機械の読唇術精度が人間を遙かに上回る93.4%を達成 ～オックスフォード大やGoogleが共同開発。難聴の人向けサービスにも応用可能

[stealthinu]

LSTM使ったディープラーニングで人間で50％強程度の認識率を93％という驚異的な認識率に。これ盗聴の手法としても使えてしまうな。

[paravola]

（2016年）これまでは視覚情報の設計・学習と予測という2段階に分離したアプローチで単語レベルでしか読み取りができなかった／不明瞭なコミュニケーションチャネルにおける一時的コンテキストを捉える

[richard_raw]

「世界で初めて単語レベルではなく文章レベルの読唇を実現した。LipNetは、話者に依存せず93.4%の精度で読唇を行なえるという。」人間のプロでも52％程度！……盗聴が捗りますな（ぇ

[oooooooo]

“人間の場合、プロでも平均52%程度”

[ryochack]

"LipNetは、話者に依存せず93.4%の精度で読唇を行なえる" すごい

[Nyoho]

素晴らしい

[daruyanagi]

かっけー

[rin51]

名前がカッコイイ > 時空回旋

[fashi]

「LipNet」