Automatic Speech Recognition (ASR) by machine är ett attraktivt forskningsämne inom signalbehandlingsområdet och har lockat många forskare att bidra inom detta område. Under det senaste året har det skett många framsteg i automatisk talläsning med införandet av ljud och visuella talfunktioner för att känna igen ord under bullriga förhållanden. Syftet med systemet för ljud-visuell taligenkänning är att förbättra igenkänningsnoggrannheten. I detta papper beräknade vi visuella funktioner med Zernike ögonblick och ljud funktion med Mel Frequency Cepstral Koefficienter (MFCC) på "vVISWa" (Visual Vocabulary of Independent Standard Words) dataset som innehåller insamling av isolerade uppsättningen av stadens namn på 10 högtalare. De visuella funktionerna normaliserades och dimensionen av funktioner som var inställd reducerades av Principal Component Analysis (PCA) för att känna igen det isolerade ordet uttalande om PCA utrymme.Utförandet av igenkänning av isolerade ord baserade på endast visuell och ljud endast funktioner resulterar i 63,88% respektive 100%.
Borde m.fl. REF föreslog en visuell funktionsextraktionsmetod baserad på Zernike moment med huvudkomponentanalys (PCA).
Recognition of isolated words using Zernike and MFCC features for audio visual speech recognition
{'venue': None, 'journal': 'International Journal of Speech Technology', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}