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基于音系学模型的手语理解
作者姓名:姚登峰  江铭虎  阿布都克力木·阿布力孜  李晗静  哈里旦木·阿布都克里木
作者单位:1.北京市信息服务工程重点实验室(北京联合大学),北京 100101;2.清华大学 人文学院 计算语言学实验室、心理学与认知科学研究中心,北京 100084;3.清华大学 计算机科学与技术系 智能技术与系统国家重点实验室,北京 100084
基金项目:国家自然科学基金 (61433015,91420202,61602040);国家社会科学基金(14ZDB154);教育部人文社会科学研究规划基金(14YJC740104);国家语委重点项目(ZDI135-31);北京市属高校高水平教师队伍建设支持计划高水平创新团队建设计划(IDHT20170511);北京市教委科技计划项目(KM201711417006);清华大学自主科研项目两岸清华大学专项(20161080056)
摘    要:该文试图模拟人脑处理手势信号的过程,设计了一个混合的深层神经网络模型来解决基于音系学模型的手语理解问题,即手语音韵信息到文本转换的问题。为此该文首先综合了手语语言学里同时性和序列性这两个观点的长处,提出了一个手语音系学的改进模型,并针对难点设计了基于音系学模型的手语理解算法。直接从语言学的音韵特征推断手语文本,相比从视觉特征推断出手语文本是一个很大的飞跃。实验验证了该认知计算技术的有效性,为实现类人智能奠定了技术基础。

关 键 词:音韵参数  手语  深度学习  音系学模型  
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