論文の概要: Deep Learning for Visual Speech Analysis: A Survey

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.10839v1
• Date: Sun, 22 May 2022 14:44:53 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-05-29 22:41:22.200474
• Title: Deep Learning for Visual Speech Analysis: A Survey
• Title（参考訳）: 視覚音声分析のためのディープラーニング:調査
• Authors: Changchong Sheng, Gangyao Kuang, Liang Bai, Chenping Hou, Yulan Guo, Xin Xu, Matti Pietik\"ainen, and Li Liu
• Abstract要約: 本稿では,視覚音声分析におけるディープラーニング手法の最近の進歩を概観する。 私たちは、基本的な問題、課題、ベンチマークデータセット、既存のメソッドの分類、最先端のパフォーマンスなど、視覚音声のさまざまな側面をカバーしています。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 44.51868799541462
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Visual speech, referring to the visual domain of speech, has attracted increasing attention due to its wide applications, such as public security, medical treatment, military defense, and film entertainment. As a powerful AI strategy, deep learning techniques have extensively promoted the development of visual speech learning. Over the past five years, numerous deep learning based methods have been proposed to address various problems in this area, especially automatic visual speech recognition and generation. To push forward future research on visual speech, this paper aims to present a comprehensive review of recent progress in deep learning methods on visual speech analysis. We cover different aspects of visual speech, including fundamental problems, challenges, benchmark datasets, a taxonomy of existing methods, and state-of-the-art performance. Besides, we also identify gaps in current research and discuss inspiring future research directions.
• Abstract（参考訳）: 音声の視覚領域を指す視覚音声は、公衆の安全、医療、軍事防衛、映画の娯楽といった幅広い応用により注目を集めている。 強力なAI戦略として、深層学習技術は視覚音声学習の発展を大いに促進してきた。 過去5年間で、この領域の様々な問題、特に自動視覚音声認識と生成に対処するために、多くのディープラーニングに基づく手法が提案されている。 本稿では,視覚音声に関する今後の研究を推し進めるために,視覚音声分析におけるディープラーニング手法の最近の進歩を概観する。 視覚音声の基本問題や課題,ベンチマークデータセット,既存手法の分類,最先端のパフォーマンスなど,視覚音声のさまざまな側面をカバーする。 また、現在の研究のギャップを特定し、今後の研究の方向性について論じる。

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