| 基于深度學(xué)習(xí)的詞語級中文唇語識(shí)別 | |
| 所屬分類：技術(shù)論文 | |
| 上傳者：aetmagazine | |
| 文檔大小：653 K | |
| 標(biāo)簽： 唇語識(shí)別 ResNet Bi-LSTM | |
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| 文檔介紹：在無聲或噪聲干擾嚴(yán)重的環(huán)境下，或?qū)τ诖嬖诼犛X障礙的人群，唇語識(shí)別至關(guān)重要。針對詞語級中文唇語識(shí)別的問題，提出了SinoLipReadingNet模型，前端采用Conv3D+ResNet34結(jié)構(gòu)用于時(shí)空特征提取，后端分別采用Conv1D結(jié)構(gòu)和Bi-LSTM結(jié)構(gòu)用于分類預(yù)測，并引入Self-Attention、CTCLoss對Bi-LSTM后端進(jìn)行改進(jìn)。最終在新網(wǎng)銀行唇語識(shí)別數(shù)據(jù)集上進(jìn)行實(shí)驗(yàn)，結(jié)果表明，SinoLipReadingNet模型在識(shí)別準(zhǔn)確率上明顯優(yōu)于中科院D3D模型，多模型融合的預(yù)測準(zhǔn)確率達(dá)到了77.64%，平均字錯(cuò)率為21.68%。 | |
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