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近年来,随着深度学习的广泛应用,唇语识别技术也取得了快速的发展.与传统的方法不同,在基于深度学习的唇语识别模型中,通常包含使用神经网络对图像进行特征提取和特征理解两个部分.根据中文唇语识别的特点,将识别过程划分为两个阶段——图片到拼音(P2P)以及拼音到汉字(P2CC)的识别.分别设计两个不同子网络针对不同的识别过程,当两个子网络训练好后,再把它们放在一起进行端到端的整体架构优化.由于目前没有可用的中文唇语数据集,因此采用半自动化的方法从CCTV官网上收集了6个月20.95GB的中文唇语数据集CCT