语音信号处理 第4版 第13章 多模态语音信号处理 思考题答案

第13章多模态语音信号处理思考题答案为什么要进行多模态语音信号处理?其优点和面临的挑战各包括哪些方面?多模态语音信号处理的必要性：视觉信息以及其他生理心理相关的信息在语音感知中具有比较重要的作用，这些信息可以作为辅助，降低语音在编码、传输、接收等过程中所受到的噪声干扰，消除语音歧义，避免了只进行单一语音信号处理而带来的片面性。面临的挑战：首先，由于语音信号和以图像为代表的其他模态信号在结构、时频域变化范围等多个方面差别较大，因此针对各个模态所采用的特征提取方法也存在着显著差异性；其次，寻找特征之间的内在逻辑、语义关联关系，将其充分融合，对于完成后续任务也具有十分重要的影响；最后，在经过了多模态信息融合后，需要利用融合后的特征或是决策信息完成最终的语音信号处理任务。其中需要重点考虑的是选用何种处理模型或是方法，以及如何来客观评价多模态语音信号处理任务的实际性能。在不同模态数据融合过程中，主要分为哪两种方式?各自的特点是什么?前期融合：在特征层面进行融合，优势在于它可以捕捉不同模态之间的相关性，使得最终语音增强系统的鲁棒性更好，而其缺点在于视觉特征和语音特征本质是不同的。后期融合：在决策层进行融合，可以最大限度地保留现有单模态语音信号处理的架构。基于CNN的视觉辅助语音增强的主要步骤是什么?首先，分别使用CNN来提取视频中的嘴唇区域特征和带噪语音特征；接着，通过融合网络实现视频中的嘴部特征和带噪语音特征的深度融合；最后，在输出层生成增强后的语音，同时完成视频帧的重建。基于功率二进制掩模的视觉辅助语音增强具有哪三个特点?（1）采用功率二进制掩模，从视觉信息中得到语音信号的粗略表示，有效支撑了语音增强。（2）模型中有一个基于门控网络的后向增强体系结构，提供了语音和视觉信息之间的松散耦合，在这种架构下，系统性能仍由语音模态进行主导，而视觉信息仅提供辅助贡献。为什么要研究视觉信息辅助的语音合成?其主要包括哪些典型方法?在一些视频中，语音可能是部分损坏的，甚至是无声的。在该情况下直接通过单一语音合成方法来弥补缺损难度是很大的。典型方法：基于声码器的无声视频语音合成方法和基于端到端的视觉辅助语音合成。在基于视觉引导注意力的语音识别方法中，采用了何种方式打通视觉与语音两个模态间的壁垒?在特征提取完成后，通过视觉引导注意力融合来打通两个模态间的壁垒，其进一步包含视觉引导注意力以及双通道融合两个过程。基于HMM的双模态视觉信息辅助的语音识别，为什么要引人深度数据?由于每个说话人的嘴唇尺寸不一，以及受到环境、设备等因素影响，都使得唇语识别效果受到一定程度的影响。深度数据重构的左侧唇与右侧唇包含一定的言语信息，可以进一步辅助进行语音识别。在融合运动学特征和声学特征的语音情感识别方法中，包含哪些关键步骤?有两种框架：特征级融合和决策级融合特征级融合：首先，将声学和运动学原始数据输入特征提取网络，分别提取出两个模态的特征。然后，将提取出的两个模态的特征按照设定的权重规则，加权串联为融合特征。最后，将融合特征输入分类器进行情感识别。决策级融合：首先，提取相应的情感语音声学特征和运动学特征，并分别送入各自的识别网络。然后，根据预先设定的融合策略，将各网络的决策结果进行融合，得到最终结果。在融合视频、文本线索的语音情感识别方法中，定向多模态注意力模块的作用是什么?通过计算语音、视频、文本三个模态间的注意力，学习不同模态的相互作用。最终用于挖掘视频帧和文本信息中隐藏语音情感信息，可以有效辅助实施语音情感识别脑电辅助的语音情感识别方法的总体架构是什么?首先，对情感语音