Дата:10/11/16
Как пишет N+1, работа программы основана на использовании нейросетей и методов глубинного обучения. При этом ее создателям удалось решить проблему, с которой сталкивались их предшественники: новый алгоритм способен считывать не только слова и словосочетания, но и целые предложения.
Добиться такого результата ученым удалось при помощи программы LipNet, в основе которой лежит LSTM-нейросеть. Эта нейросеть представляет собой подвид рекуррентных нейросетей, для которых характерно наличие обратной связи. Ее главная особенность заключается в том, что она способна обучаться долговременным зависимостям. Помимо этого, исследователи использовали специальную сверхточную нейросеть (STCNN), которая хорошо справляется с задачей анализа видео.
Для обучения программы ученые использовали материала базу данных Grid, в которой было собрано более 32 тысяч видеозаписей. На них 13 человек произносили на английском языке предложения, построенные по одинаковому принципу, но содержащие разные варианты слов для каждой словесной категории. Всего каждое предложение имело по 64 тысячи вариантов.
После того как программа научилась понимать говорящего при помощи 88% выборки Grid, качество ее работы было проверено на оставшихся 12% видеозаписей. В результате исследователи установили, что алгоритм может правильно распознавать речь по губам с точностью в 93,4%, сообщает hitech.newsru.ru.
Исследователи из Оксфорда научили нейросеть читать по губам лучше человека
Группа исследователей из Оксфордского университета создала первую в мире программу, способную распознавать речь по губам на уровне целых предложений лучше, чем это делают подготовленные люди.Как пишет N+1, работа программы основана на использовании нейросетей и методов глубинного обучения. При этом ее создателям удалось решить проблему, с которой сталкивались их предшественники: новый алгоритм способен считывать не только слова и словосочетания, но и целые предложения.
Добиться такого результата ученым удалось при помощи программы LipNet, в основе которой лежит LSTM-нейросеть. Эта нейросеть представляет собой подвид рекуррентных нейросетей, для которых характерно наличие обратной связи. Ее главная особенность заключается в том, что она способна обучаться долговременным зависимостям. Помимо этого, исследователи использовали специальную сверхточную нейросеть (STCNN), которая хорошо справляется с задачей анализа видео.
Для обучения программы ученые использовали материала базу данных Grid, в которой было собрано более 32 тысяч видеозаписей. На них 13 человек произносили на английском языке предложения, построенные по одинаковому принципу, но содержащие разные варианты слов для каждой словесной категории. Всего каждое предложение имело по 64 тысячи вариантов.
После того как программа научилась понимать говорящего при помощи 88% выборки Grid, качество ее работы было проверено на оставшихся 12% видеозаписей. В результате исследователи установили, что алгоритм может правильно распознавать речь по губам с точностью в 93,4%, сообщает hitech.newsru.ru.
Просмотры: 381
При использовании ссылка на ictnews.az обязательнаПохожие новости
- Возросший интерес к iPad снизил поставки персональных компьютеров
- Число сотовых абонентов в Китае превысило 900 миллионов
- Российский рынок связи может заработать дополнительно $3 млрд
- Папа Римский станет редактором на новом новостном портале
- Лютфи Заде поблагодарил Президента Ильхама Алиева
- Британское правительство берет на работу эксперта по открытому коду
- Apple приближается к юридической победе в споре с тайваньской HTC
- 22 июля - День национальной прессы Азербайджана
- Xalq Bank начал выпуск Visa Internet Card
- В США забастовали 45 тыс. сотрудников оператора Verizon
- Известный ИТ-бизнесмен погиб в автокатастрофе
- Министерство транспорта Азербайджана планирует применить единую систему оплаты в общественном транспорте
- С начала года к азербайджанской образовательной сети подключены около 100 школ
- ГКВИ объявил набор IT консультантов для регистрации недвижимости и кадастра
- В Азербайджане продлены лицензии двух телерадиоструктур