بازشناسی تصویری گفتار به عنوان فرآیندی برای کمک به افرادی که دچار آسیب در سیستم صوتی شدهاند، در سالهای اخیر مورد توجه محققین قرار گرفته است. در این مقاله سعی در این بوده که سه روش برای استخراج ویژگی شکل لب ارائه شود : استخراج کانتور لب ، قطعهبندیWatershed ، پارامترهای پویانمایی چهره . سپس برای شناسایی گفتار از روی حرکات لب از الگوریتم HMM و شبکههای عصبی پرسپترون دولایه با ساختاری ساده استفاده شده است.
سامانهی لبخوانی رایانهای به معلولینی کمک می کند که دچار آسیب در سیستم صوتی بوده و قادر به برقراری ارتباط با دیگران نیستند. این افراد معمولا توانایی انجام صحیح حرکات لب به شکلی که برای تکلم لازم است را داشته و در حالت ایدهآل میتوان با انجام لبخوانی به مقصود آنها پی برد. این نرمافزار به معلولینی که از صندلی چرخدار استفاده میکنند و فقط توانایی انجام صحیح حرکات لبشان را دارند کمک میکند؛ بدین ترتیب که با کمک دوربین فیلمبرداری حرکات لب آنها ثبت میشود و پس از آنالیز ، فرامین لازم به ویلچر داده میشود.
از جمله کاربرد های این سامانه میتوان به تشخیص فرامین ناتوانان گفتاری ،تشخیص برخی کلمات خاص، مکمل بازشناسی گفتار صوتی و همچنین کاربردهای نظامی و اطلاعاتی ذکر کرد .در کاربرد حفاظتی ، این سامانه میتواند با بهرهگیری از حرکات لب و بدون ثبت سیگنال صوتی ،کلمات خاصی را شناسایی و تصویر گویندهی آن را در مراکز عمومی و محلهای تردد ثبت کند.
فرآیند بازشناسی تصویری گفتار شامل دو مرحلهی استخراج ویژگی از دنباله تصاویر لب و طبقهبندی ویژگیهای بدست آمده است. ویژگی گفتاری تصویر حرکات لب معلولین که دارای رنگ پوست و ظاهر متفاوتی هستند ، به کمک طراحی یک الگوریتم جدید استخراج شده و در مرحلهی بعد با استفاده از الگوریتم مدل مخفی مارکوف ، حرکات و گفتار تصویری تشخیص داده میشود . بهرهگیری از اطلاعات تصویری از شکلهای لب و حرکات آن ، دقت و اطمینان سیستمهای تشخیص اتوماتیک گفتار صوتی را خصوصا در محیطهای نویزی بطور قابل توجهی بهبود می بخشد .
آزمایش این نرمفزار بر روی مجموعهی دادگان جمعآوری شده ،شامل 20 نفر زن و مردِ 20 تا50 سال صورت گرفته و روی 6 واژه گفتاری 1،2،3،4،5،6 با 91درصد موفقیت ، بازشناسی گفتار انجام شده است . این پژوهشها در مراحل تکمیلی می توانند با افزایش تعداد کلماتِ قابل شناسایی ، محدودهی تشخیص را هر چه بیشتر افزایش دهند .
2- استخراج کانتورلب
به منظوراستخراج ویژگیهای تصویری مربوط به تولید گفتار،استخراج دقیق شکل لب حیاتی می باشد.استفاده ازرویکردهای مبتنی برلبه برای استخراج لب دارای مشکلات فراوانی می باشد؛ زیرانگاشتهای بدست آمده براساس ویژگی لبه معمولأ دارای نویزواشتباهات فراوانی می باشد. به علاوه لبه هااغلب درمرزلب مفقود بوده یاازنظردامنه خیلی ضعیف هستند.باتوجه به این مشکلات، رویکرد استخراج کانتورلب مابه آشکارسازی لبه هادرلب استناد نکرده است، بلکه هدف ماتقسیم بندی تصاویرلب داده شده به ناحیه لب وغیرلب براساس شدت روشنایی ورنگ پیکسلهامی باشد.دراین روش،فرض نمی شود که لب دارای یک رنگ خاص باشد بلکه جستجو بر اساس تفاوت شدت روشنایی ورنگ بین نواحی لب وغیرلب صورت می گیرد.درادامه درابتدا مدل پیشنهادی باجزئیات شرح داده می شود.سپس تابع هزینه برای پیداکردن بهینه مرزبین ناحیه لب وغیرلب ولگوریتم بهینه سازی پارامترهای مدل توضیح داده می شود.
3-2- مدل لب
ازمدلهای انعطاف پذیرهندسی برای مدل کردن شکل لب استفاده شده است .مدل هندسی به شکل لب اجازه می دهد که بوسیله یک مجموعه کوچکی ازپارامترهاباتفسیرفیزیکی توصیف شود. مدل هندسی لب درشکل (1) نشان داده شده است وبامعادلات(1) و(2) توصیف می شود: