【摘 要】
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唇部视觉信息作为语音识别的辅助信息一直受到广泛关注,为更好的提取唇部视觉信息,提出一种基于稀疏深度信念网络(Deep Belief Network,DBN)和双向长短期记忆网络(Bidirectio
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(No.60972063),宁波市自然科学基金资助项目(NO.2014A610065),宁波大学科研基金(理)/学科资助项目(NO.XKXL1308)
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唇部视觉信息作为语音识别的辅助信息一直受到广泛关注,为更好的提取唇部视觉信息,提出一种基于稀疏深度信念网络(Deep Belief Network,DBN)和双向长短期记忆网络(Bidirectional Long Short-Term Memory,BiLSTM)的视觉语音识别算法。该算法通过在DBN的目标函数后引入混合的范数和范数来实现DBN的稀疏表示,以此稀疏DBN对唇部视觉信息进行稀疏瓶颈特征的提取,再将提取的瓶颈特征送入BiLSTM进行特征的学习分类。实验表明,该算法能有效的识别唇部视觉信息。
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