本文深入探讨了基于深度学习的唇语识别技术，涵盖了3D卷积、卷积神经网络（CNN）、时空卷积网络、门循环单元（GRU）等关键方法。研究涉及中文和藏语等多语言环境，同时提出多粒度和多维时间序列分类在唇语识别中的应用。此外，还讨论了知识蒸馏在语音辅助唇语识别中的作用，以及唇语识别数据库构建与身份认证的创新实践。
下面是该类的一些题目：
| 题目 |
|---|
| 基于3D卷积的唇语识别的研究与设计 |
| 基于卷积神经网络的唇语识别技术研究 |
| 基于时空卷积神经网络和双向门循环单元的唇语识别 |
| 基于深度学习的中文唇语识别与关键词检测 |
| 基于深度学习的中文唇语识别研究 |
| 基于深度学习的唇语识别应用的研究与实现 |
| 基于深度学习的唇语识别技术研究 |
| 基于深度学习的唇语识别数据库构建和算法研究 |
| 基于深度学习的唇语识别方法研究 |
| 基于深度学习的唇语识别研究 |
| 基于深度学习的藏语唇语识别研究 |
| 基于深度学习的随机密码唇语身份认证 |
| 多粒度唇语识别技术研究 |
| 多维时间序列分类方法及其在唇语识别上的应用研究 |
| 面向语音辅助唇语识别的知识蒸馏 |
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