Nya förbättringar i spårning och funktionsutdragning innebär att högtalarberoende läppavläsning av kontinuerligt tal med hjälp av ett medelstort ordförråd (ca 1000 ord) är realistiskt. Men erkännandet av tidigare osedda talare har visat sig vara en mycket utmanande uppgift, på grund av den stora variationen i läppformar mellan talare och bristen på stora, spårade databaser av visuella funktioner, som är mycket dyra att producera. Genom att anpassa en teknik som är etablerad i taligenkänning men som inte tidigare har använts vid läppläsning, visar vi att felprocenten för högtalaroberoende läppavläsning kan minskas mycket avsevärt. Dessutom visar vi att felprocenten kan minskas ytterligare genom ytterligare användning av Deep Neural Networks (DNN). Vi finner också att det inte finns något behov av att kartlägga phonemes till viseemes för kontextberoende visuell tal transkription.
REF föreslår ett högtalaradaptivt utbildningsförfarande för att uppnå högtalaroberoende läppavläsningssystem med användning av djupa neurala nätverk.
Improved speaker independent lip reading using speaker adaptive training and deep neural networks
{'venue': '2016 IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing (ICASSP)', 'journal': '2016 IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing (ICASSP)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}