基于深度神经网络的超声图像舌轮廓提取
计算机视觉与模式识别
2016-05-20 v1
摘要
利用超声研究语音过程中的舌头运动是一种标准流程，但超声图像自动标注仍具挑战性，因为标准舌形提取方法通常需要人工干预。本文提出一种基于深度神经网络的方法，在语音数据集上自动从超声图像提取舌轮廓。我们使用一个训练来学习图像与其相关轮廓之间关系的深度自编码器，使得模型能够仅从超声图像自动重建轮廓。在本文中，我们在训练过程中使用自动标注算法替代耗时的手工标注，并评估自动标注与轮廓提取相对于手工标注的性能。观测结果显示质量分数与当前最优（SOTA）相当。
引用
@article{arxiv.1605.05912,
title = {Tongue contour extraction from ultrasound images based on deep neural network},
author = {Aurore Jaumard-Hakoun and Kele Xu and Pierre Roussel-Ragot and Gérard Dreyfus and Bruce Denby},
journal= {arXiv preprint arXiv:1605.05912},
year = {2016}
}
备注
5 pages, 3 figures, published in The International Congress of Phonetic Sciences, 2015