TRƯỜNG ĐẠI HỌC SƯ PHẠM KỸ THUẬT TP. HỒ CHÍ MINH
KHOA ĐÀO TẠO CHẤT LƯỢNG CAO

ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP

XÂY DỰNG HỆ THỐNG NHẬN DẠNG LỆNH
TIẾNG VIỆT ĐIỀU KHIỂN NHÀ THÔNG MINH

SVTH:

NGUYỄN VIỆT ANH 16110007
LÊ CÔNG NGHĨA

16110165

Khoá:

2016 – 2020

Ngành:

CÔNG NGHỆ THÔNG TIN

GVHD:

TS. HUỲNH XUÂN PHỤNG

Tp. Hồ Chí Minh, tháng 7 năm 2020

TRƯỜNG ĐẠI HỌC SƯ PHẠM KỸ THUẬT TP. HỒ CHÍ MINH
KHOA ĐÀO TẠO CHẤT LƯỢNG CAO

ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP

XÂY DỰNG HỆ THỐNG NHẬN DẠNG LỆNH
TIẾNG VIỆT ĐIỀU KHIỂN NHÀ THÔNG MINH

SVTH:

NGUYỄN VIỆT ANH 16110007
LÊ CÔNG NGHĨA

16110165

Khoá:

2016 – 2020

Ngành:

CÔNG NGHỆ THÔNG TIN

GVHD:

TS. HUỲNH XUÂN PHỤNG

Tp. Hồ Chí Minh, tháng 7 năm 2020

CỘNG HOÀ XÃ HỘI CHỦ NGHĨA VIỆT NAM
Độc lập – Tự do – Hạnh phúc
***-Tp. Hồ Chí Minh, ngày 1 tháng 7 năm 2020

NHIỆM VỤ ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP
Họ và tên sinh viên : Nguyễn Việt Anh MSSV: 16110007
Lê Công Nghĩa
MSSV: 16110165
Ngành: Công nghệ thông tin
Lớp : 16110CLST2
Giảng viên hướng dẫn : TS. Huỳnh Xuân Phụng
Đề tài: Xây dựng hệ thống nhận dạng lệnh tiếng Việt điều khiển nhà thông minh
Ngày nhận đề tài: 27/02/2020
Ngày nộp đề tài :20/6/2020
1.
Tên đề tài: Xây dựng hệ thống nhận dạng lệnh tiếng Việt điều khiển nhà
thông minh
2.
Các số liệu, tài liệu ban đầu:
Đề tài: “Xây dựng hệ thống quản lý và điều khiển thiết bị IoT”
3.
Nội dung thực hiện đề tài:
i. Tìm hiểu và xây dựng hệ thống nhận dạng giọng nói tiếng Việt
ii. Tìm hiểu nguyên lý hoạt động hệ thống IoT
iii. Thiết kế dữ liệu và luồng xử lý dữ liệu
iv. Thiết kế ứng dụng điều khiển và quản lý
v. Phát triển thiết bị IoT và mô hình nhà
vi. Kiểm thử và deploy hệ thống
4.
Sản phẩm:
i. Hệ thống nhận dạng giọng nói tiếng Việt
ii. Ứng dụng điều khiển website, mobile app
iii. Mô hình nhà thông minh có thiết bị IoT
iv. Báo cáo
TRƯỞNG NGÀNH

GIẢNG VIÊN HƯỚNG DẪN

CỘNG HOÀ XÃ HỘI CHỦ NGHĨA VIỆT NAM
Độc lập – Tự do – Hạnh phúc
***

PHIẾU NHẬN XÉT CỦA GIÁO VIÊN HƯỚNG DẪN
Họ và tên sinh viên :

Nguyễn Việt Anh

MSSV: 16110007

Lê Công Nghĩa

MSSV: 16110165

Ngành: Công nghệ thông tin

Lớp : 16110CLST2

Đề tài: Xây dựng hệ thống nhận dạng lệnh tiếng Việt điều khiển nhà thông minh
Họ và tên giảng viên hướng dẫn : TS. Huỳnh Xuân Phụng
NHẬN XÉT:
1. Về nội dung đề tài và khối lượng thực hiện:
………………………………………………………………………………………
………………………………………………………………………………………
………………………………………………………………………………………
2. Ưu điểm:
………………………………………………………………………………………
………………………………………………………………………………………
………………………………………………………………………………………
………………
3. Khuyết điểm:
………
...

...
được những lệnh cơ
bản và xử lý lệnh với độ chính xác khá cao. Nhóm đã dùng phương thức truyền tải
socket.io để tăng hiệu năng xử lý so với phương thức MQTT ở những sản phẩm
trước.
Đây là một giải pháp toàn diện để kết nối giữa người dùng, nhà phát triển
thiết bị kết nối và dễ dàng thao tác trên nhà thông minh. Hệ thống chạy được trên đa
nền tảng, giao diện đồng nhất, thao tác dễ dàng thực hiện, có mô hình nhà thông
minh.
3.

Hạn chế của đề tài

Ngoài những tính năng mà nhóm đã làm được thì vẫn còn một số hạn chế do
các yếu tố khách quan như server còn hơi chậm do nhóm đang dùng bản miễn phí
của Amazon và các thiết bị IoT còn đơn giản và chưa thể điều khiển sâu hơn.

52

Dataset giọng nói do nhóm tự ghi âm nên chưa được nhiều và đa dạng, các lệnh
train cũng còn khá đơn giản. Thiết bị IoT còn khá đơn giản và ít chức năng.
4.

Hướng phát triển

Nhóm sẽ tiếp tục nghiên cứu và cải thiện tốc độ xử lý cũng nhưng trải
nghiệm của người dùng trên hệ thống. Nhóm sẽ tìm hiểu và mua thêm một số linh
kiện để làm ra các thiết bị có hiệu năng cao và đa dạng hơn. Dataset sẽ được bổ
sung nhiều lệnh, tăng cả về số lượng và độ khó.
Ứng dụng mobile của nhóm sẽ cố gắng tăng tốc độ và cải thiện giao diện để
có thể submit được trên AppStore và CH play.
Các tính năng mà nhóm dự định sẽ làm tiếp theo: camera chống trộn, ghi nhớ
thói quen sử dụng để có một số chức năng tự động, hệ thống gửi sms, email khi có
sự cố.
Trang web admin dành cho nhà phát triển sẻ được public cho sinh viên toàn
trường có đam mê và muốn tìm hiểu về smarthome và hệ thống IoT vào tạo tài
khoản và phát triển thiết bị của riêng mình dưới sự hỗ trợ của hệ thống mà nhóm đã
xây dựng

53

TÀI LIỆU THAM KHẢO
[1] Phạm Đình Khánh (2019) , Blog Khoa học dữ liệu , bài 8 : Mạng tích chập
https://phamdinhkhanh.github.io/2019/08/22/convolutional-neural-network.html
(20/06/2020)
[2] ItZone, chuyên mục lập trình, https://itzone.com.vn/vi/article/restful-api-la-gi/
(26/6/2020)
[3] Wiki tiếng Việt,
https://vi.wikipedia.org/wiki/Internet_V%E1%BA%A1n_V%E1%BA%ADt
(26/02/2020)
[4] https://kipalog.com/posts/Co-che-hoat-dong-cua-java-va-nodejs

54

PHỤ LỤC
1. Kết quả chạy thực nghiệm trong quá trình train model:

55

2. Class diagram của user

56

3. Luồn xử lý nhận dạng

57

4. Giao thức http truyền nhận dữ liệu

58

5. Giao diện them mới thiết bị

59

6. Màn hình liên hệ và đóng góp ý kiến

60

7. Mail forgot password

61

8. Mail xác thực tài khoản

62

9. Ý kiến đóng góp trang admin

63