論文の概要: Speech2Video: Cross-Modal Distillation for Speech to Video Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2107.04806v1
• Date: Sat, 10 Jul 2021 10:27:26 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-07-14 08:38:34.858145
• Title: Speech2Video: Cross-Modal Distillation for Speech to Video Generation
• Title（参考訳）: Speech2Video:ビデオ生成のためのクロスモーダル蒸留
• Authors: Shijing Si, Jianzong Wang, Xiaoyang Qu, Ning Cheng, Wenqi Wei, Xinghua Zhu and Jing Xiao
• Abstract要約: 音声対ビデオ生成技術は、エンターテイメント、カスタマーサービス、人間とコンピュータの相互作用産業に興味深い応用をもたらす可能性がある。 この課題は主に、異なる視覚特性を音声信号から切り離すことである。 そこで本研究では,非競合ビデオ入力から無関係な感情・アイデンティティ情報を抽出する軽量なクロスモーダル蒸留法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 21.757776580641902
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This paper investigates a novel task of talking face video generation solely from speeches. The speech-to-video generation technique can spark interesting applications in entertainment, customer service, and human-computer-interaction industries. Indeed, the timbre, accent and speed in speeches could contain rich information relevant to speakers' appearance. The challenge mainly lies in disentangling the distinct visual attributes from audio signals. In this article, we propose a light-weight, cross-modal distillation method to extract disentangled emotional and identity information from unlabelled video inputs. The extracted features are then integrated by a generative adversarial network into talking face video clips. With carefully crafted discriminators, the proposed framework achieves realistic generation results. Experiments with observed individuals demonstrated that the proposed framework captures the emotional expressions solely from speeches, and produces spontaneous facial motion in the video output. Compared to the baseline method where speeches are combined with a static image of the speaker, the results of the proposed framework is almost indistinguishable. User studies also show that the proposed method outperforms the existing algorithms in terms of emotion expression in the generated videos.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,音声のみから発声顔映像生成の新たな課題について検討する。 音声対ビデオ生成技術は、エンターテイメント、カスタマーサービス、人間とコンピュータの相互作用産業に興味深い応用をもたらす可能性がある。 実際、音声の音色、アクセント、速度は、話者の外観に関連する豊富な情報を含んでいる。 この課題は主に、異なる視覚特性を音声信号から切り離すことである。 本稿では,不規則なビデオ入力から絡み合った感情やアイデンティティ情報を抽出する軽量なクロスモーダル蒸留法を提案する。 抽出した特徴は、生成的対向ネットワークによって音声合成ビデオクリップに統合される。 慎重に考案された識別器を用いて、提案するフレームワークは現実的な生成結果を達成する。 観察された個人による実験では、提案手法が発話のみから感情表現を捉え、映像出力に自発的な顔の動きを生じさせることが示されている。 話者の静的画像と音声を結合したベースライン法と比較すると,提案手法の結果はほぼ区別がつかない。 また,提案手法は,映像中の感情表現の面で既存のアルゴリズムを上回っていることを示す。

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