本文提出了一种深度音频 - 视觉语音增强网络，该网络可以通过对说话者的嘴唇动作和 / 或声音来分离说话者的声音，在嘴部区域引入人工遮挡并通过混合音频来训练模型，实现说话者独立，且在视觉感知受阻的情况下表现优异的应用。

Jul, 2019

本研究使用基于视听神经网络的视觉语音增强方法，在包含有目标演讲者语音的视频背景噪音情况下，通过口型运动提高演讲者语音的清晰度，在嘈杂的环境中实现了语音增强和噪音降低效果，相较于先前的视听方法在两个公共的口形读音数据集上表现更好，同时也是第一个在面向非口形读音的数据集（如巴拉克・奥巴马每周的演讲）上进行的示例研究。

Nov, 2017

本文系统综述了基于深度学习的音视频语音增强和分离技术，特别关注了声学和视觉特征、深度学习方法、融合技术以及训练目标和目标函数。同时，还回顾了基于深度学习的无声视频语音重建和语音信号分离的常见方法，并介绍了常用的音视频数据集和评估方法。

Aug, 2020

提出一种基于面部出现和声音特征对语音进行分离的方法，可对五种基准数据集进行音视频语音分离和增强，而且具有较好的泛化性能。

Jan, 2021

我们提出了一种联合音频 - 视觉模型，用于从包括其它说话者和背景噪声在内的混合声音中分离单个语音信号，并且利用深度学习和 AVSpeech 数据集，实现了人脸指定后的语音分离任务，相较于仅使用音频的方法，在多说话人的情况下表现出更好的效果。

Apr, 2018

使用深度学习中的音频 - 视觉语音分离网络，从混音状态中分离出指定说话者的语音，且仅使用目标说话者的单一面部图像，通过潜在空间的交叉模态生物识别任务中的面部外观获得条件特征，可隔离和提取这些说话者的语音，为语音分离任务中的通道交换问题提供解决方案，同时也适用于未知说话者。

May, 2020

本论文旨在识别带有或不带有音频的说话者嘴唇所述的短语和句子，我们提出了使用自注意力机制的 CTC 和序列到序列两种模型进行唇语识别，并研究唇语识别在有噪音的情况下与音频识别的互补性，同时我们介绍并公开发布了英国电视上成千上万自然语言的新数据集 LRS2-BBC，我们建立的模型在实验中的表现均超过了以前的相关工作。

Sep, 2018

本文提出了一种新的音频 - 视觉语音增强框架，利用个人化模型和神经语音编解码器从嘈杂的信号中高效合成真实干净的语音，以提高增强幅度和视角方面的质量。

Mar, 2022

本文介绍了一种新的时间域音视图架构，用于从单声道混合物中提取目标说话人，实验结果表明，相比于仅有声音的 TasNet 和频域音 - 视网络，我们的方法在两个和三个说话人的情况下分别可以提供 3dB + 和 4dB + 的信噪比改进。

Apr, 2019

本文利用深度学习算法，通过从口型信息中提取语音声学特征进行语音的合成，从而改善无声视频中语音恢复的质量。

Apr, 2020