| 基于深度学习的词语级中文唇语识别 | |
| 所屬分類：技术论文 | |
| 上傳者：aetmagazine | |
| 文檔大小：653 K | |
| 標簽： 唇语识别 ResNet Bi-LSTM | |
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| 文檔介紹：在无声或噪声干扰严重的环境下，或对于存在听觉障碍的人群，唇语识别至关重要。针对词语级中文唇语识别的问题，提出了SinoLipReadingNet模型，前端采用Conv3D+ResNet34结构用于时空特征提取，后端分别采用Conv1D结构和Bi-LSTM结构用于分类预测，并引入Self-Attention、CTCLoss对Bi-LSTM后端进行改进。最终在新网银行唇语识别数据集上进行实验，结果表明，SinoLipReadingNet模型在识别准确率上明显优于中科院D3D模型，多模型融合的预测准确率达到了77.64%，平均字错率为21.68%。 | |
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