1、我们介绍了唇语女孩江南梦靠读唇成为清华博士的故事，引起了强烈反响，也有小伙伴质疑这种康复模式不科学。

2、听障患者在言语康复过程中到底该不该学习读唇语呢。

3、唇读对听障患者的影响到底是怎样的。

4、是否会造成听觉能力进一步弱化呢。

5、2019北京国际听力学大会上北京大学第一医院耳鼻喉头颈外科魏朝刚主任，详细介绍了唇读对听障人群言语识别能力的影响。

6、小编整理了以下要点，或可作为参考。

7、多数听损患者有不同程度唇读能力。

8、一种感知模态的剥夺可以刺激另一种代偿性的感知模态增强，比如长时间的耳聋可以导致对视觉信息的较大依赖。

9、这就是我们所说的感知代偿理论。

10、聋人会表现出自发的感知代偿，因为他们在日常生活中很大程度上依赖着唇读。

11、临床发现绝大多数听力损失者有不同程度的唇读能力。

M是怎么读

1、对413名听力损失者调查显示，日常遇到的言语声大多数来自于另一个人而且绝大多数情况下能看到对方的面部（包括唇部运动），因此听觉和视觉信息的结合是大多数听力损失人群言语理解的基础。

2、魏朝刚主任认为，视觉信息对听力损失者帮助作用很大，对正常听力的人群在噪声环境下也有这种帮助作用。

3、唇读如何影响听损患者言语识别率。

4、北京大学第一医院对103例学龄及以上语前聋儿童进行测试，观察不同程度听力损失者在三种聆听情况下的言语识别率的变化。

5、单独听觉信息(auditory-only，AO)。

6、单独视觉信息(visual-only，VO)。

7、听觉联合视觉信息(auditory-visual，AV)。

8、根据受试者的基线听力水平，分为以下4组：。

m汉语怎么读

1、无法完成噪声下言语测试者。

2、10.0dB≤SNR50＜15.0dB。

3、5.0dB≤SNR50＜10.0dB。

4、SNR50＜5.0dB。

5、结果表明不同听力水平者单独听觉信息识别情况下言语识别率无显著性差异，但不同听力损失程度的受试者均能利用唇读信息在言语识别上获益。

6、唇读作为帮助听力损失者接受日常交流信息的重要辅助手段，其识别能力随着受试者的年龄、唇读经验、助听器佩戴的时间和人工耳蜗植入时间的增加而增加。

7、听力损失程度不是唇读技能发展的充要条件，但与低频听力损失有弱相关，听觉辅助（HA、CI）后，有助于提高唇读语音技能。

8、听觉辅助干预的时机、家庭听觉语言交流环境均有助于提高唇读技能。

9、唇读是否影响听损患者的听觉能力。

M唇啥意思

1、对于听力损失患者，视觉信息的确可以补充听觉信息，采用视听结合模式是可以提高言语识别率的。

2、在噪声环境中，视觉信息，甚至成为占主导地位的信息源。

3、唇读对听觉障碍者极为重要，当音量较低或噪音较大时尤其如此。

4、看话人通过观察说话人的口唇发音动作、肌肉活动及面部表情，形成连续的视知觉，并与头脑中储存的词语表象比较和联系，进而理解说话者的内容。

5、在不同情况下，噪声环境变化时，听力损失程度更重时，记忆、认知能力（老年）下降时，发挥作用的占比就会增大。

6、视觉语言信息可以使听话者把注意力集中到一个特定人的声音，而“屏蔽”掉其它声音信息源。

7、日常交流时使用唇读信息后，并不能影响听力损失者的听觉能力，即不存在唇读对听觉的“挤占效应”。

m型嘴唇是什么样子的

1、参加2018AI开发者大会，请点击↑↑↑。

2、NasserM.Nasrabadi。

3、唇语识别并非最近才出现的技术，早在2003年，Intel就开发了唇语识别软件（AVSR），开发者得以能够研发可以进行唇语识别的计算机。

4、2016年的唇语识别技术就已经可以支持17500个词，新闻测试集识别准确率达到了50%以上。

5、大家一定很好奇唇语识别系统要怎么实现。

6、等人实现了使用3D卷积神经网络的交叉视听识别技术进行唇语识别，并将代码托管到GitHub上开源：。

7、https://github.com/astorfi/lip-reading-。

8、接下来就为大家介绍如何使用3D卷积神经网络的交叉视听识别技术进行唇语识别，完整的论文可参阅：。

如何读唇语

1、https://.ieee.org/document/8063416。

2、下面是进行唇语识别的简单实现方法。

3、用户需要按照格式准备输入数据。

4、该项目使用耦合3D卷积神经网络实现了视听匹配（audio-）。

5、唇语识别就是这个项目的具体应用之一。

6、当音频损坏时，视听语音识别（Audio-，AVR）被认为是完成语音识别任务的另一种解决方案，同时，它也是一种在多人场景中用于验证讲话人的视觉识别方法。

7、AVR系统的方法是利用从某种模态中提取的信息，通过填补缺失的信息来提高另一种模态的识别能力。

8、这项工作的关键问题是找出音频和视频流之间的对应关系。

9、我们提出了一种耦合3D卷积神经网络架构，该架构可以将两种模式映射到一个表示空间中，并使用学到的多模态特征来判断视听流间的对应关系。

m读法发音

1、▌如何利用3D卷积神经网络。

2、我们提出的该架构将结合时态信息和空间信息，来有效地发现不同模态的时态信息之间的相关性。

3、我们的方法使用相对较小的网络架构和更小的数据集，并在性能上优于现有的视听匹配方法，而现有方法主要使用CNN来表示特征。

4、我们还证明了有效的对选择（）方法可以显著提高性能。

5、其余部分的实现包含基于话语的特征提取的数据集。

6、就唇语识别来讲，必须将视频作为输入。

7、使用cd命令进入相应的目录：。

8、运行上述脚本，通过保存每个帧的嘴部区域来提取唇部动作，并在画框圈出嘴部区域来创建新的视频，以便进行更好的可视化。

9、所需的arguments由以下Python脚本定义，.py文件中已定义该脚本：。

10、一些已定义的参数有其默认值，它们并不需要进一步的操作。

m唇是什么

1、视频通过后期处理，使其帧率相等，均为30f/s。

2、使用dlib库跟踪视频中的人脸和提取嘴部区域。

3、所有嘴部区域都调整为相同的大小，并拼接起来形成输入特征数据集。

4、数据集并不包含任何音频文件。

5、使用FFmpeg框架从视频中提取音频文件。

6、数据处理管道如下图所示：。

7、我们所提出的架构使用两个不相同的卷积网络（ConvNet），输入是一对语音和视频流。

8、网络输入是一对特征，表示从0.3秒的视频中提取的唇部动作和语音特征。

9、主要任务是确定音频流是否与唇部运动视频在所需的流持续时间内相对应。

10、在接下来的两个小节中，我们将分别讲解语音和视觉流的输入。

11、语音网络（SpeechNet）。

12、在时间轴上，时间特征是非重叠的20ms窗口，用来生成局部的频谱特征。

m字怎么读

1、语音特征输入以图像数据立方体的形式表示，对应于频谱图，以及MFEC特征的一阶导数和二阶导数。

2、这三个通道对应于图像深度。

3、3秒的视频剪辑中，可以导出15个时态特征集（每个都形成40个MFEC特征），这些特征集形成了语音特征立方体。

4、一个音频流的输入特征维数为15x40x3。

5、语音特征使用SpeechPy包进行提取。

6、要了解输入管道是如何工作的，请参阅：。

7、code/speech_input/input_feature.py。

8、视觉网络（VisualNet）。

9、在这项工作中使用的每个视频剪辑的帧率是30f/s。

10、9个连续的图像帧形成0.3秒的视频流。

11、网络的视频流的输入是大小为9x60x100的立方体，其中9是表示时态信息的帧数。

m唇是什么样子的

1、每个通道是嘴部区域的60x100灰度图像。

2、该架构是一个耦合3D卷积神经网络，其中必须训练具有不同权重的两个网络。

3、在视觉网络中，唇部运动的空间信息和时态信息相结合，以此来利用时间相关性。

4、在音频网络中，提取的能量特征作为空间维度，堆叠的音频帧构成了时间维度。

5、在我们提出的3D卷积神经网络架构中，卷积运算是在连续的时间帧上对两个视听流执行的。

6、用cd命令进入专用目录：。

7、必须执行train.py文件：。

8、对于评估阶段，必须执行类似脚本：。

9、下面的结果表明了该方法对收敛准确度和收敛速度的影响。

10、最好的结果，也就是最右边的结果，属于我们提出的方法。

11、所提出的在线对选择方法的效果如上图所示。

12、希望大家可以到Github上找到源码，开始练起。

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