CNVSRC 2024 年视觉语音识别的 NPU-ASLP 系统描述

 原文中文，约400字，阅读约需1分钟。发表于：。

本论文介绍了 NPU-ASLP 团队在第二届中国连续视觉语音识别挑战赛（CNVSRC 2024）中引入的视觉语音识别（VSR）系统，涵盖了单扬声器和多扬声器任务的固定和开放路径。通过利用基线方法的唇部动作提取器，我们产生了多尺度视频数据，并在培训过程中应用了各种增强技术。VSR 模型采用端到端架构，使用联合 CTC / 注意力损失函数，并引入了 Enhanced ResNet3D...

该论文提出了一种新颖的资源高效方法，利用已训练的自动语音识别模型进行视觉语音识别。该方法在标准测试中以极少的资源实现了竞争性的性能，微调后的词错误率分别为35%（LRS2）和45.7%（LRS3）。该模型可以在几天内在单个GPU上进行训练，并能够在老旧硬件上实时进行端到端的VSR。

竞争性性能 端到端的VSR 自动语音识别模型 视觉语音识别 资源高效方法
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