 6 GS John-Paul Hosom, CSLU- Center of Spoken Language Understanding, OGI, USA Cascade Building 20000 N.W. Walker Road Beaverton, OR 97006 Cung cấp công cụ và phương pháp nhận dạng bằng HMM và ANN, CSDL tiếng Việt qua mạng điện thoại. 7 GS Hansjoerg Mixdorff, University of Applied Science, Berlin Steinstr. 27 A, 12307 Berlin Germany Phương pháp và mô hình Fujisaki cho các ngôn ngữ có thanh điệu 8 GS Hiroya Fujisaki, Frontier Informatics, School of Frontier Science, University of Tokyo 7-3-1 Hongo Bunkyo-ku, Tokyo 113003 Japan Phương pháp và mô hình Fujisaki cho các ngôn ngữ có thanh điệu 5 TÓM TẮT Kể từ thế hệ máy tính điện tử (MTĐT) đầu tiên, giới nghiên cứu và công nghệ đã ý thức được rằng muốn phát huy khả năng xử lý của MTĐT thì phải tìm cách để máy và người có thể giao tiếp với nhau bằng ngôn ngữ tự nhiên. Trong đó có rất nhiều vấn đề khác nhau cần giải quyết nhưng một số vấn đề mấu chốt trong giao tiếp người máy là xử lý ngôn ngữ tự nhiên, tổng hợp, nhận dạng tiếng nói, chữ viết, dịch tự động. Sau gần nửa thế kỷ nghiên cứu và thử nghiệm, hiện nay đã có một số phần mềm thương phẩm, chủ yếu cho tiếng Anh. Đối với tiếng Việt là một ngôn ngữ đơn âm có thanh điệu còn chưa có nhiều nghiên cứu và kết quả. Mục đích của đề tài là nghiên cứu khảo sát xây dựng các phương pháp hiệu quả cho tổng hợp, nhận dạng và xử lý ngôn ngữ tiếng Việt. Ba nội dung chính quan hệ chặt chẽ với nhau được nghiên cứu trong đề tài KC01-03 là: 1. Nhận dạng và tổng hợp tiếng Việt 2. Nhận dạng chữ Việt in và viết tay có hạn chế 3. Xử lý ngôn ngữ tự nhiên tiếng Việt (các giải pháp trong xử lý ngôn ngữ tự nhiên tiếng Việt, nhằm tới mục đích dịch tự động). Các nội dung của đề tài tập trung vào nghiên cứu đặc thù trong ngữ âm, thanh điệu, văn phạm tiếng Việt; kế thừa, phát triển các công cụ trong tổng hợp, nhận dạng, phân tích văn phạm, dịch tự động để áp dụng hiệu quả cho tiếng Việt. Đề tài vừa phát triển một số giải pháp, phương pháp và công cụ cơ bản, vừa từng bước tạo ra một số sản phẩm thiết thực phục vụ cho ứng dụng. Mỗi nhánh của đề tài đều có những sản phẩm phần mềm như phần mềm tổng hợp tiếng Việt VnVoice 2.0, phần mềm nhận dạng lệnh VnCommand, phần mềm viết chính tả phụ thuộc giọng đọc VnDictator; phần mềm nhận dạng chữ Việt in VnDOCR 3.0; phần mềm nhận dạng phiếu điều tra MarkRead 2.0 có modul tích hợp chữ viết tay hạn chế; phần mềm dịch tự động Việt – Anh EVTRAN 2.5. Ngoài những sản phẩm nói trên còn có các kết quả ở dạng công cụ phục vụ cho nghiên cứu tiếng Việt như phương pháp và công nghệ xây dựng CSDL ngữ âm tiếng Việt, dóng hàng song ngữ, mô hình từ điển điện tử cho xử lý ngôn ngữ tự nhiên. Đề tài cũng đã đóng góp các bài nghiên cứu đã được công bố ở các tạp chí, hội nghị trong và ngoài nước,làm phong phú thêm về mặt lý thuyết cho tổng hợp và nhận dạng ngôn ngữ đơn âm đa thanh điệu, một mảng chưa có thật nhiều kết quả trên thế giới. 6 MỤC LỤC 1. Lời mở đầu ................................................................................................... 7 2. Nội dung chính của báo cáo......................................................................... 7 2.1 Tổng quan tình hình nghiên cứu trong và ngoài nước ......................... 7 2.2 Những nội dung đã thực hiện ...............................................................10 2.2.1 Kết quả nghiên cứu về Tổng hợp và Nhận dạng tiếng Việt ........10 2.2.1.1 Các kết quả nghiên cứu .......................................................10 Khảo sát về ngữ âm tiếng Việt...................................................10 Tổng hợp tiếng Việt ...................................................................11 Nhận dạng tiếng Việt .................................................................12 2.2.1.2 Sản phẩm phần mềm ..........................................................17 Hệ thống Tổng hợp tiếng nói VnVoice 2.0 ...............................17 Chương trình nhận dạng lệnh VnCommand..............................18 Chương trình đọc chính tả VnDictator .....................................18 Chương trình xây dựng công nghệ coding ngữ nghĩa của âm thanh .............................................................19 2.2.1.3 Về triển khai ứng dụng........................................................20 Ứng dụng của tổng hợp tiếng nói ..............................................20 2.2.2 Nghiên cứu phát triển kỹ thuật nhận dạng chữ in và viết tay tiếng Việt.......................................................................20 Nhận dạng chữ Việt in VnDOCR 3.0 ........................................22 Nhận dạng chữ viết tay có hạn chế ............................................22 2.2.3 Nghiên cứu phát triển các kỹ thuật xử lý ngôn ngữ tự nhiên tiếng Việt ....................................................................24 2.2.3.1 Dịch tự độngViệt – Anh ......................................................24 2.2.3.2 Dóng hàng văn bản song ngữ Pháp-Việt.............................26 2.2.3.2 Mô hình từ điển điện tử .......................................................28 2.3 Tổng quát hoá và đánh giá kết quả thu được........................................28 2.4 Kết luận và kiến nghị............................................................................29 2.5 Tài liệu tham khảo................................................................................31 7 1. LỜI MỞ ĐẦU Nhận dạng và xử lý ngôn ngữ nói và viết tiếng Việt là nhu cầu thiết yếu của phát triển và ứng dụng công nghệ thông tin ở Việt nam. Giới nghiên cứu và công nghiệp trên thế giới do theo đuổi các nghiên cứu cơ bản và công nghệ này từ hàng chục năm qua, gần đây đã thu được nhiều thành tựu quan trọng. Khác với các sản phẩm khác của công nghệ thông tin, sản phẩm về tiếng nói, chữ viết và ngôn ngữ Việt không thể mua được từ nước ngoài, chỉ có thể do người Việt làm ra trên cơ sở tiếp thu được các thành tựu khoa học công nghệ trên thế giới và theo đuổi thực hiện lâu dài. Những năm qua trong khuôn khổ chương trình trọng điểm nhà nước, một số kết quả nghiên cứu và sản phẩm về nhận dạng và xử lý tiếng Việt - tập trung cho nhận dạng chữ Việt in - đã thành công và bắt đầu được sử dụng rộng rãi. Đề tài này nhằm theo đuổi những nghiên cứu và phát triển phải thực hiện lâu dài về tiếng Việt trên máy tính với sự triển khai một số phương hướng mới. Mục tiêu của đề tài là nghiên cứu làm chủ các phương pháp, kỹ thuật tiên tiến trong một số lĩnh vực của trí tuệ nhân tạo và lý thuyết nhận dạng trên thế giới để xây dựng các phương pháp hiệu quả cho nhận dạng tiếng nói, chữ viết, và xử lý ngôn ngữ tự nhiên tiếng Việt. Đề tài vừa tiếp tục xây dựng các phương pháp và công cụ cơ bản vừa từng bước tạo ra một số sản phẩm thiết thực nhằm giải quyết một số bài toán cấp bách trong phát triển và ứng dụng công nghệ thông tin ở Việt nam. Ba nội dung chính quan hệ chặt chẽ với nhau được nghiên cứu trong đề tài là: 1. Nhận dạng và tổng hợp tiếng Việt 2. Nhận dạng chữ Việt in và viết tay 3. Xử lý ngôn ngữ tự nhiên tiếng Việt 2. NỘI DUNG CHÍNH CỦA BÁO CÁO 2.1. Tổng quan tình hình nghiên cứu trong và ngoài nước Ba lĩnh vực (1) nhận dạng và tổng hợp tiếng nói, (2) nhận dạng chữ, và (3) xử lý ngôn ngữ tự nhiên có liên quan mật thiết với nhau, và là nền tảng cho sự phát triển và ứng dụng công nghệ thông tin của mọi quốc gia Nhận dạng tiếng nói nhằm chuyển thông tin từ tiếng nói con người vào máy tính, và tổng hợp tiếng nói nhằm tự động tạo ra tiếng người nói bằng máy tính. Cùng với sự phát triển nhanh chóng của công nghệ thông tin nói chung và mạng Internet nói riêng, nhận dạng và tổng hợp tiếng nói càng ngày càng trở nên là một xu hướng tất yếu cho những máy tính thế kỉ 21. Trong vòng 50 năm qua, rất nhiều thuật toán được đề xuất và triển khai trên các hệ tự động nhận dạng và tổng hợp tiếng nói. Trên thế giới đã có nhiều bộ phần mềm thương mại dành cho tiếng Anh như IBM ViaVoice, Dragon Naturally Speaking, L&H Voice Xpress. Những phần mềm này cung cấp các chức năng chủ yếu như: nhập văn bản vào máy, đọc văn bản thành lời, duyệt Web bằng giọng nói. Gần đây nhất hãng Microsoft đã công bố việc tích hợp VUI (Voice User Interface) thay cho GUI (Graphic User Interface) truyền thống vào phiên bản hệ điều hành Windows thế hệ mới với mật danh 8 Whistler. Kết quả này có ý nghĩa rất lớn trong giao tiếp người-máy: thay vì giao tiếp với máy tính qua những biểu tượng và cửa sổ, các máy tính trong tương lai chỉ giao tiếp với con người bằng những mệnh lệnh đơn giản. Nhận dạng và tổng hợp tiếng nói có vai trò quan trọng đối với việc phát triển các hệ thông tin di động thế hệ thứ 3 (3G), với các tính năng ưu việt tập trung trong chiếc máy điện thoại di động mà một trong các dịch vụ điển hình là hệ thống thông điệp hợp nhất (Unified Messaging System - UMS). Sản phẩm về các bo mạch của Dialogic đã tích hợp các công nghệ tổng hợp và nhận dạng tiếng nói qua điện thoại cho nhiều ngôn ngữ hệ Latinh. Ngoài ra, một trong những ứng dụng điển hình và mang tính chất kinh điển từ trước tới nay của nhận dạng tiếng phục vụ cho điều khiển bằng giọng nói và bảo mật, cho tự động hoá văn phòng, những ứng dụng rộng rãi trong viễn thông, bảo tồn văn hoá, hỗ trợ người khuyết tật... Về lĩnh vực nhận dạng chữ, các phần mềm thương phẩm nhận dạng chữ in cho các ngôn ngữ hệ Latinh và Slavơ đã đạt được chất lượng nhận dạng rất cao, ví dụ như OMNIPAGE 11.0 của Caere (Mỹ), Fine Reader 7.0 của ABBYY (Nga), Yonde OCR của Aisoft và KanjiScan (Nhật). Để đạt tới các phiên bản với chất lượng cao như vậy, từ hơn 10 năm nay, các hãng phần mềm này vẫn phải liên tục cho phát triển hoàn thiện các chức năng nhận dạng cũng như tiền và hậu xử lý. Nhưng đối với chữ viết tay trực tuyến hoặc gián tiếp, chất lượng nhận dạng thấp hơn nhiều và các phương pháp hiện nay mới chỉ nhận dạng được chữ viết tay có hạn chế. Vì vậy trên các tạp chí chuyên ngành về nhận dạng, các chủ đề này vẫn còn đang được đề cập đến nhiều với các cách tiếp cận khác nhau, đề cập tới các phương pháp cải tiến để tăng chất lượng nhận dạng, tách và cắt chữ, và kết hợp với ngữ nghĩa của từng ngôn ngữ cụ thể. Xử lý ngôn ngữ tự nhiên là lĩnh vực nhằm làm cho máy tính có thể hiểu và sử dụng được ngôn ngữ tự nhiên của con người (cả ngôn ngữ nói và ngôn ngữ viết), bao gồm các hệ dịch tự động, tìm kiếm thông tin, tổng hợp văn bản tự động, tính toán ngôn ngữ, v.v. Dịch văn bản từ một ngôn ngữ qua ngôn ngữ khác bằng máy tính là mơ ước từ buổi đầu của công nghệ thông tin. Với thành tựu nghiên cứu về xử lý ngôn ngữ tự nhiên bắt đầu từ những năm 60, cùng với sự tiến bộ nhanh chóng của kỹ thuật tính toán, việc dịch tự động ngôn ngữ tự nhiên đang được từng bước ứng dụng. Hiện nay trên thế giới đã có nhiều hệ dịch máy thương phẩm với chất lượng chấp nhận được (SYSTRAN, GLOBALINK, STYLUS, IBM, ...). Các cặp ngôn ngữ đã được thực hiện chủ yếu là những ngôn ngữ Âu châu (bao gồm Anh-Pháp, Pháp- Anh, Anh-Đức, Anh-Tây ban nha, Anh-Nga, Anh-Nhật, Nhật-Anh, v.v. và một số sản phẩm dịch một chiều khác). Các sản phẩm dịch tự động được sử dụng phổ biến từ những phần mềm cho các hệ máy lớn, trạm làm việc và máy tính cá nhân đến những thiết bị dịch tự động chuyên dụng cầm tay. Trên thế giới chưa có thương phẩm nào biên dịch Anh-Việt hay Việt-Anh. Tình hình nghiên cứu trong nước: Nghiên cứu về nhận dạng và ứng dụng đã được tiến hành ở nước ta từ khá sớm. Các chương trình trọng điểm quốc gia về tin học, CNTT từ năm 1981 đến nay đều có nội dung nghiên cứu về nhận dạng. Đặc biệt từ năm 1991 đến nay, trong 9 chương trình khoa học và công nghệ KC-01 (giai đoạn 1991-1995, 1996-2000), các vấn đề về Nhận dạng và xử lý thông tin hình ảnh đã được quan tâm và là nội dung nghiên cứu chính của đề tài KC-01-10, KC-01-07. Các đề tài đều được nghiệm thu đánh giá xuất sắc. Tuy nhiên trong giai đoạn này mới chỉ tập trung nỗ lực vào vấn đề nhận dạng chữ (sản phẩm VnDOCR 1.0 và 2.0) và một phần về dịch tự động (sản phẩm EVETRAN 1.0), nhận dạng và tổng hợp tiếng nói mới là những nghiên cứu thử nghiệm. Mặc dù trên thế giới đã có những bước tiến khá dài trong lĩnh vực nhận dạng-tổng hợp tiếng nói, và xử lý ngôn ngữ tự nhiên, ở Việt nam vấn đề này chỉ mới được quan tâm và chưa nhiều người nghiên cứu. Trong khi đó nhu cầu giao tiếp với máy tính bằng tiếng Việt đang ngày càng cấp thiết bởi chúng ta không thể lúc nào cũng sử dụng các phần mềm nhận dạng và tổng hợp tiếng nói với ngôn ngữ là tiếng Anh. Nhận dạng, tổng hợp tiếng nói Việt, nhận dạng chữ viết Việt, máy hiểu ngôn ngữ Việt không chỉ cần những nghiên cứu cơ bản và kỹ thuật chung, mà còn phải dựa trên các đặc trưng ngôn ngữ tiếng Việt. Đã có những bước đi ban đầu của một số cơ sở có tiến hành nghiên cứu về lĩnh vực này: - Phòng Nhận dạng và Công nghệ Tri thức, Viện Công nghệ Thông tin, - Trung tâm MICA, Đại học Bách khoa, Hà nội - Nhóm nghiên cứu của Bộ môn Khoa học Máy tính, Khoa CNTT, ĐHBK Hà Nội, - Nhóm nghiên cứu của Khoa Công nghệ Thông tin, Trường Đại học Khoa học Tự nhiên, TP. Hồ Chí Minh, - Công ty CDIT, Tổng Công ty Bưu chính Viễn thông Việt nam - Softext, Viện ứng dụng công nghệ và còn một số công trình của các cá nhân làm đề tài thạc sĩ và tiến sĩ. Về nhận dạng và tổng hợp tiếng Việt: Trước hết đây là vấn đề khó, đòi hỏi phải có tập trung nghiên cứu trong thời gian dài. Trong thời gian qua, các nghiên cứu còn tản mạn, các kết quả tập trung chủ yếu vào thử nghiệm bước đầu tổng hợp tiếng Việt dựa trên một số kỹ thuật cơ bản, và giải quyết các ứng dụng điều khiển bằng giọng nói với lượng từ vựng nhỏ để có thể triển khai nhanh, để minh họa và thực tế là chưa khai thác đặc điểm riêng của ngữ âm tiếng Việt. Trong đề tài KC- 01-10, các nội dung về tổng hợp và nhận dạng tiếng Việt mới được tiến hành nghiên cứu ở hai năm cuối (1999-2000). Vì thế chưa có sản phẩm có khả năng ứng dụng rộng rãi chẳng hạn cho các ứng dụng văn phòng hay các ứng dụng trong viễn thông. Về nhận dạng chữ Việt: Phòng Nhận dạng và Công nghệ tri thức Viện CNTT đã bước đầu thành công trong lĩnh vực nhận dạng chữ Việt in, đã và đang phát triển phần mềm Nhận dạng VnDOCR 2.0 hiện đang thương mại hoá rộng rãi trên thị trường. Cũng như bất kỳ một sản phẩm phần mềm nào, VnDOCR cần được hoàn thiện để giải quyết các yêu cầu cao hơn về chất lượng nhận dạng trên các văn bản đầu vào xấu hơn, các tài liệu cũ, v.v. Ngoài ra, các khoa Công nghệ Thông tin của các trường đại học như Bách khoa Hà nội, Đại học Quốc gia, Đại học KHTN TP 10 Hồ Chí Minh cho sinh viên làm luận văn cao học hoặc cử nhân về nhận dạng chữ, nhưng đều ở dạng tiếp cận kiến thức, chưa thành dạng thương phẩm. Sản phẩm Image Scan của Công ty CadPro cũng có giới thiệu bước đầu trên thị trường. Ngoài ra vấn đề nhận dạng chữ viết tay tiếng Việt cũng cần được đặt ra để giải quyết cho từng bài toán cụ thể. Về xử lý ngôn ngữ tự nhiên tiếng Việt: Các nghiên cứu hướng nhiều vào dịch tự động. Sản phẩm phần mềm EVTRAN (Phòng thí nghiệm Công nghệ Phần mềm máy tính, Trung tâm Công nghệ vi điện tử và Tin học) biên dịch tự động Anh Việt đã có mặt trên thị trường. Hiện nay đã có phiên bản EVTRAN 2.0 với nhiều tính năng trợ lý ngôn ngữ thuận tiện. Đây cũng là thương phẩm duy nhất về dịch tự động Anh-Việt. EVTRAN đã được phát triển trên mười năm (bắt đầu từ năm 1990). Sản phẩm đã góp phần hỗ trợ mọi người trong việc đọc hiểu văn bản tiếng Anh và biên dịch sang tiếng Việt. Tuy nhiên chưa có hệ dịch cho chiều ngược lại (Việt- Anh). Cũng như hấu hết các sản phẩm dịch tự động hiện nay trên thế giới, do vấn đề quá khó, EVTRAN còn phải được theo đuổi lâu dài để dần hoàn thiện. Điều đáng chú ý là cần chú trọng hơn đến các nghiên cứu và công cụ cơ sở của xử lý ngôn ngữ tự nhiên tiếng Việt, như từ điển điện tử, phân tích và hiểu tiếng Việt trên máy tính... 2.2. Những nội dung đã thực hiện 2.2.1 Kết quả về Tổng hợp và Nhận dạng tiếng Việt Khảo sát về ngữ âm tiếng Việt Để có thể tiến hành nghiên cứu về tổng hợp cũng như nhận dạng tiếng Việt, đề tài ban đầu phải tập trung vào nghiên cứu các khía cạnh ngữ âm của tiếng Việt. Tiếng Việt là ngôn ngữ đơn âm (monosyllable) và có thanh điệu (tonal). Tiếng Việt có 6 thanh theo truyền thống (thanh không, hỏi, ngã, nặng, sắc, huyền), và 8 thanh theo ngữ âm học, có khoảng 6.700 âm tiết có nghĩa (trong số hơn 19.000 âm tiết có thể). Âm tiết nào của tiếng Việt cũng mang một thanh điệu và cấu trúc ổn định. Cấu trúc tổng quát của âm tiết tiếng Việt được trình bày như sau Cấu trúc tổng quát của một âm tiết tiếng Việt là (C1)(w)V(C2). Trong đó C1 là phụ âm đầu, (w) là âm đệm, V là âm chính và C2 là âm cuối. Âm đầu thường là phụ âm, được gọi là phụ âm đầu. Âm đệm nằm giữa âm đầu và âm chính làm thay đổi âm sắc của âm tiết. Âm chính luôn luôn có mặt trong mọi âm tiết và có chức năng qui định âm sắc chủ yếu của âm tiết. Âm chính luôn là nguyên âm. Âm cuối Thanh điệu Âm đầu Phần vần Âm đệm Âm chính Âm cuối 11 là phụ âm hoặc là bán nguyên âm, có chức năng là cơ sở để phân chia loại hình âm tiết, để nhận ra sự phân bố, xuất hiện của thanh điệu. Âm đầu, âm đệm và âm cuối có thể khuyết trong một số trường hợp. Thanh điệu luôn có mặt trong âm tiết và có chức năng khu biệt âm tiết về cao độ và thanh điệu là yếu tố siêu đoạn tính. Để xây dựng CSDL âm (cho hai giọng Nam và Nữ chuẩn Hà nội), chia phần vần thành các nhóm đặc trưng, thu mẫu âm thanh, đo số liệu Pitch bằng máy Sonagraph, từ đó rút ra số liệu đặc trưng cho 8 thanh tiếng Việt. Đề tài đã tập trung phân tích âm tiết tiếng Việt, cụ thể phân tích ảnh hưởng thanh điệu của phụ âm dấu hữu thanh, nguyên âm chính, phụ âm cuối; phân tích các yếu tố âm như sự tắc họng, yếu tố định lượng như trường độ (duration). Tiếng Việt gồm 22 phụ âm đầu, 20 phần chính (âm đệm và nguyên âm chính) và 155 phần vần không dấu, với các phân tích trên: • 22 phụ âm đầu chia thành 4 nhóm: + vô thanh (stop, voiceless): p, t, k-c-q + âm xát (fricative): ph, x, kh, h, v, d, đ, ch, ng-ngh, g-gh, th + âm vang (resonant or cororal): m, n, nh, l + âm bật đầu lưỡi (retroflex): tr, s, gi, r • 20 phần chính: + âm đệm (zero-/u/) + nguyên âm chính: a, ă, â, e, ê, i, ia, iê, o, oa, oe, ơ, ô, u, uâ, uyê, uyu, uô, ư, ươ. • 155 phần vần: + Thu phần vần với thanh không dấu và không tận cùng bởi tắc vô thanh, khoảng gần 100 vần + Thu phần vần với các thanh sắc (acute-mark) cho các âm tận cùng là là p, t, k, khoảng 55 vần 2.2.1.1 Tổng hợp tiếng Việt Trong thời gian thực hiện Đề tài, đã nghiên cứu 3 phương pháp tổng hợp tiếng Việt: 1/ghi âm thuần tuý (cho toàn bộ từ điển); 2/ kết nối các đơn vị âm cơ bản của ngôn ngữ (các âm cơ bản được ghi sẵn) để tạo thành một mẫu âm thanh cho âm tiết bất kỳ (số đơn vị cơ bản là rất nhỏ, không hạn chế số lượng từ), 3/ tái tạo lại tiếng trên cơ sơ phân tích các tham số âm học của tiếng nói (như các phooc măng, tần số cơ bản). Sau khi nghiên cứu, đề tài đã lựa chọn phương pháp kết nối các đơn vị âm cơ bản của ngôn ngữ (PSOLA – Pitch Synchronize OverLap Adding), là bước đầu nghiên cứu để tìm hiểu bản chất của âm tiết và có thể tạo ra sản phẩm nhằm đưa tới các định hướng ứng dụng cụ thể, đã tiến hành lựa chọn biểu diễn nhỏ nhất có thể cho tiếng Việt. Với cách lựa chọn giải pháp trên, vấn đề đặt ra là nghiên cứu tổng hợp tiếng nói ở mức từ & cụm từ tiếng Việt. Các vấn đề nghiên cứu và các công cụ sau đã được được thực hiện và phát triển nhằm giải quyết vấn đề trên: − Nghiên cứu các bộ đơn vị khác nhau cho tổng hợp tiếng Việt, − Tìm kiếm từ và gán nhãn từ loại, tích hợp phần phân đoạn từ trong câu tiếng Việt, 12 − Phân tích hiện tượng từ láy trong ngôn ngữ tiếng Việt, − Lập bộ các mẫu của cặp các thanh điệu của một từ, − Khảo sát ban đầu các quy luật về khoảng lặng giữa các từ, giữa các âm tiết, − Phân tích hiện tượng biến thanh khi phát âm một từ đôi, từ ba, − Đang tích hợp thuật toán kết nối các âm tiết trong một từ để thể hiện khả năng đọc dính âm. Kết quả của các nghiên cứu trên đã làm tăng chất lượng tiếng nói tổng hợp so với các phiên bản tiếng nói tổng hợp đầu tiên của đề tài. Hiện tại chất lượng tiếng nói tổng hợp trong phiên bản hiện tại đã đạt khoảng 75-80% tiếng nói tự nhiên (xem đánh giá). Trong giai đoạn nghiên cứu tiếp theo, để có thể tiến tới giải quyết vấn đề ngôn điệu (prosody), đề tài đang nghiên cứu mô hình Fujisaki, một mô hình đã được chứng tỏ có hiệu quả cho các ngôn ngữ có thanh điệu. − Ghi bộ dữ liệu âm cho tổng hợp tiếng Việt • Lựa chọn các mẫu cộng tác viên (CTV) nói giọng Hà Nội (21 người đọc); • Ghi âm theo tiêu chuẩn phân tích: 21 CTV x 3 lần người x 9 nguyên âm; • Phân tích hệ Phooc măng của 21 CTV theo tần số (Hz). • Tổng kết hệ Phooc măng của nguyên âm tiếng Việt phục vụ cho tổng hợp tiếng Việt bằng phương pháp Phooc măng. Sản phẩm phần mềm: Hệ thống Tổng hợp tiếng nói VnVoice 2.0 Phương pháp Hệ thống tổng hợp tiếng nói (từ văn bản chữ in tiếng Việt thành tiếng nói) dựa trên kỹ thuật PSOLA - Pitch Synchronize OverLap Adding với bộ đơn vị âm đủ nhỏ cho phép thực hiện nhanh việc tạo CSDL âm và có khả năng tích hợp vào các ứng dụng nhúng. Với phiên bản VnVoice 2.0, CSDL âm bao gồm 19 phụ âm đầu có tính ngữ cảnh, 12 nguyên âm chính, hơn 700 vần với đầy đủ thanh, tổng số hơn 900 đơn vị. Phiên bản VnVoice 1.0 có CSDL gồm 330 đơn vị, gồm 19 phụ âm đầu có tính ngữ cảnh 12 nguyên âm chính và 163 vần không mang thanh hoặc vần mang thanh sắc cho các vần kết thúc bằng p,t,c-ch, với bộ đơn vị này chương trình phải thay đổi F0 để tạo các thanh khác nhau từ vần gốc. • Dựa trên phương pháp ghép nối các đơn vị âm cơ bản, sử dụng phương pháp PSOLA (khoảng 900 đơn vị) dung lượng bộ nhớ 6MB RAM • Tổng hợp được tất cả các thanh tiếng Việt, bao gồm cả thanh ngã và thanh nặng. • Đọc các khuôn dạng phi từ: biểu thức số, ngày tháng, giờ điện tử, t

Các file đính kèm theo tài liệu này:

  • pdf34 (1).pdf
Tài liệu liên quan