Nguyễn Thị Thu Trang
Phó Trưởng Bộ môn, Khoa Khoa học Máy tính
Tiến sỹ (Khoa học Máy tính, trường Đại học Paris-Sud, Pháp, 2015)
Thạc sỹ (Công nghệ thông tin, trường Đại học Bách khoa Hà Nội, 2007)
Kỹ sư (Công nghệ Phần mềm, Trường Đại học Bách khoa Hà Nội, 2005)
Email: trangntt@soict.hust.edu.vn
Web: https://users.soict.hust.edu.vn/trangntt/
Lĩnh vực nghiên cứu
- Tổng hợp tiếng nói
- Xử lý ngôn ngữ tự nhiên
Các nghiên cứu quan tâm
- Tổng hợp tiếng nói có biểu cảm
- Thích nghi giọng nói
- Tóm tắt văn bản
- Hiểu ngôn ngữ tự nhiên
- Quản lý hội thoại trong tương tác người máy
Giới thiệu
Nguyễn Thị Thu Trang là giảng viên ngành Khoa học Máy tính tại Viện Công nghệ thông tin và truyền thông, trường Đại học Bách khoa Hà Nội. Hiện nay, TS. Trang tập trung nghiên cứu về tổng hợp tiếng nói, tóm tắt văn bản, hiểu ngôn ngữ tự nhiên và quản lý hội thoại. TS. Trang đã công bố hơn 20 bài báo nghiên cứu tại các tạp chí, hội thảo quốc gia và quốc tế, và cũng là đồng tác giả của một số sách chuyên môn. Bà đã nhận giải thưởng Quả cầu vàng toàn quốc 2009 về lĩnh vực Công nghệ thông tin và Truyền thông do Bộ Khoa học và Công nghệ trao tặng. TS. Trang hiện đang làm chủ trì đề tài nghiên cứu quốc gia về xử lý ngôn ngữ tự nhiên: “Nghiên cứu và phát triển hệ thống thử nghiệm thu thập, phân loại, tóm tắt văn bản và xác định mối liên hệ giữa các thực thể trong các bản tin tiếng Việt thu thập trên mạng Internet”. Bà là tác giả và trưởng nhóm nghiên cứu Vbee (https://vbee.vn) với nhiều ứng dụng trong thực tiễn như ra lệnh bằng giọng nói trong nhà thông minh (loa Milo của Lumi), tổng đài thông minh (NTT Network, các ngân hàng như Vietcombank…), số hoá bài giảng (trường Đại học Công nghệ, Đại học Quốc gia Hà Nội). Vbee được vinh dự giải cao nhất Nhân tài đất Việt 2018 lĩnh vực Công nghệ thông tin và truyền thông với giải pháp chuyển văn bản thành giọng nói tự nhiên tiếng Việt.
Các công trình khoa học tiêu biểu
- Nguyen Thi Thu Trang, Le Thanh Huong, Duong Viet Hung. Enhancing extractive summarization using non-negative matrix factorization with semantic aspects and sentence features. In ACM International Conference SoICT 2017. Nha Trang. 2017.
- Nguyen Thi Thu Trang, Dinh Viet Thang, Cao Tuan Dung. BKCA, an E-Consultancy System for Studying. In Advances in Information and Communication Technology. ICTA 2016. Vol 538. November 2016. Springer, Cham.
- Nguyen Thi Thu Trang, Rilliard Albert, Tran Do Dat, and d’Alessandro Christophe. Prosodic phrasing modeling for Vietnamese TTS using syntactic information. Interspeech 2014, pages 2332–2336. Singapore, September 2014.
- Nguyen Thi Thu Trang, Tran Do Dat, Rilliard Albert, Christophe D’Alessandro and Thi Ngoc Yen Pham. Intonation issues in HMM-based speech synthesis for Vietnamese. SLTU 2014, pp. 98-104. 14-16 May 2014. St. Petersburg, Russia.
- Nguyen Thi Thu Trang, Christophe D’Alessandro, Albert Rilliard, Tran Do Dat. HMM-based TTS for Hanoi Vietnamese: issues in design and evaluation. Interspeech 2013, pp. 2311-2315. 25-29 August 2013. Lyon, France.
- Nguyen Thi Thu Trang, Ninh-Thuan Truong, and Viet-Ha Nguyen. Verifying invariants of Java objects at runtime. International Journal IJSEKE, Vol. 21, No. 4, pp. 605-619, June 2011.
- Thao Van Do, Do-Dat Tran, Nguyen Thi Thu Trang. Non-uniform unit selection in Vietnamese speech synthesis. ACM International Conference SoICT 2011, pp. 165-171. October 2011. Hanoi, Vietnam.
- Anh-Tu Le, Do-Dat Tran, Nguyen Thi Thu Trang. A model of F0 contour for Vietnamese questions, applied in speech synthesis. ACM International Conference SoICT 2011, pp. 172-178. October 2011. Hanoi, Vietnam.
Giải thưởng, khen thưởng
- Quả cầu vàng 2009 lĩnh vực Công nghệ thông tin và truyền thông, Bộ Khoa học và Công nghệ
- Giải cao nhất trong Nhân tài đất Việt 2018, lĩnh vực Công nghệ thông tin và truyền thông
Giảng dạy (2018/2019)
- IT3102, IT3102E: Lý thuyết ngôn ngữ hướng đối tượng
- IT4490: Thiết kế và xây dựng phần mềm
- IT4945: Phát triển phần mềm theo chuẩn ITSS
DỰ ÁN HIỆN TẠI
- Đề tài quốc gia cấp bởi Bộ Khoa học và Công nghệ: Nghiên cứu và phát triển hệ thống thử nghiệm thu thập, phân loại, tóm tắt văn bản và xác định mối liên hệ giữa các thực thể trong các bản tin tiếng Việt thu thập trên mạng Internet.