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人机交互、公共安全监控以及听障辅助等领域，唇语识别技术作为一种非接触式的视觉语音识别手段，正逐渐成为人工智能研究的热点。传统的唇语识别方法主要依赖于手工提取的几何特征或表观特征，如嘴唇轮廓的宽高比、光流场等，这些方法在面对光照变化、头部姿态偏转以及说话人个体差异时，往往表现出鲁棒性差、识别率低的问题。随着深度学习技术的兴起，基于卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）的端到端学习框架为唇语识别带来了新的突破，但如何从连续视频流中有效提取时空特征，并建立唇部运动与文本内容之间的精确映射，仍是当前研究面临的主要挑战。尤其是针对汉语普通话的唇语识别，由于存在大量的同音词和相近唇形，使得识别难度进一步加大。
本文深入分析了现有唇语识别技术的局限性，提出了一种基于三维卷积与双向门控循环单元（Bi-GRU）结合的深度学习唇语识别模型。该模型摒弃了繁琐的传统特征提取步骤，直接以唇部视频序列作为输入，通过端到端的训练方式自动学习从像素级到语义级的层次化特征。研究重点解决动态唇部特征的捕捉与长序列依赖问题，旨在实现在复杂自然场景下的高精度唇语识别。
针对唇语视频中的时空信息建模，本文提出了以下创新改进方案：1、构建了基于3D-CNN的前端特征提取网络，利用三维卷积核同时在空间维度和时间维度上进行卷积操作，有效捕捉嘴唇运动的细微动态变化。相比于传统的2D-CNN，该结构能够更好地保留视频帧之间的运动连续性信息，显著增强了模型对快速语速和模糊发音的适应能力。2、引入了结合注意力机制的Bi-GRU后端序列建模模块，针对长句子识别中容易出现的信息遗忘问题，Bi-GRU能够从正向和反向两个方向对上下文信息进行编码，而注意力机制则能够自动聚焦于视频序列中具有高辨识度的关键帧，降低了冗余帧和无效信息对识别结果的干扰，提高了对关键词的识别准确率。3、设计了一种多任务联合训练策略，在主任务进行唇语内容识别的同时，引入说话人身份识别作为辅助任务，通过共享底层特征提取网络，促使模型学习到更具泛化能力的唇部运动特征，减少了因说话人嘴型差异导致的识别性能下降，提高了模型的普适性。
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