論文の概要: LipLingo: CNN Model for Lip Reading

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2611.02776v1
• Date: Mon, 02 Nov 2026 08:53:06 GMT
• ステータス: 情報取得中
• システム内更新日: 2026-11-03 19:10:39.71668
• Title: LipLingo: CNN Model for Lip Reading
• Title（参考訳）: LipLingo: リップ読み込みのためのCNNモデル
• Abstract要約: LipLingoは、LipNetアーキテクチャに基づいた堅牢なリップリーダーシステムである。 システムは95.0%の文字レベルの精度(不適切な%)と84.99%の文レベルの精度を達成する。 結果は、リップリーディングを強化する戦略に関する洞察を与え、現実の展開に向けた今後の取り組みの方向性を強調します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.5833117322405447
• License:
• Abstract: Lip reading plays a crucial role in applications such as speech recognition, assistive technologies for the hearing-impaired, and biometric authentication. However, performance often degrades when the speaker varies and when certain speech sounds are visually similar. To address these challenges, we propose LipLingo, a robust lip-reading system based on the LipNet architecture, enhanced with a standardized preprocessing pipeline for consistent mouth-region representation, a rotational validation strategy for improved generalization to unseen speakers, and a flexible similarity evaluation for more reliable sentence-level assessment. The model architecture combines 3D convolutional layers for spatio-temporal feature extraction and bidirectional recurrent layers for sequence modeling, optimized using the Adam optimizer and Connectionist Temporal Classification (CTC) loss. On the GRID dataset, LipLingo achieved 95.0\% character-level accuracy (CER 4.99\%) and 87.2\% sentence-level accuracy. At the corpus level, the system obtained a (WER 13.1\%), outperforming the baseline LipNet and demonstrating competitive performance relative to recent 3D-ResNet + Bi-GRU + MixUp approaches. These results provide insights into strategies that enhance lip-reading robustness and highlight directions for future work toward real-world deployment.
• Abstract（参考訳）: 唇読解は, 音声認識, 補聴器補聴器, 生体認証などの応用において重要な役割を担っている。 しかし、話者の違いや特定の音声が視覚的に類似している場合、性能は劣化することが多い。 これらの課題に対処するため,LipNetアーキテクチャに基づく頑健な唇読解システムであるLipLingoを提案し,一貫した口領域表現のための標準化前処理パイプライン,未知話者への一般化のための回転検証戦略,より信頼性の高い文レベル評価のための柔軟な類似性評価を行う。 モデルアーキテクチャは、時空間の特徴抽出のための3次元畳み込み層とシーケンスモデリングのための双方向の繰り返し層を組み合わせて、Adam Optimizationr と Connectionist Temporal Classification (CTC) の損失を最適化する。 GRIDデータセットでは、LipLingoは95.0\%文字レベルの精度(CER 4.99\%)と87.2\%文レベルの精度を達成した。 コーパスレベルでは、システムは(WER 13.1\%)、ベースラインのLipNetを上回り、最近の3D-ResNet + Bi-GRU + MixUpアプローチと比較して競争性能を示した。 これらの結果は、唇読みの堅牢性を高める戦略に関する洞察を与え、現実の展開に向けた今後の取り組みの方向性を強調します。

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