I detta dokument föreslår vi ett audiovisuellt taligenkänningssystem för en person med artikulationsstörning till följd av svår hörselnedsättning. I fallet med en person med denna typ av artikulationsstörning, är talstilen helt annorlunda än resultatet av att människor utan hörselnedsättning att en talaroberoende modell för oförargade personer knappast är användbar för att känna igen den. Vi undersöker i detta papper en audio-visuell taligenkänningssystem för en person med svår hörselnedsättning i bullriga miljöer, där en robust funktion extraktion metod med hjälp av en convolutive flaskhals nätverk (CBN) tillämpas på audio-visuella data. Vi bekräftade effektiviteten i detta tillvägagångssätt genom ordigenkänningsförsök i bullriga miljöer, där den CBN-baserade extraktionsmetoden överträffade de konventionella metoderna.
Takashima m.fl. REF utvecklade ett system för djupinlärningsstödd taligenkänning för personer med svår hörselnedsättning.
Audio-Visual Speech Recognition Using Convolutive Bottleneck Networks for a Person with Severe Hearing Loss
{'venue': 'IPSJ Trans. Computer Vision and Applications', 'journal': 'IPSJ Trans. Computer Vision and Applications', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}