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自适应注意力Transformer在唇语识别中的应用

目录

一、内容概要．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．3

1.1研究背景与意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4

1.2唇语识别技术概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．5

1.3自适应注意力机制研究现状．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．6

1.4Transformer模型在唇语识别中的应用前景．．．．．．．．．．．．．．．．．．7

1.5本文研究内容及框架．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．9

二、唇语识别相关理论基础．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．11

2.1唇语视觉特性分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．12

2.2唇语识别任务模型．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．13

2.3传统唇语识别方法及其局限性．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．15

2.3.1基于模板匹配的方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．16

2.3.2基于统计模型的方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．18

2.4深度学习在唇语识别中的应用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．19

2.4.1卷积神经网络．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．20

2.4.2循环神经网络．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．21

三、自适应注意力Transformer模型设计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．22

3.1自适应注意力机制原理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．23

3.2Transformer模型结构解析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．26

3.2.1自注意力机制详解．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．27

3.2.2多头注意力机制．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．29

3.2.3位置编码机制．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．31

3.3自适应注意力Transformer在唇语识别中的模型构建．．．．．．．．．32

3.3.1唇语图像特征提取模块．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．34

3.3.2自适应注意力机制模块．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．38

3.3.3语言识别输出模块．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．39

3.4模型训练策略及参数设置．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．41

四、实验设计与结果分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．42

4.1实验数据集介绍．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．43

4.2实验平台及环境配置．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．44

4.3对比实验设置．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．47

4.4模型性能评估指标．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．48

4.5实验结果及分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．49

4.5.1自适应注意力Transformer模型性能评估．．．．．．．．．．．．．．．．．50

4.5.2与传统唇语识别方法的对比分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．52

4.5.3不同注意力机制对模型性能的影响分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．55

4.6模型可视化分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．56

4.6.1注意力权重可视化．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．57

4.6.2唇语图像特征可视化．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．58

五、结论与展望．．．