唇形合成语音与唇形语音识别
唇形合成语音与唇形语音识别共33页
42、只有在人群中间，才能认识自 己。——德国
43、重复别人所说的话，只需要教育； 而要挑战别人所说的话，则需要头脑。—— 玛丽·佩蒂博恩·普尔
44、卓越的人一大优点是：在不利与艰 难的遭遇里百折不饶。——贝多芬
唇形合成语音与唇形语 音识别
6、纪律是自由的第一条件。——黑格 尔 7、纪律是集体的面貌，集体的声音， 集体的 动作， 集体的 表情， 集体的 信念。 ——马 卡连柯
8、我们现在必须完全保持党的纪律， 否则一 切都会 陷入污 泥中。 ——马 克思 9、学校没有纪律便如磨坊没有水。— —夸美 纽斯
10、一个人应该：活泼而守纪律，天 真而不 幼稚， 勇敢而 鲁莽， 倔强而 有原则 ，热情 而不冲 动，乐 观而不 盲目。 ——马 克思
基于多模态信息融合的语音识别技术研究
基于多模态信息融合的语音识别技术研究近年来，随着计算机技术的不断发展和语音处理技术的不断完善，基于多模态信息融合的语音识别技术得到了广泛的研究和应用。
本文将从多个角度探讨这一技术的研究现状及未来发展趋势。
一、概念与原理多模态信息融合技术是指将来自不同模态的数据进行有机组合，以弥补单一模态下缺陷，多模态信息相互协调，从而提高数据处理效果的一种技术。
其原理在语音识别中的体现是将多个语音输入进行融合，利用音、形、意综合信息来精确识别语音内容。
二、研究现状基于多模态信息融合的语音识别技术研究目前已经取得了一些进展。
在多个语音输入的融合方面，利用多麦克风信息融合技术已经逐渐普及，利用多媒体信息和面部表情信息辅助进行语音识别也是非常常见的手段。
一些学者还专门研究了语音和口型之间的关系，提出了基于唇形的语音识别技术，从而进一步提高了语音识别的准确率。
此外，一些学者还采用了深度学习等方法探究多模态信息融合的语音识别技术，如使用卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）来进行特征提取。
三、应用前景基于多模态信息融合的语音识别技术有着广阔的应用前景。
首先，在智能家居领域，语音识别技术已经逐渐成为了触发智能家居设备的标准之一。
在此基础上，通过利用多模态信息融合的技术，可以进一步提高语音指令的识别率，实现更加智能化的家居控制。
其次，对于手机语音识别等领域，利用多模态信息融合的技术可以进一步提高语音输入的识别率，让用户更加便捷地使用语音输入。
此外，多模态信息融合的语音识别技术还可以应用于警用指挥、医学诊断等领域，提高技术在实际应用中的准确率和效率。
四、存在的问题虽然基于多模态信息融合的语音识别技术已经取得了一些进展，但是仍然面临一些问题。
首先，融合模式和融合入手点目前还没有统一的标准和准则，如何更好地利用多模态信息融合技术，是目前需要探讨和解决的问题。
其次，语音信号的噪声环境、说话人的不同、口音的不同等因素也会影响到语音识别的准确率，在不同环境下构建多模态信息融合识别系统的难度也相应增加。
唇语识别技术的发展与应用前景
唇语识别技术的发展与应用前景近年来，随着人工智能技术不断的发展和应用，唇语识别技术逐渐成为人们关注的焦点。
唇语识别技术是指通过分析和识别口唇的形状和运动，从而推测出人们所说的话语内容。
本文将探讨唇语识别技术的发展历程，以及在不同领域中的应用前景。
一、唇语识别技术的发展过去几十年来，唇语识别技术经历了巨大的发展，从最初的基于人工规则的方法，到如今广泛应用机器学习和深度学习的技术。
唇语识别技术主要包括以下几个步骤：1. 数据采集：通过使用高清摄像设备，对不同人群的口唇图像进行采集和记录。
2. 预处理：对采集到的图像进行去噪、降噪，以及对光照条件和口红颜色进行校正。
3. 特征提取：通过使用图像处理算法，提取口唇图像中的关键特征，如唇形、唇线轮廓和唇部运动。
4. 模型训练：使用机器学习算法，如支持向量机（SVM）或深度神经网络（DNN），对口唇特征与语音之间的关系进行建模和训练。
5. 识别和解码：将训练好的模型应用于新的口唇图像，并通过解码算法将唇语转化为文字。
随着计算机性能的提升和算法的不断优化，现如今的唇语识别技术已经具备了一定程度的准确性和稳定性，可以在实际应用中发挥作用。
二、唇语识别技术的应用前景1. 提升辅助通信技术：唇语识别技术可以为听障人士提供一种新的、无需借助手语或文字沟通的交流方式。
通过实时识别和解码，将口唇运动转化为文字，进而实现语音的传递和交流。
2. 提高安全控制系统：唇语识别技术可以用于安全控制场景中，例如在银行自动提款机上，通过唇语识别系统验证用户的身份，提高系统的安全性。
3. 辅助犯罪侦查：唇语识别技术在犯罪侦查中也有着广泛的应用前景。
通过分析嫌疑人的唇语，可以对其口述内容进行识别和记录，为犯罪侦破提供有力的证据。
4. 情感识别和健康监测：口唇运动与情感状态之间存在一定的关联性。
唇语识别技术可以应用于情感识别领域，通过分析口唇的微小变化，对个体的情感状态进行判断和监测。
此外，唇语识别技术还可以用于健康监测领域，通过分析口唇的形状和颜色，实时监测个体的健康状况。
唇形合成语音与唇形语音识别
各种唇读系统比较
•
各种唇读系统比较
国内的进展
国内言语工程方面比较关注多模态的人机交互研究，包括语音和情感的合成识别等相关方面的 研究。做的比较好的有：清华大学电子工程系和计算机系、北京大学言语听觉研究中心，中科 院自动化所、科大讯飞、微软亚洲研究院等。
唇读流程
图像采集检测与定位特征提取识别方法
基于模型
1）主动轮廓模型（Snake算法）：Snake是一条变形的曲线，主要靠两 个函数来提取特征。 2）可变模型：特定的主动轮廓模型
特点：数据量小、较为准确
基于像素
1）直接像素法
2）矢量量化 3）主成分分析 4）基于光流：脸部采集、光的速度看唇动
基于像素 优点：可以采集到所有的数据 缺点：数据量大、运算量大、收到光线的影响
研究内容
• • （3）对语音、唇型的参数提取和数据分析 根据不同的信号库和研究目的，选择适当的参数，设计提取算法，进行数据分析 建立统计模型，并进行相关理论领域的探讨。 • ①语音主要的参数有：时长、基频(F0)、辅音强频区、振幅、谱倾斜率、共振峰 的音轨、辅音和元音之间共振锋的过度段、VOT等等。在技术上，提取声学参数是采
每一帧建立唇线自动匹配系统，手动调整12 个外唇线关键和 9 个内唇线关键点，
能够自动保存关键点参数。
EILAN提出的唇边缘检测模型
•
识别前期：
用隐马尔科夫模型进行序列.一个隐马尔可夫模型(HMM)是一个双随机序列,包 括状态序列和可观察值序列。
用MFCC(mel-frequency cepstrum coefficients)提取13维的参数。加能量、幅
图像采集
1）正面采集
在拍摄获取发音者的口型图像序列时,通过在紧靠面 部侧面放置一面镜子的方法,同步记录发音时的正面 和侧面图像。但是在实际应用中放置镜子的方法有时 带来不便。
基于深度学习的唇语识别研究
基于深度学习的唇语识别研究一、引言唇语是一种通过观察嘴唇的形态和运动来理解对方语言的非语言交流方式。
唇语识别可以将嘴唇形态和运动转化为文字或语音信号，从而帮助听力受限人士更好地理解对话内容。
基于深度学习的唇语识别技术已经广泛应用于理解口音、识别语音、人脸识别等领域，它的应用前景十分广泛。
二、唇语识别的技术原理唇语识别的技术原理是将视频中的唇形动作转化为可供计算机理解的数字信号，通过这个信号识别出每个唇形动作的含义。
传统的唇语识别方法主要是通过手工提取唇形特征，并使用模板匹配、HMM等算法进行分类。
这种方法的缺点是需要手动设计和选择特征，且对唇形变化的鲁棒性差。
深度学习的出现使得唇语识别技术有了长足的进步，主要是通过将唇形动作转化为图像或者序列信号，并应用神经网络进行训练和识别。
下面分别介绍两种类型的唇语识别技术。
1. 基于图像的唇语识别基于图像的唇语识别技术主要是将视频的每一帧图像作为输入，使用卷积神经网络（CNN）进行训练和识别。
训练数据一般是由许多人不同发音方式的训练集组成，而测试数据则是从视频中提取的嘴唇运动图像。
这种方法的主要优点是训练和推理容易，并且精度较高。
但是它对于光线和嘴唇颜色的不一致性较敏感。
2. 基于序列的唇语识别基于序列的唇语识别和基于图像的唇语识别类似，不同之处在于它是将输入序列作为输入，而不是单个图像帧。
在这种方法中，输入序列包含许多时间步骤，每个时间步骤是来自视频中的一个嘴唇运动图像。
该序列被馈送到循环神经网络（RNN）中，RNN的输出是一个分类结果，表示当前嘴唇动作所代表的信息。
这种方法对于光照、嘴唇颜色以及嘴唇形变等方面具有较好的鲁棒性，但是训练和推理复杂度较高。
三、基于深度学习的唇语识别应用基于深度学习的唇语识别技术已经广泛应用于实际场景。
下面列举一些应用：1. 帮助聋哑人士交流唇语识别可以将人们的嘴唇动作转化为对应的语言和文字信息，从而使听力障碍的人们能够更好地与别人进行交流。
语音识别中的多模态数据融合方法
语音识别是多模态数据融合的重要应用领域之一。
在语音识别中，我们通常使用单一的音频信号进行语音检测和文本转换，然而这种方法存在一些问题，例如环境噪声、口音和语速的变化等。
为了提高语音识别的准确性和鲁棒性，我们需要融合多模态数据，包括音频、唇形、视线等视觉信息。
多模态数据融合的方法主要包括以下几种：1. 特征融合：这种方法将不同模态的数据提取出相似的特征，然后将这些特征进行合并或组合，以提高识别的准确性。
例如，音频特征可以包括MFCC（梅尔频率倒谱系数）和时频域特征，而视觉特征可以包括唇形和视线信息。
这些特征可以通过人工合成或者机器学习方法自动提取。
2. 决策融合：这种方法将不同模态的数据进行分类或聚类，然后将各个分类或聚类的结果进行合并，以得到最终的识别结果。
这种方法通常适用于多分类问题，可以通过投票、加权投票等方法进行决策融合。
3. 深度学习模型融合：这种方法利用深度学习模型对不同模态的数据进行建模和预测，然后将各个模型的预测结果进行融合。
常用的深度学习模型包括卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）和长短时记忆网络（LSTM）等。
这些模型可以对音频和视觉信息进行联合建模，从而提高识别的准确性和鲁棒性。
在多模态数据融合中，如何选择合适的数据融合方法取决于数据的性质和任务的需求。
例如，对于简单的语音识别任务，特征融合可能就足够了；而对于复杂的场景，如语音识别与面部表情识别结合的任务，决策融合或深度学习模型融合可能更为合适。
在实践中，我们还需要考虑如何处理数据不平衡问题。
由于不同的模态数据可能存在不平衡的情况，我们需要采用一些方法来平衡各个模态数据的影响力，例如使用权重平均法、加权投票法等。
此外，我们还需要考虑如何处理噪声干扰和异常值等问题，以提高识别的准确性和鲁棒性。
总之，多模态数据融合是一种有效的提高语音识别准确性和鲁棒性的方法。
通过特征融合、决策融合或深度学习模型融合等手段，我们可以将不同模态的数据进行有效的联合建模和预测，从而进一步提高语音识别的性能。
基于唇语的语音识别技术研究
基于唇语的语音识别技术研究在信息化快速发展的今天，语音识别技术已经被广泛应用于人工智能、智能交互、智能安防等领域。
传统的语音识别技术主要依靠声音的频率、绝对振幅、相对振幅等参数进行分析。
然而，这些技术往往受到环境噪声等因素的干扰，导致识别率较低。
为了提高语音识别的准确度和实用性，研究人员开始探索唇语作为语音识别的辅助手段，即基于唇语的语音识别技术。
唇语是指通过观察口唇的运动来猜测说话人所说的话。
唇语是人们在语言交流中非常重要的一种补充手段，尤其是在嘈杂的环境下，具有不可替代的作用。
不仅如此，唇语还有潜力成为一种较为可靠的自然语言界面，可以用于代替手语、键盘输入等传统的输入方式，大幅降低视力、听力等使用障碍人士的学习和生活成本。
基于唇语的语音识别技术主要分为两个方向：唇形特征提取和唇语音频特征提取。
一、唇形特征提取唇形特征提取是指通过唇部图像获取唇形信息，然后通过特征提取算法将其转化为数字信号进行处理。
常见的唇形特征包括唇部颜色、上唇和下唇位置等。
在唇形特征的提取过程中，需要对不同的唇形做出针对性的处理，以提高识别的准确率。
唇形特征提取技术主要应用于人脸识别、个性化推荐等领域。
唇形作为人脸的一个细节，很容易受到个人习惯、装扮等因素的影响，因此利用唇形特征进行人脸识别，可以得到更加准确和细致的匹配结果。
在个性化推荐方面，唇形特征可以用来判断用户当前的情绪状态，从而推出适合用户口味的音乐、电影等内容。
二、唇语音频特征提取唇语音频特征提取是指通过唇部振动产生的声波信号进行语音识别。
该技术利用人嘴巴在发音时所产生的形态和动态的变化，从而进行语音识别。
唇语音频特征提取技术解决了传统语音识别技术受到环境噪声干扰的问题。
唇语音频特征提取技术的核心是提取语音中的共振峰参数。
共振峰是指声音在空气中传播时，由空气对振动物体的作用而产生的特殊声波形状。
通过挖掘共振峰的声音特征，唇语音频特征提取技术可以在嘈杂的环境下更为准确地完成语音识别。
唇语识别技术在残疾人辅助与语音识别中的应用
唇语识别技术在残疾人辅助与语音识别中的应用唇语识别技术是指通过识别口唇的形状和运动来识别语言信息的技术。
由于不同语言的发音方式和声音频率有很大的差异，特别是对于失聪和失语的人来说，识别口型和唇形运动能够增强他们理解和学习语言的能力，帮助他们更加轻松地参与社交活动和表达自己。
残疾人辅助中的唇语识别技术应用失聪人群是唇语识别技术最主要的应用群体之一。
这些人往往无法通过听觉来理解语言信息，而借助唇语识别技术，他们能够通过观察说话人的口型和唇形运动来获取语言信息。
此外，唇语识别技术还可以用于失语人群中作为一种交流手段。
失语人群无法通过声音来表达自己的意思，但是通过唇语的方式，他们可以借助肢体语言和相应的手势来表达自己的意图，从而实现基本的交流。
另外，唇语识别技术也可以用于辅助其他身体障碍的人群。
比如脊髓损伤、中风等疾病患者，由于身体上的障碍，他们很难通过正常的语言交流来表达自己的意思。
但是通过唇语识别技术，这些患者可以用嘴唇和舌头运动来产生语言信息，从而实现基本的交流。
唇语识别技术在语音识别中的应用除了残疾人辅助之外，唇语识别技术还被应用于语音识别领域。
由于声音的传输和储存会受到环境因素的影响，比如噪声、回声等，使得语音识别技术变得更加复杂和困难。
而唇语识别技术可以通过视频图像来获取口型的信息，避免了声音传输和环境因素带来的影响，从而提高语音识别的准确性和可靠性。
唇语识别技术的发展趋势尽管唇语识别技术在残疾人辅助和语音识别中有着广泛的应用，但目前唇语识别技术仍然存在一些困难和挑战。
首先，唇语识别技术需要十分精细的图像处理和信号处理技术的支持。
要识别出一个地区的口语特点需要针对特定地区进行数据训练才能够有效实现唇语识别。
其次，唇语识别技术识别准确率仍然存在提升空间。
特别是面对不同人的不同口形和唇型，唇语识别技术需要更加出色的算法和模型，才能够实现更高效的唇语识别。
综上所述，唇语识别技术作为一种创新的辅助语言交流技术和语音识别技术，不仅有助于弥补残疾人群体的不足，还有着广泛的应用前景。
唇形同步模型的运行时间
唇形同步模型的运行时间
唇形同步模型是一种基于深度学习的语音合成模型，它通过分析说话人的唇形运动来生成与其语音相匹配的口型动画。
这一技术的应用领域非常广泛，包括电影制作、游戏开发、虚拟现实等。
唇形同步模型的运行时间取决于多个因素，包括输入语音的长度、模型的复杂度和计算设备的性能。
一般而言，较短的语音片段可以在几秒钟内完成唇形同步，而较长的语音可能需要几分钟甚至更长的时间来处理。
在实际应用中，唇形同步模型通常需要经过训练来适应不同说话人的唇形特征。
训练过程需要大量的数据和计算资源，耗时较长。
但一旦模型训练完成，并且具备了适应性，生成唇形动画的速度就会显著提高。
唇形同步模型的运行时间对于用户体验来说非常重要。
如果生成唇形动画的速度过慢，会导致口型与语音不同步，影响观看体验。
因此，优化模型的计算速度是唇形同步技术的一个重要研究方向。
唇形同步模型的运行时间是一个复杂的问题，受多个因素影响。
随着技术的进步和算力的提升，我们可以期待唇形同步模型在未来更加高效地生成与语音相匹配的口型动画，为各个领域带来更多可能性。
基于唇形图像的语音识别技术研究与应用
基于唇形图像的语音识别技术研究与应用随着科技的不断发展，人类对于语音识别技术的需求也愈发强烈。
然而，现有的语音识别技术仍然存在一些问题。
例如，有时候语音信号的质量非常差，甚至是无法辨认的。
为了解决这些问题，新的语音识别技术被不断提出并发展。
而基于唇形图像的语音识别技术是一个新近出现的技术。
它通过对唇形图像的识别和分析，来提取和识别语音信号中的信息。
这种技术已经在很多场景下得到了应用，并在某些方面已经取得了很不错的效果。
一、基于唇形图像的语音识别技术的原理和过程基于唇形图像的语音识别技术的主要思想是，通过对唇形图像的分析和比对，来准确地识别语音信号中的音频信息。
其原理和过程大致可分为以下几个步骤：第一步，获取唇形信息。
这需要借助摄像头等设备来实现，将说话人的唇部区域拍摄下来，并将其转换成数字图像。
第二步，对唇形图像进行处理。
这包括对图像进行预处理、特征提取等操作，以从唇形图像中提取出语音信息。
第三步，对提取出的语音信息进行分析。
这需要将唇形图像转换成数字信号，并对其进行信号处理和分析等操作。
第四步，将语音信息进行识别。
这需要对分析得到的语音信息进行匹配和识别，以得到最终的语音识别结果。
二、基于唇形图像的语音识别技术的应用基于唇形图像的语音识别技术可以应用于很多场景，下面就介绍几个具体的应用场景：1. 辅助听力障碍者的交流。
使用基于唇形图像的语音识别技术，可以将说话者的唇形图像转换成文字或声音，这对于听力障碍者的交流非常有帮助。
2. 电影或视频的字幕制作。
基于唇形图像的语音识别技术可以用于自动生成电影或视频的字幕，从而在观影过程中提供更好的交互体验。
3. 语音交互式应用。
在一些应用场景下，语音交互式应用可以提供更简单、方便的交互方式。
基于唇形图像的语音识别技术可以提高这类应用的准确度和可用性。
4. 安全身份验证。
使用基于唇形图像的语音识别技术，可以进行声纹识别和唇形识别的结合验证，从而提高安全性和可靠性。
wav2lip算法原理
实用文档
wav2lip算法原理
Wav2Lip算法原理：实现语音到唇形的转换
Wav2Lip是一种基于深度学习的算法，可以将语音转换为唇形，从而实现语音和唇形的同步。
这种算法可以应用于多种场景，例如视频制作、语音合成、虚拟人物等。
Wav2Lip算法的原理是基于两个神经网络：一个是语音识别网络，另一个是唇形生成网络。
语音识别网络可以将语音转换为文本，而唇形生成网络可以将文本转换为唇形。
这两个网络可以通过训练来实现最佳的转换效果。
在训练过程中，Wav2Lip算法需要大量的语音和唇形数据。
这些数据可以来自于真实的人类语音和唇形，也可以来自于虚拟人物的语音和唇形。
通过这些数据，算法可以学习到语音和唇形之间的关系，从而实现准确的转换。
在实际应用中，Wav2Lip算法可以通过多种方式实现语音到唇形的转换。
例如，可以将语音输入到算法中，然后生成对应的唇形视频。
也可以将唇形视频输入到算法中，然后生成对应的语音。
这些转换可以实现多种应用，例如视频制作、语音合成、虚拟人物等。
Wav2Lip算法是一种非常有用的算法，可以实现语音到唇形的转换。
通过这种算法，我们可以实现更加自然、准确的语音和唇形同步，从而提高视频制作、语音合成、虚拟人物等应用的质量和效果。
唇语识别技术研究
唇语识别技术研究
近年来，随着科技的不断发展，唇语识别技术逐渐崭露头角，成为了人工智能领域研究的热门方向之一。
唇语识别技术将口形、唇形、面部表情等信息通过图像和视频分析提取出来，结合语音识别技术，可以达到高准确率的声音识别与语义分析效果。
唇语识别技术具有广泛应用前景，如安全监控、语音障碍者的辅助交流、虚拟现实等领域，它将极大地拓展声音识别技术的应用，可以帮助人们更好地进行信息交流。
唇语识别技术的优点在于，它可以实现“无声”语音识别。
在嘈杂环境或者语音障碍者无法发声的情况下，唇语识别技术可以帮助他们进行正常的交流。
此外，在安全监控领域，唇语识别技术可以有效识别人员是否在密谋犯罪活动，保护公共安全。
而在虚拟现实领域，唇语识别技术可以实现面部表情的实时传输，提高沉浸感和真实感。
然而，唇语识别技术仍有一些挑战需要解决。
首先是光线、阴影和嘴唇的遮挡等环境和物理因素的影响，会导致唇语识别的准确率下降。
其次是口型的多样性，不同人的口型存在巨大的差异，因此需要进行针对性的训练和优化。
最后，语音识别与唇语识别的联合应用也需要更深入的研究。
目前，国内外已经有很多学者对唇语识别技术展开了研究。
其中，深度学习、卷积神经网络等技术受到广泛关注。
此外，为了更好地应用唇语识别技术，科学家们还在不断探索其在不同领域的应用场景，如医疗、安全、教育等。
唇语识别技术的发展与普及需要不断的技术创新与研究，特别是在需要“无声”语音识别的场景中发挥重要作用。
相信随着技术的不断提升，这项具有广泛应用前景的技术将会发挥越来越重要的作用，改变人们的语音交流方式，并在各个领域取得更为广泛的应用。
基于深度学习的语音唇形识别技术研究
基于深度学习的语音唇形识别技术研究语音唇形识别是指通过观察人的口唇运动来推断出其语音信息，这项技术可以用于人机交互、疑犯识别等领域。
而基于深度学习的语音唇形识别技术，则是在人工神经网络的基础上实现的。
接下来，笔者将对这项技术进行阐述，并介绍其应用现状和未来发展方向。
一、深度学习深度学习是指一种通过多层神经网络实现的人工智能技术。
它的核心思想是模拟人类的神经系统，通过一层层的学习，实现对数据的理解和归纳。
深度学习和传统的机器学习相比，其优势在于可以自动提取特征，并且可以处理非线性和高维数据。
二、语音唇形识别技术语音唇形识别技术的基本原理是观察人的口唇运动以推断其语音信息。
在过去，这项技术主要是通过人工特征提取的方法实现的。
但是，由于人工特征提取需要考虑多种因素，如光线、角度、噪声等，因此在实际应用中存在一定的困难。
基于深度学习的语音唇形识别技术则具有以下优点：1. 自动提取特征：深度学习可以自动提取特征，无需采用人工方法，减少了因人工提取特征所带来的误差。
2. 处理非线性和高维数据：深度学习可以处理非线性和高维数据，这对于语音唇形识别等复杂任务来说非常重要。
3. 更好的准确度：许多研究表明，基于深度学习的语音唇形识别技术相较于传统方法，在准确度上有很大的提升。
三、应用现状语音唇形识别技术的应用主要涉及到语音识别、人机交互、医疗等多个领域。
以下是一些现有的应用案例：1. 语音识别：语音唇形识别技术可以被用于帮助听力受损者更好地识别声音。
2. 人机交互：智能客服、智能家居等应用中，语音唇形识别技术可以增强用户体验，提高交互效率。
3. 医疗：语音唇形识别技术可以帮助医生更好地理解和诊断患者的语言障碍等疾病。
四、未来发展方向目前，基于深度学习的语音唇形识别技术还存在许多挑战和瓶颈。
以下是一些未来的发展方向：1. 特征融合技术：为了提高唇形识别的准确度，可以结合其他信息，如声学信息、音频信号等。
2. 模型优化技术：现有的语音唇形识别模型仍然存在一定的局限性，需要通过模型优化技术来提高其准确度和实用性。
推出“唇语识别”技术, 搜狗再上热门 不出声也能“听”懂你
推出“唇语识别”技术，搜狗再上热门不出声也能
“听”懂你
在人工智能概念火热的当下，人机交互的发展方向也正趋于多元化，从最初的键盘打字到触控屏，再到现在的语音交互和手势交互，无一不是前沿技术落地的结果。
12月14日消息，搜狗今天正式推出全新的人机交互新技术——唇语识别，这也是业内首个公开演示的唇语识别系统，通过机器视觉识别，不用听声音，仅靠识别说话人唇部动作，就能解读说话者所说的内容。
与已有的语音识别产品不同，唇语识别是一项基于机器视觉与自然语言处理于一体的技术，因此在研发难度上比语音识别大得多。
搜狗语音交互中心技术总监陈伟告诉记者，搜狗的唇语识别技术首创了复杂端到端深度神经网络技术进行中文唇语序列建模，通过数千小时的真实唇语数据训练，加上搜狗在自然语言处理方面的强大优势，最终取得了业。
基于唇形的语音生成方法、装置和系统及存储介质[发明专利]
![基于唇形的语音生成方法、装置和系统及存储介质[发明专利]](https://img.taocdn.com/s3/m/c01506975acfa1c7ab00cc41.png)
专利名称：基于唇形的语音生成方法、装置和系统及存储介质专利类型：发明专利
发明人：刘博,李秀林
申请号：CN202010650146.6
申请日：20200708
公开号：CN111916054A
公开日：
20201110
专利内容由知识产权出版社提供
摘要：本发明提供一种基于唇形的语音生成方法、装置和系统及存储介质。
方法包括：获取包含唇形信息的实际图像序列；从实际图像序列的每个实际图像中分别提取唇部特征，以获得实际唇部特征序列；将实际唇部特征序列输入唇语识别网络，以获得实际中间表示序列，其中，实际中间表示序列是音子后验概率序列或音子序列；以及将实际中间表示序列输入目标语音生成网络，以获得目标发音人的目标语音，目标语音的内容与实际图像序列中的唇形信息表达的语音内容一致。
上述方式无需将唇形信息转换成文本再基于文本进行语音合成，这样可以降低文本识别错误进一步传导带来的影响，同时可以使得生成的语音能够与唇形信息更好地匹配。
申请人：标贝(北京)科技有限公司
地址：100192 北京市海淀区西小口路66号中关村东升科技园·北领地B-2号楼2层A203A(东升地区)
国籍：CN
代理机构：北京睿邦知识产权代理事务所(普通合伙)
更多信息请下载全文后查看。
智能语音识别技术的创新和应用前景
智能语音识别技术的创新和应用前景随着人工智能技术的飞速发展，智能语音识别技术开始逐渐走进我们的生活中。
智能语音识别技术是指将语音信号转换成可识别、可处理的数值信号，并在计算机中进行语音分析、识别及语义理解等操作的技术。
它涵盖了人机交互、自然语言处理、机器学习、语音压缩、语音分析和语音合成等多个方面，是人工智能领域内重要的技术之一。
本文就智能语音识别技术的创新和应用前景进行探讨。
一、智能语音识别技术的创新智能语音识别技术的创新主要集中在以下几个方面：1.多语种识别能力的提高：通过使用深度学习、卷积神经网络等技术，智能语音识别技术可以在多种语言之间进行相互转换，大大提高了多语种识别的准确率和效率。
2.声纹识别技术的应用：声纹识别技术是指对个人的生物特征进行识别，即利用人的语音特征进行身份认证和识别。
这种技术逐渐应用于各种安全领域，如电话客服服务、银行的语音导航系统等。
3.唇语识别技术的应用：唇语识别技术是将人的唇形信号转换成可识别的数值信号，进行语音分析、识别及语义理解等操作的技术。
这种技术可以应用于聋哑人的沟通，也可以应用于语音的取证。
4.语音交互技术的改进：语音交互技术是指采用语音作为主要交互方式进行人机交互的技术，如语音聊天、语音搜索等。
这种技术的改进主要体现在更智能化、更人性化和更自然的语音交互体验上。
二、智能语音识别技术的应用前景智能语音识别技术已经广泛应用于各个领域，未来也将持续推动着各个行业的进步和发展。
1.智能家居：智能语音识别技术可以与智能家居设备结合，使得人们可以通过语音指令来控制设备的开关、调节温度等，提高了人们的生活便利性。
2.医疗领域：智能语音识别技术可以应用于医疗领域，如患者病历记录、诊疗建议推荐等。
通过使用智能语音识别技术，医疗领域的工作效率可以很大程度上提高。
3.汽车行业：智能语音识别技术可以与汽车的智能系统结合，使得人们可以通过语音指令来控制车辆的开关、导航等，提高了人们的驾车体验。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
用比较经典和成熟的算法，共振峰和带宽用基音同步协方差（co-variance）LPC提取,
基频用倒谱的方法提取。 • ②唇型信号参数：内外唇线、唇宽度、唇高度、唇突度等。唇线特征提取主要是 对已经提取的矩形区域进行唇区域和非唇区域的分割，然后对唇区域用已有唇模型分 别检测出唇边缘。（13个参数） • ③总结语音学唇位，根据每一个音的唇型变化(根据关键点运动轨迹描述唇线的 变化),基于统计学上的归纳和分类,建立唇形数据库，从而得出唇位的类型。
国外的研究现状
最早的唇读系统是 1984 年由（伊利诺伊大学）UIUC大学patajan构建，系统 中采用的方法是对每一个词对应一个特征矢量序列，识别时，将输入唇读序 列图中得到特征矢量序列依存与词库中的每一个词模板进行相似度距离测度 计算。将相似度最高的作为结果输出。由于它没有使用自动时间归正处理， 因此方法有训练时的语速与识别时语速完全一致这一不可能的苛刻要。后来 Mase和Pentland采用了线性时间归正技术（LTW）改进了效果，Patajan也加 入了动态时间归正算法（DTW）对原系统做了改进。加利福利亚大学 UCSC 的 Michael.M.Cohen 博士也是最早从事唇读模拟和研究的研究者之一，他所 在的实验室 Perceptual Science Lab 完成了多项唇语模拟的项目，为聋哑人 创造了良好的人机交互环境,一种虚拟语言模拟系统为聋哑儿童提供学习和交 互的环境。MIT媒体实验室的学术带头人Pentland教授将光流技术引入唇读特 征的提取工作。福罗里达中心大学计算机系的Glenn A.Martin也于 1992 年采 用光流技术解决唇读问题，对光流序列进行了时间归正，提出了相关匹配算 法。
口唇解剖图
基本知识
基本知识
•
下唇与上齿接近能产生唇齿音f、v。在元音发音中，圆唇的结果 能发出圆唇元音。此外，舌尖元音加上圆唇的作用，能发出【ʮ】 等圆唇舌尖元音。
•
•
元音：和唇形的关系，区别特征，圆唇和展唇，共振峰的关系
辅音：主要的发音部位之一。
国际音标表
唇读
唇读(lip-reading/speech-reading), 是指 通过观察说话者的口型变化 ,“读出”或“部
研究内容
• • （3）对语音、唇型的参数提取和数据分析 根据不同的信号库和研究目的，选择适当的参数，设计提取算法，进行数据分析 建立统计模型，并进行相关理论领域的探讨。 • ①语音主要的参数有：时长、基频(F0)、辅音强频区、振幅、谱倾斜率、共振峰 的音轨、辅音和元音之间共振锋的过度段、VOT等等。在技术上，提取声学参数是采
化信息。
3）正面、侧面采集
采用两个摄像装置采集图像 , 图像序列间的同步会带 来很大的问题
检测与定位
• 降低图像处理的难度,检测唇的边缘 • 设计平台 • 矩形框
第一列是表示原始唇区域， 第二列表示别分类出的唇区域和非唇区域， 第三列代表根据唇模型画出的唇线边缘。
特征提取
基于模型
方 法
基于像素
混合特征
研究内容
• • （4）建立语音驱动的唇位模型 根据统计数据建立语音和唇型之间的关联模型，建立语音驱动的唇位模 型。首先对文本进行国际音标的转换，使其成为音位序列，然后按音节为单 位，声韵母分别调用各自对应的唇位图像组进行拼接，可用内插法解决语音 和唇位的时间对应。
对每一个视频文件，使用非线性编辑器对采集的图像进行分帧（每秒24帧），对
国外研究现状
国际上目前语音学基础理论研究的前沿正从过去单一的语音学转向语音 学科的整体研究，这种多学科整体研究的集中体现就是“语音多模态(multimodal of speech)”研究。由于语音多模态研究的基础理论成果能够促进相 关信息科学的发展，因而许多国家都将语音多模态研究作为支持的重点，著
度几个信号，求导提取参数18个。
L/O/G/O
Thank You!
分读出”其所说的内容.研究唇读目的是利用
视觉信道信息补充听觉信道的信息 ,以提高计 算机系统的理解力.
计算机唇读
•
计算机唇读是指通过建立口型模型和分析运动参数,定量地处理唇动信息辅助进行语音 识别,或者是直接对序列图像进行分类和识别,以提高语音识别技术的准确率和鲁棒性。
鲁棒性就是系统的健壮性。它是在异常和危险情况下系统生存的关键。比如说， 计算机软件在输入错误、磁盘故障、网络过载或有意攻击情况下，能否不死机、不崩 溃，就是该软件的鲁棒性。所谓“鲁棒性”，是指控制系统在一定（结构，大小）的 参数摄动下，维持某些性能的特性。根据对性能的不同定义，可分为稳定鲁棒性和性 能鲁棒性。以闭环系统的鲁棒性作为目标设计得到的固定控制器称为鲁棒控制器。
研究内容
（1）建立语音、唇型数据库
模态数据库包括：音位、单音节（解决协同发音）的语音和 视频信号。
1）文本设计：音位、单音节和双音节文本设计。
2）使用两架摄像机进行信号的同步采集，以保证人脸正面和侧面信 号被同时采集，最终获得包含三种单位的语音和唇型参数数据库。
研究内容
• • （2）建立信号处理平台 生理信号的采集设备一般都不带有分析功能，需要根据不同的信号类型 编写各自的信号处理和分析程序，包括信号的读取、剪切、保存、拟定参数 的自动提取、数据的自动保存和统计分析等功能。该平台主要完成内外唇线 及唇线参数的设定与自动提取和批量分析等，主要包括以下功能： • • • ①手动框出包含唇的矩形区。 ②利用支持向量机对唇区域和非唇区域进行分类。 ③对分类出的唇区域利用EILAN提出的唇边缘检测模型自动标记出唇边 缘，对自动标记错误处具有手动修改功能。
每一帧建立唇线自动匹配系统，手动调整12 个外唇线关键和 9 个内唇线关键点，
能够自动保存关键点参数。
EILAN提出的唇边缘检测模型
•
识别前期：
用隐马尔科夫模型进行序列.一个隐马尔可夫模型(HMM)是一个双随机序列,包 括状态序列和可观察值序列。
用MFCC(mel-frequency cepstrum coefficients)提取13维的参数。加能量、幅
各种唇读系统比较
•
各种唇读系统比较
国内的进展
国内言语工程方面比较关注多模态的人机交互研究，包括语音和情感的合成识别等相关方面的 研究。做的比较好的有：清华大学电子工程系和计算机系、北京大学言语听觉研究中心，中科 院自动化所、科大讯飞、微软亚洲研究院等。
唇读流程
图像采集检测与定位特征提取识别方法
混合特征
目前有以下的结合方法：
1）主成分+snake
2) 多尺度空间分析
3）主动面模型
识别方法
1）模板匹配 2）隐马尔科夫模型（HMM）：通过概率，寻找近似性匹配 3）TDNN（延迟神经网络） 德国的斯图加特大学和美国的CMU合作
研究内容
对唇形研究内容分为四个部分：
1）建立语音多模态库；语音、唇位、采集图片、语音（资源库） 2）建立唇形处理平台；矩形框、边缘、修改 3）对语音、唇位参数提取和数据分析，建立统计模型； 4）研究不同生理信号之间的关系，进行语音产生各相关层面的理论与方法研 究，并建立语音驱动的唇型模型合成。（长远目标）用参数驱动合成
L/O/G/O
唇形
唇
唇
唇位于口腔的最前端，分上唇和下唇，两唇共同围成口裂， 口裂两端称口角。唇是言语器官中唯一可以从外部被观察到的 部分，因此在发音过程中唇形的变化被聋哑人用来作为识别对 方讲话的依据。 唇由口轮匝肌组成。轮匝肌又称为唇内肌，它的作用在于 关闭双唇，发出唇音p、b、m等；唇外肌中上唇肌和颧肌司提 升上唇；下唇肌和三角肌管降低下唇，而笑肌和颊肌主绷紧双 唇。
行的。明确了口型的种类也就明确了发音时的状态 ,在这些状态
的基础上进行唇读的识别,就可以去掉直接使用特征向量识别时 状态变化的不确定性 , 缩小状态空间 , 提高最佳状态匹配的收敛 速度。
交叉学科
唇形研究是对语音研究和图像处理的交叉学科的 探索，内容涉及语言学、图像处理、模式识别、计算 机视觉、自然语言理解等多个领域，他的进步可以促 进许多学科的进步。
唇读的识别方法
★ 唇读识别中较常使用的方法是基于特征向量法
把提取的特征作为向量进行HMM的状态匹配。这样做的缺 点是状态不确定 , 搜索的时间和空间规模较大 , 很难做到识别的 实时性。 ★另一种方法是基于口型分类法 人在发相同的音时,口型是基本不变的,发相似的音时口型上 也存在很大的相似性,所以将汉语发音的变化口型进行聚类是可
图像采集
1）正面采集
在拍摄获取发音者的口型图像序列时,通过在紧靠面 部侧面放置一面镜子的方法,同步记录发音时的正面 和侧面图像。但是在实际应用中放置镜子的方法有时 带来不便。
2）不规则人脸对称模型
获取人脸图像时 , 摄像头从人脸正面转过一个角度θ,
这样既能保证一半正面嘴唇轮廓的图像 , 又能反映出 嘴唇突出度和下腭突出度的投影信息。既有人脸正面 图像中嘴唇的内外轮廓动态变化信息 , 又包含人脸侧 面图像反映出来的嘴唇突在出度和下腭突出度动态变
名的研究机构有瑞典皇家理工学院（ KTH ）、美国哈斯金斯语音实验室
（Haskins）、加州大学洛杉矶分校语音实验室(UCLA Phonetics Lab)、日 本东京大学言语生理系等，并在英语和日语的言语产生和多模态人机交互方 面取得了大量的研究成果。应用语言学就是通过各种现代技术着重解决现实 当中的语言问题，是把理论语言学和现代应用技术有机结合的学科，其中人 机的语言情感交互研究是近几年的研究热点。其研究内容从最早的机器翻译 到现今的多模态之一的视位研究。而唇位研究正是可视化研究的重要组成部 分。
基于模型
1）主动轮廓模型（Snake算法）：Snake是一条变形的曲线，主要靠两 个函数来提取特征。 2）可变模型：特定的主动轮廓模型
特点：数据量小、较为准确
基于像素