【24h】

Recognition of Visual Speech Elements Using Hidden Markov Models

机译:使用隐马尔可夫模型的视觉语音元素识别

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摘要

In this paper, a novel subword lip reading system using continuous Hidden Markov Models (HMMs) is presented. The constituent HMMs are configured according to the statistical features of lip motion and trained with the Baum-Welch method. The performance of the proposed system in identifying the fourteen visemes defined in MPEG-4 standards is addressed. Experiment results show that an average accuracy above 80% can be achieved using the proposed system.
机译:本文提出了一种使用连续隐马尔可夫模型(HMM)的新型子词唇读系统。构成的HMM根据嘴唇运动的统计特征进行配置,并使用Baum-Welch方法进行训练。提出的系统在识别MPEG-4标准中定义的14个视位的性能。实验结果表明,使用该系统可以达到80%以上的平均精度。

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