Liệt kê một số ứng dụng trên thiết bị di động có sử dụng nhận dạng giọng nói.

Xem lời giải

Câu hỏi trong đề: Giải SGK Tin học 12 CTST Bài F14. Học máy có đáp án !!

Bắt đầu thi

Quảng cáo

Trả lời:

Giải bởi Vietjack

Nhận dạng giọng nói là một trong những ứng dụng phổ biến của học máy. Những tiến bộ gần đây trong học máy cho phép các hệ thống nhận dạng giọng nói một cách chính xác, thông qua việc phân tích một lượng lớn dữ liệu để có thể hiểu rõ bối cảnh của cuộc hội thoại. Ngoài ra, các mô hình học máy có thể nhận dạng được phương ngữ và giọng điệu khác nhau, cho phép hệ thống nhận dạng giọng nói hiểu nhiều ngôn ngữ và phương ngữ. Các ứng dụng như Youtube, Google Assistant, Apple Siri,... đều được tích hợp chức năng nhận dạng giọng nói nhằm tăng tính tiện dụng.

Hot: 500+ Đề thi thử tốt nghiệp THPT các môn, ĐGNL các trường ĐH... file word có đáp án (2025). Tải ngay

Sách thầy cô Vietjack biên soạn:

Xem thêm »

CÂU HỎI HOT CÙNG CHỦ ĐỀ

Câu 1

Nêu một vài ứng dụng của học máy trong việc lọc thư rác và dịch tự động.

Xem đáp án

Lời giải

Ứng dụng của học máy trong việc lọc thư rác và dịch tự động:

a) Lọc thư rác

Việc phát hiện và lọc thư rác là vấn đề quan trọng đối với các nhà cung cấp dịch vụ email hiện nay. Các mô hình học máy có thể phân loại, nhận dạng văn bản, vì vậy được ứng dụng để lọc thư rác. Nhà cung cấp dịch vụ email như Gmail của Google hay Outlook của Microsoft đã sử dụng kết hợp nhiều mô hình học máy khác nhau trong các bộ lọc thư rác với nhiệm vụ học và phân loại các email là rác dựa trên những đặc trưng của email như từ khoả, cụm từ, thông tin về người gửi, tiêu đề, liên kết,...

b) Dịch tự động

Học máy đã và đang thay đổi ngành dịch thuật. Các mô hình học máy ngày càng hoàn thiện theo thời gian làm cho việc dịch thuật tự động trở nên dễ dàng hơn. Các công cụ dịch tự động của Google (Google Translate, Hình 4) hay Microsoft (Microsoft Translator) đều sử dụng mô hình học máy, có khả năng dịch văn bản. Dữ liệu phản hồi của người dùng khi xếp hạng chất lượng bản dịch cũng hỗ trợ mô hình học máy cải thiện độ chính xác. Các ứng dụng học máy cho phép thực hiện dịch tức thì các tệp văn bản, âm thanh và hình ảnh từ ngôn ngữ nguồn sang ngôn ngữ đích.

Câu 2

Hãy trình bày các bước cơ bản của quá trình học của mô hình học máy.

Xem đáp án

Lời giải

Trình bày các bước cơ bản của quá trình học của mô hình học máy:

1. Thu thập và chuẩn bị dữ liệu chứa các mẫu cần thiết cho bài toán cần giải quyết. Ví dụ, thu thập các email rác và email thường trong bài toán lọc thư rác. Dữ liệu thu thập cần đủ lớn và được chia làm hai phần. Phần thứ nhất dành cho mô hình học máy học, phần còn lại dùng để kiểm tra hiệu suất của mô hình.

2. Sử dụng các thuật toán để trích xuất các đặc trưng từ dữ liệu ở Bước D để làm đầu vào cho mô hình học máy cụ thể. Ví dụ, trích xuất các đoạn văn bản, từ khoá, chủ đề,... chứa các đặc điểm của thư rác hay thư thường trong các email.

3. Mô hình học máy sẽ học các tri thức từ các mẫu dữ liệu ở Bước 2 nhằm có thể dự báo, dự đoán, gom cụm,... Sau quá trình này, mô hình học máy đã tích luỹ tri thức để giải quyết bài

toán đã cho.

4. Sử dụng phần dữ liệu kiểm tra để đánh giá hiệu suất của mô hình. Nếu hiệu suất của mô hình chưa đạt, thì cần điều chỉnh mô hình để đạt kết quả tốt hơn.

5. Triển khai mô hình học máy.

Câu 3