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研究人员开发了可以从录像中读取嘴唇的AI

发布时间:2019/12/05 新闻 浏览:584

 
实际上,能够从视频中读取嘴唇的AI和机器学习算法并没有什么不同。早在2016年,来自Google和牛津大学的研究人员就详细介绍了一种系统,该系统可以以46.8%的准确度注释视频录像,优于专业的人读机的12.4%准确度。但是,即使是最先进的系统也难以克服唇部运动的歧义,从而阻止其性能超过基于音频的语音识别。
为了追求更好的性能,浙江大学阿里巴巴分校和史蒂文斯理工学院的研究人员设计了一种方法,称为“按语言说话”(LIBS),该方法利用从语音识别器中提取的特征作为补充线索。他们说,它在两个基准上都达到了业界领先的准确性,在字符错误率方面,基准比基准高出7.66%和2.75%。
LIBS和其他类似的解决方案可以帮助那些听障人士观看缺少字幕的视频。据估计,全世界有4.66亿人患有失能性听力障碍,约占世界人口的5%。根据世界卫生组织的数据,到2050年,这一数字可能会超过9亿。
LIBS从人类说话者的视频中以多种尺度提取有用的音频信息,包括序列级别,上下文级别和帧级别。然后,通过识别它们之间的对应关系,将数据与视频数据对齐(由于不同的采样率和空白有时会出现在开头或结尾,视频和音频序列的长度不一致),并且它利用过滤技术来优化蒸馏功能。
LIBS的语音识别器和口语阅读器组件均基于基于注意力的序列到序列体系结构,这是一种机器翻译方法,可将序列的输入(即音频或视频)映射到带有标签的输出和注意值。研究人员对上述内容和LRS2进行了培训,LRS2包含来自BBC的45,000多个口头句子,以及CMLR,它是最大的中文普通话口语语料库,具有来自中国网络电视台网站的100,000多个自然句子(包括3,000多个中文)字符和20,000个词组)。
该团队指出,由于某些句子的简短性,该模型难以在LRS2数据集上实现“合理的”结果。 (解码器努力从少于14个字符的句子中提取相关信息。)但是,一旦对最大长度为16个单词的句子进行了预训练,则解码器将提高LRS2数据中句子结尾部分的质量通过利用上下文级别的知识进行设置。研究人员在描述其工作的论文中写道:“ [LIBS减少了]对无关框架的关注。” “帧级知识提炼进一步提高了视频帧特征的可分辨性,使注意力更加集中。”