一对一对话中通过面部表情检测听力损失

 原文中文，约200字，阅读约需1分钟。发表于：。

通过面部表情检测，建立用于识别听力损失的机器学习模型，解决与听力相关的表情变化模拟及年龄偏见的问题，并在真实对话场景中以听力障碍者为对象进行大规模评估，取得了比基准模型更优越的性能。

本论文研究了唇语识别的两种模型：使用自注意力机制的CTC和序列到序列模型，以及唇语识别与音频识别的互补性。同时，介绍了新的数据集LRS2-BBC，并公开发布。实验结果表明，该模型的表现超过了以前的相关工作。

CTC 唇语识别 序列到序列模型 数据集LRS2-BBC 自注意力机制
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