深度传感用于无声语音识别： Watch Your Mouth

论文总结

研究机构

University of California, Los Angeles ( UCLA ), The University of Tokyo, Sony CSL Kyoto

摘要

本研究由加州大学洛杉矶分校、东京大学和索尼CSL京都的研究团队进行。他们提出了一种名为"Watch Your Mouth"的无声语音识别方法，利用深度感应技术来捕捉高精度的深度数据，如点云，以重建用户在说话时的嘴唇、舌头和下颌等面部特征。通过对比实验发现，这种方法与基于RGB视频的传统方法相比，能提供更准确和可靠的无声语音识别结果，尤其在处理复杂句子和方言口音方面表现优秀。

问题发现

现有的无声语音识别技术往往受限于环境因素如光照变化和设备位置，并且对不同用户群体的适应性有限。此外，传统的唇读技术难以应对不同设备位置带来的挑战，训练在特定位置的数据可能不适用于其他位置。

解决方案

研究团队开发了一种利用深度数据的统一识别流程，包括点云生成、嘴唇分割、序列到序列的语音识别模型。他们通过实验验证了这种方法在三个不同的传感器位置（手腕、头戴和环境内）的有效性，并且即使在跨用户测试中也能保持较高的准确度。

结果

研究结果表明，该系统能够识别30个不同命令集，并在句子识别上表现出显著的性能提升，相比于使用RGB视频的传统方法，错误率分别下降了5%（字符错误率）和4.57%（单词错误率）。此外，该系统的鲁棒性和通用性使得它能适应不同的设备位置和姿态变化，为未来的无声语音技术应用提供了新的可能。

举一反三

Q1：深度传感在无声语音识别中的应用效果如何？

A1：根据研究，深度传感能够提供高保真的深度数据，有效地捕获演讲者面部的唇部、舌头和下颌等部位在说话时的形状变化，从而实现准确的无声语音识别。

Q2：对比RGB摄像头，深度传感有何优势？

A2：相比RGB摄像头，深度传感对环境光照和设备方向的变化更具鲁棒性。它能捕捉到不受照明影响的精确深度信息，并且不受用户习惯或情绪的影响，提高了识别的稳定性和准确性。

Q3：在不同位置（手腕、头戴式）使用深度传感器进行无声语音识别的效果如何？

A3：研究结果显示，无论是在手腕佩戴还是头戴设备上，深度传感都能实现准确和可靠的无声语音识别。这表明该方法可以适应不同的用户场景，并且具有良好的通用性和鲁棒性。

原文地址：https://dl.acm.org/doi/fullHtml/10.1145/3613904.3642092

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