Аннотация результатов, полученных в 2021 году
В соответствии с заявленным планом работ на первом этапе проекта был выполнен (1) аналитический обзор современного состояния предметной области. Были рассмотрены три основных направления: автоматическое распознавание речи по аудиоинформации, автоматическое распознавание речи по видеоинформации (чтение речи по губам), и методы объединения аудиовизуальной информации. Проведенный комплексный обзор включает в себя анализ более 50-ти современных научных публикаций за последние 7 лет. Были выявлены основные тренды по каждому из направлений и определены перспективные методы и модели, которое будут исследоваться в ходе проекта. На сегодняшний день, представленный аналитический обзор является наиболее полным и не имеющим аналогов в научной литературе применительно к распознаванию аудиовизуальной речи. Наряду с этим был осуществлен (2) сбор, анализ и обработка доступного информационно-лингвистического обеспечения (аудиовизуальных речевых баз данных на разных языках). Всего было проанализировано 48 баз данных, имеющихся в открытом доступе/упоминающихся в научных публикациях. Стоит отметить, что это практически все (!) имеющиеся в открытом доступе базы данных аудиовизуальной речи на сегодняшний день и наиболее полный их список, встречающийся в научной литературе. По сравнению с тысячами баз данных, имеющимися в наличии для распознавания акустической речи, количество аудиовизуальных баз данных критически мало. Большинство из упомянутых баз данных аудиовизуальной речи появились за последние 7 лет и подавляющее их количество включает в себя записи английской речи. Для других языков, кроме английского и, частично, китайского, аудиовизуальных речевых баз данных практически не существует. Учитывая вышеизложенное, в рамках проекта было (3) усовершенствовано существующее и разработано новое математическое обеспечение для системы интегрального распознавания речи по аудио- и видеоинформации. Ключевой особенностью предложенной интегральной модели является объединение и адаптация наилучших известных решений из таких областей как компьютерное зрение, распознавание образов, автоматическое распознавание речи, применительно к задаче распознавания аудиовизуальной речи. Основываясь на усовершенствованном математическом обеспечении, была (4) разработана базовая версия интегральной системы автоматического распознавания речи на базе глубоких нейронных сетей. Предложенные нейросетевые архитектуры моделей распознавания и система в целом были протестированы на эталонной базе данных английской речи LRW, где показали наилучшую на сегодняшний день точность распознавания речи по видеоинформации 88.7%, превзойдя все имеющиеся аналоги. Об этом в 2022 году будет доложено на 30-й Европейской конференции по обработке сигналов (Eusipco 2022), входящей в перечень «Top computer science conferences». Можно выделить 8 основных особенностей разработанной интегральной системы распознавания аудиовизуальной речи, которые позволили добиться лучших в мире результатов распознавания на сегодняшний день: (а) для нахождения начала и конца речи используется детектор речевой активности Vosk. Это дает возможность избавиться от начальной и конечной тишины (когда она есть), (б) для поиска области рта используется алгоритм на основе MediaPipe, по сути представляющий собой активную модель внешнего вида, состоящую из 468 лицевых точек и позволяющую детектировать область рта с высокой степенью точности при угле поворота до 30-ти градусов, (в) предобработка включает несколько этапов: все входные изображения преобразуются в градации серого, затем нормализуются, после чего к ним применяется выравнивание гистограммы изображения, (г) для уменьшения переобучения и внесения меньшей уверенности в прогнозах к изображениям применялась техника аугментации данных MixUp с вероятностью 40%. Коэффициент объединения двух изображений варьировался от 30 до 70%, (д) для меток тех изображений, к которым не применялся MixUp, было применено их сглаживание (Label Smoothing), (е) для извлечения признаков использовалась модифицированная нейросеть 3DResNet-18 с добавлением модуля Squeeze-and-Attention, (ж) В заключении извлеченные признаки подавались на 2 слоя BiLSTM по 512 нейронов в каждом. Выходом первого слоя BiLSTM является sequence-to-sequence. Выходом второго слоя BiLSTM является sequence-to-one, (з) В процессе обучения использовалась техника планировщика скорости обучения - косинусный отжиг. По результатам этапа проекта (5) опубликован цикл из 4-х научных статей индексируемых в базах данных Web of Science и/или Scopus: «Development of Visual and Audio Speech Recognition Systems Using Deep Neural Networks», «End-to-end Visual Speech Recognition for Human-Robot Interaction», «RUSAVIC Corpus: Russian Audio-Visual Speech in Cars», «Visual Speech Recognition in a Driver Assistance System». Достигнутые на первом этапе результаты РНФ проекта представлялись на двух международных конференциях: 1) 31st International Conference on Computer Graphics and Machine Vision «GraphiCon-2021», September 27-30, 2021, 2) XVII International Conference on Electromechanics and Robotics, April 12-14, 2022. Также имеются принятые статьи на 2 международные конференции, выступления на которых пройдут в 2022 году: 3) 13th International Conference on Language Resources and Evaluation, LREC 2022, June 20-25, France и 4) 30th European Signal Processing Conference, EUSIPCO 2022, Aug. 29 - Sep. 2, Serbia. При этом конференции LREC и EUROSIPCO относятся к листингу "Top Computer Science Conferences" международного портала https://research.com/. Достигнутые результаты автоматического распознавания речи по губам диктора превосходят все существующие аналоги не только для русской, но и для английской речи. Все выполненные работы и полученные научные результаты полностью соответствуют цели и перевыполняют заявленные задачи проекта РНФ.

Публикации

Аннотация результатов, полученных в 2022 году
В 2022-23 годах был выполнен 2-ой (заключительный) этап проекта РНФ, связанный с разработкой программного обеспечения, тестированием и количественным оцениванием разработанной интегральной системы распознавания аудиовизуальной речи, а также обобщением полученных результатов. В соответствии с заявленным планом работ на втором этапе проекта были получены следующие основные результаты: (1) Разработан и отлажен комплекс программного обеспечения, составляющий интегральную систему распознавания аудиовизуальной речи, Произведена регистрация программы для ЭВМ в Федеральной службе по интеллектуальной собственности (ФИПС Роспатента): «Интегральная система распознавания аудиовизуальной речи с использованием глубоких нейронных сетей», свидетельство о государственной регистрации №2022684534 от 15.12.2022. Представленная система комплексирует разработанное на первом этапе выполнения проекта математическое обеспечение (усовершенствованные существующие и новые модели, методы, алгоритмы) и их реализацию (с использованием программных инструментариев и средств математического моделирования) для задачи аудиовизуального распознавания русской речи путем объединения в единый комплекс программного обеспечения. (2) Проведены экспериментальные исследования с применением глубоких нейронных сетей различной архитектуры. С точки зрения распознавания аудиовизуальной речи по видеоинформации наибольшей точности распознавания удалось добиться, используя ядро из трехмерной сверточной сети 3DCNN в совокупности с двунаправленной рекуррентной нейросетью с долгой кратковременной памятью BiLSTM. Наилучшие результаты показало использование архитектуры 3DResNet-18 для выделения информативных признаков. Это позволило добиться точности распознавания речи только по видео модальности в 88.7%. С точки зрения распознавания речи по аудиоинформации, наибольшую точность распознавания удалось получить с использованием 2D CNN архитектуру, используя предобученную нейросеть VGG. Наилучшая точность распознавания речи по аудио составила 95.36%. Наилучшие результаты по аудиовизуальному распознаванию речи были получены с использованием вышеупомянутых архитектур в комбинации с объединением модальностей на уровне моделей и показали результат в 98.76% являясь наивысшей точностью распознавания речи, достигнутой на сегодняшней день на эталонной базе данных LRW. Более подробно с описанием предложенной аудиовизуальной методологии и результатами экспериментальных исследований можно ознакомиться в опубликованных работах «Visual Speech Recognition in a Driver Assistance System» и «Audio-Visual Speech and Gesture Recognition by Sensors of Mobile Devices». (3) Исследовано влияние различных техник увеличения точности, тонкой настройки параметров и методов аугментации на точность распознавания аудиовизуальной речи. Исследование различных планировщиков скорости обучения показало явное преимущество косинусного отжига, как для аудио, так и для видео подсистем распознавания. Наилучший оптимизатор однозначно выявить не удалось, т.к. Adam показывает себя лучше на видеоданных и в целом стабильнее, но максимальный результат на аудиоданных был получен с использованием оптимизатора SGD. Эксперименты с размерностью входных данных показали что для базы LRW и подобных оптимальный размер входного изображения 44х44х3, с размером батча равным 2 или 4, что связано с тем, что большинство изображений губ не превышают размер более 50 пикселей. Сравнение методов нормализации входных изображений показало явное преимущество заполнения недостающих пикселей средними значениями. Исследование различных методов аугментации показало состоятельность использования MixUp, Label smoothing (Сглаживания меток) и Affine transformations (Афинных преобразований) для увеличения количества обучающих аудио- и видеоданных. Следует отметить, что аугментация с помощью SpecAugment по частоте (freq mask) не приводит к увеличению точности распознавания речи по аудио. Полученные в рамках результаты по распознаванию визуальной и аудиовизуальной речи на момент публикации являлись лучшими в мире, что доказывает состоятельность проведенных экспериментальных исследований по выбору как оптимальной нейросетевой архитектуры, так и по тонкой настройке и подбору параметров. (4) Произведено тестирование разработанной интегральной системы на задаче распознавания аудиовизуальной речи. Представлены результаты тестирования разработанной интегральной системы на задаче распознавания аудиовизуальной речи в натурных условиях применения, т.е. в условиях приближенных к реальным условиям применения, когда аудиовизуальные данные получаются напрямую с микрофона и видеокамеры (вебкамеры персонального компьютера в проведенных экспериментах). (5) Произведен анализ и обобщение полученных в ходе проекта результатов. Проведенные исследования и экспериментальные результаты однозначно показывают, что комплексирование (объединение) информации из аудио- и видеомодальностей значительно повышают точность распознавания речи, особенно в акустически шумных условиях, а применение предложенных архитектур и методов на основе глубоких нейронных сетей позволяет еще больше повысить эффективность распознавания речи. По результатам второго этапа проекта (6) опубликован цикл из 2-х научных статей индексируемых в базах данных Web of Science и/или Scopus. В том числе одной статьи входящей в первый квартиль (Q1): «Audio-Visual Speech and Gesture Recognition by Sensors of Mobile Devices» и «Improved automatic lip-reading based on the evaluation of intensity level of speaker’s emotion». Достигнутые на втором этапе результаты РНФ проекта представлялись на трех международных конференциях: 1) 13th International Conference on Language Resources and Evaluation, LREC 2022, June 20-25, Франция и 2) 30th European Signal Processing Conference, EUSIPCO 2022, Aug. 29 - Sep. 2, Сербия, 3) International Workshop Photogrammetric techniques for environmental and infrastructure monitoring, Biometry and Biomedicine (ISPRS PSBB), 24-26 апреля 2023, Россия. При этом конференции LREC и EUROSIPCO относятся к листингу "Top Computer Science Conferences" международного портала https://research.com/. Достигнутые результаты автоматического распознавания речи по губам диктора превосходят все существующие аналоги не только для русской, но и для английской речи. Кроме того, результаты данного проекта РНФ активно освещались в СМИ. (1) Пресс-релиз СПБ ФИЦ РАН: https://www.ras.ru/news/shownews.aspx?id=38bb0cb7-afd2-416a-9ac6-24aa9393dd52#content, (2) Известия: https://iz.ru/1496149/denis-gritcenko/poniat-na-slove-rossiiskie-spetcialisty-nauchili-smartfon-chitat-po-gubam , (3) ТАСС: https://nauka.tass.ru/nauka/17498723 , (4) РИА Новости: https://ria.ru/20230411/neyroset-1864579971.html , (5) РБК: https://www.rbc.ru/life/news/643655bb9a79478bfe7fce31 и еще в около 40-ка новостных изданиях. Все выполненные работы и полученные научные результаты полностью соответствуют цели и заявленным задачам проекта РНФ.

Публикации