【回顾】基于深度学习的中文唇语识别

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分享主题：基于深度学习的中文唇语识别

分享人：戴锡笠，电子科技大学计算机系二年级博士生，他的研究方向在于计算机视觉，移动计算，深度学习。曾于海康威视研究院实习，研究内容为基于序列的行人再检索。

唇语识别，即通过运动的嘴唇，识别其说话内容。通过 LSTM 模型将 CNN 抽取出来的图片特征进行时序建模，最后引入 Seq2Seq 的翻译模型将发音转换成汉子。此次分享，会先简单介绍现有的英文唇语识别的一些工作（《Lip Reading Sentences in the Wild》 和《LipNet： sentence level lipreading》），随后对中文唇语识别展开详细讨论。

10 月 13 日（周五）晚 20:00，AI 研习社微信群

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