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[IEEE TENCON 2019 - 2019年IEEE第十区会议(TENCON) - 印度科钦(2019.10.17-2019.10.20)] TENCON 2019 - 2019年IEEE第十区会议(TENCON) - 基于LSTM和CNN的语音辅助视觉问答系统（含实时图像采集功能）助力视障人士

DOI：10.1109/TENCON.2019.8929263 出版年份：2019 更新时间：2025-09-16 10:30:52
摘要： 该研究工作使视障人士能够独立于外部支持识别物体并可视化周围场景。在此情境下，用户可通过语音输入向应用程序提出开放式问题、分类问题、计数问题或是非问题。该应用采用视觉问答(VQA)技术整合图像处理与自然语言处理功能，同时具备语音转文字及反向转换能力，从而帮助识别、认知并获取特定图像的详细信息。研究采用经典CNN-LSTM模型，分别计算图像特征与语言特征后，通过从问题中提取的图像特征和词嵌入进行特征融合，再对组合特征运行多层感知机以获得结果。该模型准确率达到57%。此模型还可用于提升儿童的认知理解能力。由于应用支持语音交互并配备简易图形界面，特别适合视障人士使用。
作者： Annapurna P. Patil，Amrita Behera，Anusha P，Mitali Seth，Prabhuling
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研究概述 实验方案 设备清单

研究目的

开发一个支持语音的视觉问答（VQA）应用程序，通过整合图像处理和自然语言处理技术，帮助视障人士识别物体并感知周围场景。

研究成果

开发的视觉问答模型总体准确率达到57.45%，通过语音回答视障人士关于周围环境的问题，有效提供辅助。该应用还具有提升儿童认知能力的潜在用途。未来改进可着重提高准确率、缩短响应时间，并增加近距离传感器等功能以实现更优的环境引导。

研究不足

该模型的准确率达到57%，表明在答案准确性和可信度方面仍有提升空间。应用程序的响应时间也可进一步优化，以实现更好的实时功能。

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