在数据处理和文件归档方面，机器的表现已经超过人类，如今机器还具备了唇语识别能力。 据英国《每日邮报》报道，英国一个研究团队开发了一款唇语阅读计算机程序，其能力甚至超过了人类专家。...这款名为LipNet的软件由牛津大学开发，其唇语识别准确率最高达到了93.4%，经验丰富的唇语阅读者的准确率约为52%。 LipNet利用神经网络映射人类口腔运动，与语库内容一一匹配。...在测试阶段，约有2.9万段视频被用于训练人工智能，视频中的说话人为两男两女，软件会将训练结果与三名使用唇语的听障人士的准确率进行对比。...该项目由谷歌DeepMind等机构资助，其成果打破了过去79.6%的机器唇语阅读准确率纪录。...研究人员指出，唇语阅读器具有很大的实用价值，可用于听力辅助、公共场所的无声命令、秘密对话、在嘈杂环境中识别语音、生物识别和无声影片处理等。
2016年，谷歌和牛津大学的研究人员详细介绍了一个系统，该系统能够以46.8%的准确率，标注视频片段，实测超过了专业唇读器12.4%的准确率。...LIBS的语音识别器和唇读器组件，主要依靠一种基于注意力的序列到序列的体系结构，这是一种映射序列输入的机器翻译方法。...研究人员对模型进行了训练，内容主要来自BBC的45000个口语句子，以及CMLR——中国最大的普通话唇读语料库，其中有来自中国网络电视网站的10万多个自然句(包括3000多个汉字和2万个短语)。
腾讯优图团队继独创的唇语活体上线并广泛应用后，于 2016 年初就着手准备研发新的活体检测技术，致力于挖掘手机上各式传感器的潜力。...经过短期的调研与研究，团队选择把主要精力投入到唇语活体技术的研发上面，旨在通过用户念一串随机的数字，结合用户的唇语和语音数据，联合判断镜头前的是否为真人。...因此，相较于动作活体，唇语活体从多维度增添了攻击门槛，安全级别较高，并在之后落地于滴滴、微信公众号的应用场景。 不过，唇语活体的研发与落地之路也并非一帆风顺，难点主要受限于移动端的种种因素。...腾讯优图将最初上线的唇语活体检测版本需要用户念出 8 个数字，后来精简到了 4 个。 ?...腾讯优图的唇语活体检测技术 其次，唇语活体存在一定的不可控性，可能出现方言或是吐字不清的情况，用户念数字的速度也有快有慢，而且不同人念同一个数字的口型也会不同。
腾讯优图团队继独创的唇语活体上线并广泛应用后，于 2016 年初就着手准备研发新的活体检测技术，致力于挖掘手机上各式传感器的潜力。...经过短期的调研与研究，团队选择把主要精力投入到唇语活体技术的研发上面，旨在通过用户念一串随机的数字，结合用户的唇语和语音数据，联合判断镜头前的是否为真人。...因此，相较于动作活体，唇语活体从多维度增添了攻击门槛，安全级别较高，并在之后落地于滴滴、微信公众号的应用场景。 不过，唇语活体的研发与落地之路也并非一帆风顺，难点主要受限于移动端的种种因素。...腾讯优图将最初上线的唇语活体检测版本需要用户念出 8 个数字，后来精简到了 4 个。...腾讯优图的唇语活体检测技术 其次，唇语活体存在一定的不可控性，可能出现方言或是吐字不清的情况，用户念数字的速度也有快有慢，而且不同人念同一个数字的口型也会不同。
神经网络阅读唇语，保卫你住宅的无人机，使用深度学习压缩JPEG图片，一种基于TensorFlow的图片风格变换算法，在GTA V里的自动驾驶汽车。...使用深度学习读唇语 LipNet is a ridiculously impressive LSTM recurrent network that attempts to read lips (imagine...Read more… LipNet是一个不可思议的LSTM recurrent network可以读唇语。达到了93.4%的正确率，远远超过了之前的唇语阅读软件79.6%的正确率。
最近搜狗与清华天工研究院合作，在语音和唇语的多模态识别方面取得了重大成果。 相关论文《基于模态注意力的端到端音视觉语音识别》已经发表在今年的学术会议ICASSP上。...实际上听力障碍人士，正是通过讲话者的唇语进行交流的。 搜狗研究人员想到，如果让AI也能把这两种方法结合起来，就能提高语音识别的准确率。...早在2017年年底，搜狗就已经发布了一个唇语识别的初步成果，是业内首家公开展示唇语识别的公司。但当时的准确率仅有50%~60%，限制了它的实际应用，而且搜狗语音和唇语的技术也一直是分开做的。...经过一年多的发展，唇语识别技术已经有了很大的提升，搜狗团队开始考虑将听觉与视觉两种识别的模式融合起来，即所谓的“多模态”识别，这是搜狗唇语识别继乌镇互联网大会发布后的新突破。...在模拟乘坐地铁的环境中，可以看到无论是单独的语音识别和唇语识别都无法正确还原原来的语句，但是二者结合起来，就可以正确识别出“北京今天天气怎么样”这句话。
腾讯优图实验室已经成功研发并推向使用的一项人脸识别技术：光线活体。...、“眨眼”等动作作为活体的特征。...此外，较为典型的还有使用唇语、声音识别、波纹等技术作为验证方式。 就在上个月，腾讯优图实验室已经成功研发并推向使用的一项人脸识别技术：光线活体。...腾讯优图光线活体技术是指在人脸身份验证场景中，为“刷脸”提供安全保障的一项活体检测技术。...在人脸验证场景下，腾讯优图已实现简单动作的活体技术应用（主要为摇头眨眼），而后团队首创了唇语活体，结合唇语和语音数据进行联合判断，并于2014年已经在微众银行中应用，提升了传统方案的安全级别。
、“眨眼”等动作作为活体的特征。...此外，较为典型的还有使用唇语、声音识别、波纹等技术作为验证方式。 就在上个月，新智元走访了腾讯优图实验室，了解到了他们已经成功研发并推向使用的一项人脸识别技术：光线活体。...腾讯优图光线活体技术是指在人脸身份验证场景中，为“刷脸”提供安全保障的一项活体检测技术。...新智元了解到，在人脸验证场景下，腾讯优图已实现简单动作的活体技术应用（主要为摇头眨眼），而后团队首创了唇语活体，结合唇语和语音数据进行联合判断，并于2014年已经在微众银行中应用，提升了传统方案的安全级别...目前，光线活体识别在使用中正常通过率是98%以上。 腾讯优图团队对新智元表示，光线活体识别技术的相关论文已经在撰写中，明年会在各大顶会投稿。
前言 关于活体检测，我们知道活体检测技术包括静态活体检测与动态活体检测。 与动态活体检测不同，静态活体检测是指判断静态图片是真实客户行为还是二次翻拍，用户不需要通过唇语或摇头眨眼等动作来识别。...而动态活体检测是指通过指示用户做出指定动作动作（读数，眨眼，左右摇头等），验证用户是否为真实活体本人在执行当前的操作。 人脸静态活体检测 在使用中遇到报错的情况先看官网文档错误码类型。...image.png 人脸静态活体检测常见问题解析 最近关于人脸识别子产品的静态活体检测遇到有用户反映接口调用后返回值为0的问题。...为什么这样子要求呢，难道就不能任意尺寸的照片做活体检测么？ 不能。 其实是因为，在日常线上应用中，真人活体样本（正样本）与非真人直接拍摄的样本（负样本）存在着特征区别。...参考官方文档可知： 与动态活体检测的区别是：静态活体检测中，用户不需要通过唇语或摇头眨眼等动作来识别。 如果对活体检测有更高安全性要求，请使用人脸核身·云智慧眼产品。
在刚刚过去的第四届乌镇互联网大会上，搜狗展台凭借着机器翻译、搜狗明医、搜狗大律师、智能问答、唇语识别等人工智能技术、产品受到参会者的关注，其中最吸引眼球莫过于唇语识别了。...搜狗语音交互中心技术总监陈伟向我们介绍了唇语识别背后的技术逻辑。...唇语识别需要通过摄像头，从图像中连续识别出人脸，并提取说话人连续的口型变化特征，然后将这些唇语特征放入唇语识别模型来获取发音单元，并通过语言模型来获得文本数据，最终输出文字。...搜狗通过端到端深度神经网路技术进行唇语序列建模，并通过数千小时的真实唇语数据训练，所建立的词汇表已经在10万词以上，在通用唇语识别上已能够达到60%的准确率，而在搜狗深耕的车载、智能家居场景下可以达到90%...“就是把语音识别和唇语识别做到很好的结合，让唇语识别起到辅助作用”，陈伟表明了最初做这件事的动机。尽管唇语识别的准确率还不够高，但是通过限定场景，扮演辅助角色或许可以进一步提升远场语音交互的准确性。
解读“唇语”一般都是在电视剧里出现的特殊人才所具备的技能，当然读“唇语”也被广泛应用于不便传小纸条的上课聊天以及考试作弊的场景下。...牛津大学人工智能实验室的研究人最新发表的论文中提到，他们使用深度学习技术开发出了一种“读唇”软件，他们的软件名为“LipNet”，它的“表现”要远胜于那些唇语解读者：在某些测试中，LipNet软件能够达到...93.4%的准确率，而唇语解读者的准确率只有52.3%。...“从技术层面来看，想要在监控领域应用读唇术，这是非常、非常困难的。”Assael表示。...不过，这两名研究人员表示，读唇人工智能能够帮助到那些听力受损的人群，尤其是在一个比较吵闹的环境（也就是计算机很难分离出噪音的环境）。
作为海云数据创始人兼 CEO，不仅是因为其自主研发的唇语识别技术，提高英文识别准确率，更重要的是，冯一村找到了唇语识别的变现之道。 「唇语识别能帮助聋哑人、老人交流，裁定体育赛事语言暴力。...正因如此，冯一村说，海云数据未来将不遗余力地投入唇语识别的研究。...当冯一村无意中发现，企业内部研究院将唇语识别加入现有的数据可视分析系统，他很快意识到，这个尝试对现有业务的突破具有重要价值。 2016 年 12 月，海云数据联合重庆公安科研所研究唇语识别。 ?...在 2017 年 3 月的亚洲大数据可视分析峰会上，海云数据在正式发布唇语识别技术时称，其由 1 万小时新闻式唇语节目训练而成的唇语识别 AI，英文识别准确率达 80%，中文准确率达到 71%。...1 万小时新闻类节目进行唇语识别训练 更早一些时候，一则唇语识别 AI 超过人类专家的消息还曾刷屏研究界。
唇语识别将助力大数据应用市场逐渐拓宽 本次会议由海云数据承办。在会上，海云数据CEO冯一村重点介绍了与重庆公安科研所共同研发的技术——唇语识别。 ?...自2016年12月以来，海云研究院开展了中文唇语识别模型的研究工作，目前，其中文识别模型准确率已达到70%。 实质上，唇语识别是一项集机器视觉与自然语言处理于一体的技术。...但是，成熟的唇语识别系统需要建立在大量人脸特征样本的基础之上，通过带记忆的深度神经网络才能保证结果的最大准确性。...加入唇语识别技术后，公安人员可通过平台锁定视频中犯罪嫌疑人的语言记录，极大助力犯罪缉查工作的开展。 而这只是唇语识别技术的应用场景之一。...在日常生活、社会公益、体育赛事裁定等方面唇语识别有着更广阔的空间。譬如助力聋哑人、老年人交流；唇语解锁；体育赛事的语言暴力等。
AV-HuBERT Meta 并不是第一个将人工智能应用于读唇语问题的公司。...2016年，牛津大学的研究人员创建了一个系统，该系统在某些测试中的准确率几乎是经验丰富的唇读者的两倍，并且可以实时地处理视频。...但是牛津大学和 DeepMind 的模型，与许多后续的唇读模型一样，在它们可以识别的词汇范围内受到限制。这些模型还需要与转录本配对的数据集才能进行训练，而且它们无法处理视频中任何扬声器的音频。...其中，华盛顿大学的人工智能伦理学专家Os Keye就提到，对于因患有唐氏综合征、中风等疾病而导致面部瘫痪的人群，依赖读唇的语音识别还有意义吗？
Rudrabha/Wav2Liphttps://github.com/Rudrabha/Wav2Lip Stars: 8.4k License: NOASSERTION Wav2Lip 是一个准确地在野外进行视频唇语同步的项目...该项目的主要功能、关键特性和核心优势包括： 可以高精度地将视频与任何目标语音进行唇语同步 适用于任何身份、声音和语言，也适用于 CGI 面孔和合成声音 提供完整的训练代码、推断代码和预训练模型 发布了多个新的可靠评估基准和指标
我们以 Barack Obama 为例展示了该方法，因为他的视频常用于对唇同步方法进行基准测试，但是我们的方法还可用于生成任意人的视频（在可获取数据的前提下）。 2....链接：https://arxiv.org/abs/1801.01442v1 摘要：我们展示了 ObamaNet，首个利用任意新文本生成音频和照片级真实感唇同步视频的架构。...与其他已公开的唇同步方法相反，我们的方法仅使用完全训练的神经模块，不依赖传统的计算机绘图方法。
活体检测：腾讯优图唇语活体检测 活体检测是人脸识别商业化的重要一环，目前被广泛地应用到各类人脸识别APP上，但是这种方法会有一个漏洞，就是难以防住真人视频或者合成的视频（例如3D模型或者换脸算法）。...经过多方论证后，优图并没有采用这种主流方式，而是独家首创了一套唇语活体检测技术。...优图团队对新智元介绍说，相对主流的方式，唇语活体技术有多项优点：（1）随机性高：摇头，眨眼，摇头集中动作生成随机序列，其变化方式不足10种，通过预先录制视频的方式有很高几率匹配上。...但唇语的方式，采用的是随机数字串方式，随机的种类有数万种，因此，通过提前录制视频的方式发生匹配的概率极低。（2）交互更自然：阅读一串8个数字交互简单自然，用户更乐于接受。...和一般的运动交互方式不同，唇语活体算法不仅能获取到图像序列信息，还能获取到音频信息用于声纹验证，这在人脸活体基础上又增加了一道防线，更加安全。
回顾唇语识别技术的研发起始，陈伟对雷锋网称，当初主要考虑着，围绕搜狗主路线上的工作，将图像和语言进行打通，实现从图像中转化出人讲话中的信息——“这也是对唇语识别的整体思考，以及对应整个知音引擎产品思考上的唇语识别的一个位置...具体应用上，就是将语音识别与唇语识别相结合，在噪音特别强的情况下，让后者辅助前者，形成包括视觉、音频、唇语在内的多模态输入。 目前，陈伟对雷锋网表示，在解决噪声问题上，仍是麦克风阵列比唇语识别更靠谱。...，通过唇语识别技术，则可以获取重要的用户讲话信息，为公共安全提供有效支持；此外，搜狗唇语识别还能服务于听障、失语人士等。...，但使用唇语识别技术就可以通过嘴的动作获取大量内容信息； 其二，唇语识别可以作为辅助技术，提升语音识别技术现阶段的准确率。...那么唇语识别的难点在哪里呢？
这样的成绩，也完胜其它的自动唇语解读系统。 “这是迈向全自动唇语解读系统的一大步。”芬兰奥卢大学的周子恒（音译）说：“没有那个巨大的数据集，我们无法检验像深度学习这样的新技术。”...◆ ◆ ◆ 唇语解读之路 为了让BBC数据集可供自动唇语解读所用，视频片段需先用机器学习进行处理。...当然，它还有很多可以改进的空间，比如它的输入是一个视频的完整的唇语动作。但是在实时的视频处理中，它只能获得当前所有的唇语动作，未来的唇语动作显然是无法获得的。...接下来的问题是如何应用人工智能的唇语解读新能力。我们不必担心计算机通过解读唇语来偷听我们的谈话，因为长距离麦克风的偷听能力在多数情况下要好得多。...周子恒认为，唇语解读最有可能用在用户设备上，帮助它们理解人类想要说的。
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