1、我們介紹了唇語(yǔ)女孩江南夢(mèng)靠讀唇成為清華博士的故事，引起了強烈反響，也有小伙伴質(zhì)疑這種康復模式不科學(xué)。

2、聽(tīng)障患者在言語(yǔ)康復過(guò)程中到底該不該學(xué)習讀唇語(yǔ)呢。

3、唇讀對聽(tīng)障患者的影響到底是怎樣的。

4、是否會(huì )造成聽(tīng)覺(jué)能力進(jìn)一步弱化呢。

5、2019北京國際聽(tīng)力學(xué)大會(huì )上北京大學(xué)第一醫院耳鼻喉頭頸外科魏朝剛主任，詳細介紹了唇讀對聽(tīng)障人群言語(yǔ)識別能力的影響。

6、小編整理了以下要點(diǎn)，或可作為參考。

7、多數聽(tīng)損患者有不同程度唇讀能力。

8、一種感知模態(tài)的剝奪可以刺激另一種代償性的感知模態(tài)增強，比如長(cháng)時(shí)間的耳聾可以導致對視覺(jué)信息的較大依賴(lài)。

9、這就是我們所說(shuō)的感知代償理論。

10、聾人會(huì )表現出自發(fā)的感知代償，因為他們在日常生活中很大程度上依賴(lài)著(zhù)唇讀。

11、臨床發(fā)現絕大多數聽(tīng)力損失者有不同程度的唇讀能力。

M是怎么讀

1、對413名聽(tīng)力損失者調查顯示，日常遇到的言語(yǔ)聲大多數來(lái)自于另一個(gè)人而且絕大多數情況下能看到對方的面部（包括唇部運動(dòng)），因此聽(tīng)覺(jué)和視覺(jué)信息的結合是大多數聽(tīng)力損失人群言語(yǔ)理解的基礎。

2、魏朝剛主任認為，視覺(jué)信息對聽(tīng)力損失者幫助作用很大，對正常聽(tīng)力的人群在噪聲環(huán)境下也有這種幫助作用。

3、唇讀如何影響聽(tīng)損患者言語(yǔ)識別率。

4、北京大學(xué)第一醫院對103例學(xué)齡及以上語(yǔ)前聾兒童進(jìn)行測試，觀(guān)察不同程度聽(tīng)力損失者在三種聆聽(tīng)情況下的言語(yǔ)識別率的變化。

5、單獨聽(tīng)覺(jué)信息(auditory-only，AO)。

6、單獨視覺(jué)信息(visual-only，VO)。

7、聽(tīng)覺(jué)聯(lián)合視覺(jué)信息(auditory-visual，AV)。

8、根據受試者的基線(xiàn)聽(tīng)力水平，分為以下4組：。

m漢語(yǔ)怎么讀

1、無(wú)法完成噪聲下言語(yǔ)測試者。

2、10.0dB≤SNR50＜15.0dB。

3、5.0dB≤SNR50＜10.0dB。

4、SNR50＜5.0dB。

5、結果表明不同聽(tīng)力水平者單獨聽(tīng)覺(jué)信息識別情況下言語(yǔ)識別率無(wú)顯著(zhù)性差異，但不同聽(tīng)力損失程度的受試者均能利用唇讀信息在言語(yǔ)識別上獲益。

6、唇讀作為幫助聽(tīng)力損失者接受日常交流信息的重要輔助手段，其識別能力隨著(zhù)受試者的年齡、唇讀經(jīng)驗、助聽(tīng)器佩戴的時(shí)間和人工耳蝸植入時(shí)間的增加而增加。

7、聽(tīng)力損失程度不是唇讀技能發(fā)展的充要條件，但與低頻聽(tīng)力損失有弱相關(guān)，聽(tīng)覺(jué)輔助（HA、CI）后，有助于提高唇讀語(yǔ)音技能。

8、聽(tīng)覺(jué)輔助干預的時(shí)機、家庭聽(tīng)覺(jué)語(yǔ)言交流環(huán)境均有助于提高唇讀技能。

9、唇讀是否影響聽(tīng)損患者的聽(tīng)覺(jué)能力。

M唇啥意思

1、對于聽(tīng)力損失患者，視覺(jué)信息的確可以補充聽(tīng)覺(jué)信息，采用視聽(tīng)結合模式是可以提高言語(yǔ)識別率的。

2、在噪聲環(huán)境中，視覺(jué)信息，甚至成為占主導地位的信息源。

3、唇讀對聽(tīng)覺(jué)障礙者極為重要，當音量較低或噪音較大時(shí)尤其如此。

4、看話(huà)人通過(guò)觀(guān)察說(shuō)話(huà)人的口唇發(fā)音動(dòng)作、肌肉活動(dòng)及面部表情，形成連續的視知覺(jué)，并與頭腦中儲存的詞語(yǔ)表象比較和聯(lián)系，進(jìn)而理解說(shuō)話(huà)者的內容。

5、在不同情況下，噪聲環(huán)境變化時(shí)，聽(tīng)力損失程度更重時(shí)，記憶、認知能力（老年）下降時(shí)，發(fā)揮作用的占比就會(huì )增大。

6、視覺(jué)語(yǔ)言信息可以使聽(tīng)話(huà)者把注意力集中到一個(gè)特定人的聲音，而“屏蔽”掉其它聲音信息源。

7、日常交流時(shí)使用唇讀信息后，并不能影響聽(tīng)力損失者的聽(tīng)覺(jué)能力，即不存在唇讀對聽(tīng)覺(jué)的“擠占效應”。

m型嘴唇是什么樣子的

1、參加2018AI開(kāi)發(fā)者大會(huì )，請點(diǎn)擊↑↑↑。

2、NasserM.Nasrabadi。

3、唇語(yǔ)識別并非更近才出現的技術(shù)，早在2003年，Intel就開(kāi)發(fā)了唇語(yǔ)識別軟件（AVSR），開(kāi)發(fā)者得以能夠研發(fā)可以進(jìn)行唇語(yǔ)識別的計算機。

4、2016年的唇語(yǔ)識別技術(shù)就已經(jīng)可以支持17500個(gè)詞，新聞測試集識別準確率達到了50%以上。

5、大家一定很好奇唇語(yǔ)識別系統要怎么實(shí)現。

6、等人實(shí)現了使用3D卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )的交叉視聽(tīng)識別技術(shù)進(jìn)行唇語(yǔ)識別，并將代碼托管到GitHub上開(kāi)源：。

7、https://github.com/astorfi/lip-reading-。

8、接下來(lái)就為大家介紹如何使用3D卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )的交叉視聽(tīng)識別技術(shù)進(jìn)行唇語(yǔ)識別，完整的論文可參閱：。

如何讀唇語(yǔ)

1、https://.ieee.org/document/8063416。

2、下面是進(jìn)行唇語(yǔ)識別的簡(jiǎn)單實(shí)現方法。

3、用戶(hù)需要按照格式準備輸入數據。

4、該項目使用耦合3D卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )實(shí)現了視聽(tīng)匹配（audio-）。

5、唇語(yǔ)識別就是這個(gè)項目的具體應用之一。

6、當音頻損壞時(shí)，視聽(tīng)語(yǔ)音識別（Audio-，AVR）被認為是完成語(yǔ)音識別任務(wù)的另一種解決方案，同時(shí)，它也是一種在多人場(chǎng)景中用于驗證講話(huà)人的視覺(jué)識別方法。

7、AVR系統的方法是利用從某種模態(tài)中提取的信息，通過(guò)填補缺失的信息來(lái)提高另一種模態(tài)的識別能力。

8、這項工作的關(guān)鍵問(wèn)題是找出音頻和視頻流之間的對應關(guān)系。

9、我們提出了一種耦合3D卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )架構，該架構可以將兩種模式映射到一個(gè)表示空間中，并使用學(xué)到的多模態(tài)特征來(lái)判斷視聽(tīng)流間的對應關(guān)系。

m讀法發(fā)音

1、▌如何利用3D卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )。

2、我們提出的該架構將結合時(shí)態(tài)信息和空間信息，來(lái)有效地發(fā)現不同模態(tài)的時(shí)態(tài)信息之間的相關(guān)性。

3、我們的方法使用相對較小的網(wǎng)絡(luò )架構和更小的數據集，并在性能上優(yōu)于現有的視聽(tīng)匹配方法，而現有方法主要使用CNN來(lái)表示特征。

4、我們還證明了有效的對選擇（）方法可以顯著(zhù)提高性能。

5、其余部分的實(shí)現包含基于話(huà)語(yǔ)的特征提取的數據集。

6、就唇語(yǔ)識別來(lái)講，必須將視頻作為輸入。

7、使用cd命令進(jìn)入相應的目錄：。

8、運行上述腳本，通過(guò)保存每個(gè)幀的嘴部區域來(lái)提取唇部動(dòng)作，并在畫(huà)框圈出嘴部區域來(lái)創(chuàng )建新的視頻，以便進(jìn)行更好的可視化。

9、所需的arguments由以下Python腳本定義，.py文件中已定義該腳本：。

10、一些已定義的參數有其默認值，它們并不需要進(jìn)一步的操作。

m唇是什么

1、視頻通過(guò)后期處理，使其幀率相等，均為30f/s。

2、使用dlib庫跟蹤視頻中的人臉和提取嘴部區域。

3、所有嘴部區域都調整為相同的大小，并拼接起來(lái)形成輸入特征數據集。

4、數據集并不包含任何音頻文件。

5、使用FFmpeg框架從視頻中提取音頻文件。

6、數據處理管道如下圖所示：。

7、我們所提出的架構使用兩個(gè)不相同的卷積網(wǎng)絡(luò )（ConvNet），輸入是一對語(yǔ)音和視頻流。

8、網(wǎng)絡(luò )輸入是一對特征，表示從0.3秒的視頻中提取的唇部動(dòng)作和語(yǔ)音特征。

9、主要任務(wù)是確定音頻流是否與唇部運動(dòng)視頻在所需的流持續時(shí)間內相對應。

10、在接下來(lái)的兩個(gè)小節中，我們將分別講解語(yǔ)音和視覺(jué)流的輸入。

11、語(yǔ)音網(wǎng)絡(luò )（SpeechNet）。

12、在時(shí)間軸上，時(shí)間特征是非重疊的20ms窗口，用來(lái)生成局部的頻譜特征。

m字怎么讀

1、語(yǔ)音特征輸入以圖像數據立方體的形式表示，對應于頻譜圖，以及MFEC特征的一階導數和二階導數。

2、這三個(gè)通道對應于圖像深度。

3、3秒的視頻剪輯中，可以導出15個(gè)時(shí)態(tài)特征集（每個(gè)都形成40個(gè)MFEC特征），這些特征集形成了語(yǔ)音特征立方體。

4、一個(gè)音頻流的輸入特征維數為15x40x3。

5、語(yǔ)音特征使用SpeechPy包進(jìn)行提取。

6、要了解輸入管道是如何工作的，請參閱：。

7、code/speech_input/input_feature.py。

8、視覺(jué)網(wǎng)絡(luò )（VisualNet）。

9、在這項工作中使用的每個(gè)視頻剪輯的幀率是30f/s。

10、9個(gè)連續的圖像幀形成0.3秒的視頻流。

11、網(wǎng)絡(luò )的視頻流的輸入是大小為9x60x100的立方體，其中9是表示時(shí)態(tài)信息的幀數。

m唇是什么樣子的

1、每個(gè)通道是嘴部區域的60x100灰度圖像。

2、該架構是一個(gè)耦合3D卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )，其中必須訓練具有不同權重的兩個(gè)網(wǎng)絡(luò )。

3、在視覺(jué)網(wǎng)絡(luò )中，唇部運動(dòng)的空間信息和時(shí)態(tài)信息相結合，以此來(lái)利用時(shí)間相關(guān)性。

4、在音頻網(wǎng)絡(luò )中，提取的能量特征作為空間維度，堆疊的音頻幀構成了時(shí)間維度。

5、在我們提出的3D卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )架構中，卷積運算是在連續的時(shí)間幀上對兩個(gè)視聽(tīng)流執行的。

6、用cd命令進(jìn)入專(zhuān)用目錄：。

7、必須執行train.py文件：。

8、對于評估階段，必須執行類(lèi)似腳本：。

9、下面的結果表明了該方法對收斂準確度和收斂速度的影響。

10、更好的結果，也就是更右邊的結果，屬于我們提出的方法。

11、所提出的在線(xiàn)對選擇方法的效果如上圖所示。

12、希望大家可以到Github上找到源碼，開(kāi)始練起。

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