Thiết kế robot trợ lý giảng dạy giao tiếp bằng giọng nói
Email tác giả liên hệ:
sontn@hcmute.edu.vnTừ khóa:
Robot trợ lý giảng dạy, Xử lý ngôn ngữ tự nhiên, Mạng Long short-term memory, Nhận dạng giọng nóiTóm tắt
Nghiên cứu này trình bày thiết kế và kiểm nghiệm thử một Robot trợ lý giảng dạy hoạt động như một trợ lý ảo nhưng có khả năng giao tiếp bằng giọng nói, không cần kết nối mạng như các trợ lý ảo hiện tại và sử dụng mã nguồn mở Pocketsphinx để nhận dạng giọng nói. Nghiên cứu cũng sử dụng khối hiệu chỉnh đặt sau Pocketsphinx để nâng cao độ chính xác cho khối nhận dạng giọng nói. Phần lõi xử lý ngôn ngữ tự nhiên được sử dụng là mạng LSTM cho phép đưa ra câu trả lời phù hợp mà mạng đã được huấn luyện. Chương trình được cài đặt trên phần cứng nhúng Raspberry Pi Zero có mức tiêu tốn năng lượng thấp. Kết quả kiểm thử và đánh giá cho thấy, nếu không sử dụng khối hiệu chỉnh robot có khả năng nhận dạng và trả lời câu hỏi với tỷ lệ chính xác là 62.5%. Tỷ lệ nhận dạng được tăng lên đáng kể (87.2%) khi sử dụng khối hiệu chỉnh.
Tải xuống: 0
Tài liệu tham khảo
B. Setiaji and F. W. Wibowo, “Chatbot Using a Knowledge in Database: Human-to-Machine Conversation Modeling,” 2016 7th International Conference on Intelligent Systems, Modelling and Simulation (ISMS), Bangkok, 2016, pp. 72-77.
G. M. D'silva, S. Thakare, S. More and J. Kuriakose, “Real world smart chatbot for customer care using a software as a service (SaaS) architecture,” 2017 International Conference on I-SMAC (IoT in Social, Mobile, Analytics and Cloud) (I-SMAC), Palladam, 2017, pp. 658-664.
M. Bates, “Health Care Chatbots Are Here to Help”, IEEE Pulse, vol. 10, no. 3, pp. 12–14, May 2019.
D. Madhu, C. J. N. Jain, E. Sebastain, S. Shaji and A. Ajayakumar, “A novel approach for medical assistance using trained chatbot,” 2017 International Conference on Inventive Communication and Computational Technologies (ICICCT), Coimbatore, 2017, pp. 243-246.
A. Mondal, M. Dey, D. Das, S. Nagpal and K. Garda, “Chatbot: An automated conversation system for the educational domain,” 2018 International Joint Symposium on Artificial Intelligence and Natural Language Processing (iSAI-NLP), Pattaya, Thailand, 2018, pp. 1-5
B. R. Ranoliya, N. Raghuwanshi and S. Singh, “Chatbot for university related FAQs,” 2017 International Conference on Advances in Computing, Communications and Informatics (ICACCI), Udupi, 2017, pp. 1525-1530
S. J. du Preez, M. Lall and S. Sinha, “An intelligent web-based voice chat bot,” IEEE EUROCON 2009, St.-Petersburg, 2009, pp. 386-391.
J. Liu and B. Zhu, “An intelligent personal assistant robot: BoBi secretary,” 2017 2nd International Conference on Advanced Robotics and Mechatronics (ICARM), Hefei, 2017, pp. 402-407.
J. Han et al., “A trial English class with a teaching assistant robot in elementary school,” 2010 5th ACM/IEEE International Conference on Human-Robot Interaction (HRI), Osaka, 2010, pp. 335-335.
J. Han, S. Ji and S. Lee, “Development of collective assistant teaching for r-learning in a kindergarten”, 9th International Conference on Ubiquitous Robots and Ambient Intelligence (URAI), Daejeon, 2012, pp. 136-139.
G. Boza-Quispe, J. Montalvan-Figueroa, J. Rosales-Huamaní and F. Puente-Mansilla, “A friendly speech user interface based on Google cloud platform to access a tourism semantic website”, 2017 CHILEAN Conference on Electrical, Electronics Engineering, Information and Communication Technologies (CHILECON), Pucon, 2017, pp. 1-4.
D. Huggins-Daines, M. Kumar, A. Chan, A. W. Black, M. Ravishankar and A. I. Rudnicky, “Pocketsphinx: A Free, Real-Time Continuous Speech Recognition System for Hand-Held Devices”, 2006 IEEE International Conference on Acoustics Speech and Signal Processing Proceedings, Toulouse, 2006, pp. I-I.
C. Patel and S. Kopparapu, “Reusing automatic speech recognition platform for resource deficient languages,” 2014 8th International Conference on Signal Processing and Communication Systems (ICSPCS), Gold Coast, QLD, 2014, pp. 1-5.
A. Ene and A. Ene, “An application of Levenshtein algorithm in vocabulary learning”, 2017 9th International Conference on Electronics, Computers and Artificial Intelligence (ECAI), Targoviste, 2017, pp. 1-4.
S. Zhang, S. Liu and M. Liu, “Natural language inference using LSTM model with sentence fusion”, 2017 36th Chinese Control Conference (CCC), Dalian, 2017, pp. 11081-11085.
Q. Zhan, L. Zhang, H. Deng and X. Xie, “An Improved LSTM For Language Identification”, 2018 14th IEEE International Conference on Signal Processing (ICSP), Beijing, China, 2018, pp. 609-612.
Tải xuống
Đã Xuất bản
Cách trích dẫn
Số
Chuyên mục
Categories
Giấy phép
Tác phẩm này được cấp phép theo Giấy phép quốc tế Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 .
Bản quyền thuộc về JTE.
