AR ▾
SNAPE REP RT الصفحة الأولى ←
مؤكدالعلوم والرياضيات13 نوفمبر، 04:21 ص UTC

معهد كايست يخفض خطأ الكلمات في قراءة الشفاه إلى 19.4% بنموذج لغوي انتشاري

AI Times thumbnail for KAIST's lip-reading AI research
KAIST via AI Times

يفك فريق البروفيسور رو يونغ مان الكلمات الأوضح أولًا ويكمل الغامضة من السياق بدل القراءة من اليسار إلى اليمين، وسجل معدل خطأ 19.4% على مجموعة LRS3 البالغة 433 ساعة، وهو الأدنى بين الأساليب المدربة على LRS3 وحدها بحسبه.

اقرأ في AI Times (Korea) مشاركة

حقائق رئيسية

  • الفريق: البروفيسور رو يونغ مان، كلية الهندسة الكهربائية في كايست
  • الطريقة: نموذج لغوي انتشاري للتعرف البصري على الكلام
  • المعيار: LRS3، 433 ساعة فيديو
  • النتيجة: معدل خطأ كلمات 19.4%
  • الهدف التالي: نماذج أصغر تعمل على الأجهزة

المصادر

المزيد عن العلوم والرياضيات
المزيد من Snape Reportالصفحة الأولى ←