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基于Transformer-LSTM的闽南语唇语识别
1
作者
曾蔚
罗仙仙
王鸿伟
《泉州师范学院学报》
2024年第2期10-17,共8页
针对端到端句子级闽南语唇语识别的问题,提出一种基于Transformer和长短时记忆网络(LSTM)的编解码模型.编码器采用时空卷积神经网络及Transformer编码器用于提取唇读序列时空特征,解码器采用长短时记忆网络并结合交叉注意力机制用于文...
针对端到端句子级闽南语唇语识别的问题,提出一种基于Transformer和长短时记忆网络(LSTM)的编解码模型.编码器采用时空卷积神经网络及Transformer编码器用于提取唇读序列时空特征,解码器采用长短时记忆网络并结合交叉注意力机制用于文本序列预测.最后,在自建闽南语唇语数据集上进行实验.实验结果表明:模型能有效地提高唇语识别的准确率.
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关键词
唇语识别
闽南语
TRANSFORMER
长短时记忆
网络
(LSTM)
用时空卷积神经网络
注意力机制
端到端模型
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职称材料
题名
基于Transformer-LSTM的闽南语唇语识别
1
作者
曾蔚
罗仙仙
王鸿伟
机构
泉州师范学院数学与计算机科学学院
福建省大数据管理新技术与知识工程重点实验室
智能计算与信息处理福建省高等学校重点实验室
出处
《泉州师范学院学报》
2024年第2期10-17,共8页
基金
福建省教育厅中青年教师教育科研项目(JAT200542)。
文摘
针对端到端句子级闽南语唇语识别的问题,提出一种基于Transformer和长短时记忆网络(LSTM)的编解码模型.编码器采用时空卷积神经网络及Transformer编码器用于提取唇读序列时空特征,解码器采用长短时记忆网络并结合交叉注意力机制用于文本序列预测.最后,在自建闽南语唇语数据集上进行实验.实验结果表明:模型能有效地提高唇语识别的准确率.
关键词
唇语识别
闽南语
TRANSFORMER
长短时记忆
网络
(LSTM)
用时空卷积神经网络
注意力机制
端到端模型
Keywords
lip-language
Minnan language
Transformer
long short term memory(LSTM)
using spatiotemporal convolutional neural networks
attention mechanism
end-to-end model
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于Transformer-LSTM的闽南语唇语识别
曾蔚
罗仙仙
王鸿伟
《泉州师范学院学报》
2024
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