能读取视频中人物唇语的人工智能

2019年12月05日由 TGS 发表 27431 0

2016年，谷歌和牛津大学的研究人员详细介绍了一个系统，该系统能够以46.8%的准确率，标注视频片段，实测超过了专业唇读器12.4%的准确率。但是，即使是最先进的系统也很难克服嘴唇动作的模糊性，基于此，它们的表现根本无法超越基于音频的语音识别。

为了开发更高效的语言识别系统，阿里巴巴、浙江大学和史蒂文斯理工学院的研究人员设计了一种被称为LIBS的方法，和其他类似的解决方案一样，LIBS可以帮助那些听力差的人跟踪缺少字幕的视频。

据估计，全世界有4.66亿人患有致残性耳聋，约占世界人口的5%。根据世界卫生组织的数据，到2050年，这一数字可能会增加到9亿多人。而换种思路想想，它也是外语不好的剧迷福音，在它的帮助下，外语不好的人完全可以独自在外网看喜欢的电影或电视剧。

LIBS从多尺度（包括序列级、上下文级和帧级）的说话人视频中提取有用的音频信息。然后，它通过识别这些数据与视频数据之间的对应关系（由于不同的采样率和有时出现在开始或结束处的空白，视频和音频序列具有不一致的长度）来将这些数据与视频数据对齐，并且利用滤波技术来细化提取的特征，进一步增加准确度。

LIBS的语音识别器和唇读器组件，主要依靠一种基于注意力的序列到序列的体系结构，这是一种映射序列输入的机器翻译方法。研究人员对模型进行了训练，内容主要来自BBC的45000个口语句子，以及CMLR——中国最大的普通话唇读语料库，其中有来自中国网络电视网站的10万多个自然句(包括3000多个汉字和2万个短语)。

在训练过程中，该小组注意到，由于一些句子很短，模型很难在LRS2数据集上获得“合理”的结果，原因是解码器很难从少于14个字符的句子中提取相关信息。另一方面，如果对最长为16个单词的句子进行预训练，那么解码器就会利用上下文级别的知识，提高LRS2数据集中句子结尾部分的质量。对于这两种出乎意料的情况，研究人员在一篇描述他们工作的论文中写道：“前者可能是因为，LIBS减少了对无关帧的关注。后者则很有可能是框架级的知识提取，进一步提高了视频框架特征的可辨别力，使其注意力更加集中。”

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最好的基于Transformer的LLM（上）