VIPRIME: HỆ THỐNG NHẬN DẠNG ÂM NHẠC TRUYỀN THỐNG VIỆT NAM VỚI TRÍ TUỆ NHÂN TẠO

Abstract

Văn hoá phi vật thể vừa là một biểu trưng của một quốc gia vừa mang bản sắc của một dân tộc. Việc bảo tồn văn hoá phi vật thể luôn được nhiều nhà nghiên cứu quan tâm và đề xuất những giải pháp hiệu quả. Từ góc nhìn này, chúng tôi đã đặt sự chú ý đến các nhạc cổ truyền của Việt Nam, như ca trù, đờn ca tài tử, hát cung đình, chèo…. Nhìn chung, những loại hình văn hóa phi vật thể này đang dần bị “lãng quên” và các thế hệ trẻ đang ít quan tâm và chú ý đến chúng. Nhận thấy sức mạnh của trí tuệ nhân tạo, chúng tôi đã đưa hướng nhìn đến khía cạnh này để giúp bảo tồn các văn hoá Việt Nam. Cụ thể, một mô hình để phân lớp kết hợp với giải thuật máy học truyền thống để nhận dạng nhạc cổ truyền Việt Nam đã được đề xuất. Ý tưởng chính là sử dụng mạng học sâu tích chập để nhận dạng thể loại của dòng nhạc và sẽ gợi ý một số tác phẩm nổi tiếng liên quan đến dòng nhạc đó, đồng thời hệ thống cũng cung cấp các thông tin liên quan. Một giải thuật để lựa chọn kết quả nhận dạng sẽ được đề xuất trong nghiên cứu này. Từ thực nghiệm, kết quả phân lớp của mô hình học sâu đạt hiệu quả mong đợi với độ chính xác trên 95%. Hơn thế nữa là tạo thêm một ontology để có thể suy luận thêm các thông tin về các dòng nhạc. Cuối cùng, hướng tiếp cận này sẽ được triển khai trên nền tảng Web và công bố mã nguồn cài đặt.