Fugu-MT 論文翻訳(概要): Speech2Properties2Gestures: Gesture-Property Prediction as a Tool for Generating Representational Gestures from Speech

論文の概要: Speech2Properties2Gestures: Gesture-Property Prediction as a Tool for Generating Representational Gestures from Speech

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2106.14736v1
Date: Mon, 28 Jun 2021 14:07:59 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2021-06-29 13:46:30.273608
Title: Speech2Properties2Gestures: Gesture-Property Prediction as a Tool for Generating Representational Gestures from Speech
Title（参考訳）: Speech2Properties2:gesture-Property Prediction as a Tool of Representational Gestures from Speech
Authors: Taras Kucherenko, Rajmund Nagy, Patrik Jonell, Michael Neff, Hedvig Kjellstr\"om, Gustav Eje Henter
Abstract要約: 本研究では,ジェスチャ生成のための新しいフレームワークを提案する。提案手法はまずジェスチャーを予測し,次にジェスチャー特性の予測を行う。
参考スコア（独自算出の注目度）: 9.859003149671807
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: We propose a new framework for gesture generation, aiming to allow data-driven approaches to produce more semantically rich gestures. Our approach first predicts whether to gesture, followed by a prediction of the gesture properties. Those properties are then used as conditioning for a modern probabilistic gesture-generation model capable of high-quality output. This empowers the approach to generate gestures that are both diverse and representational.
Abstract（参考訳）: 本研究では,より意味的にリッチなジェスチャーを生成するための,データ駆動型アプローチを実現するためのジェスチャー生成フレームワークを提案する。提案手法はまずジェスチャーを予測し,次にジェスチャー特性の予測を行う。これらの特性は、高品質な出力が可能な現代の確率的ジェスチャー生成モデルの条件付けとして使用される。これは多様で表現力のあるジェスチャーを生成するアプローチに力を与えます。

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