論文の概要: A Comprehensive Review of Data-Driven Co-Speech Gesture Generation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.05339v1
- Date: Fri, 13 Jan 2023 00:20:05 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-01-16 14:25:57.364806
- Title: A Comprehensive Review of Data-Driven Co-Speech Gesture Generation
- Title（参考訳）: data-driven co-speech gesture generation の包括的レビュー
- Authors: Simbarashe Nyatsanga, Taras Kucherenko, Chaitanya Ahuja, Gustav Eje
Henter, Michael Neff
- Abstract要約: このような共同音声ジェスチャの自動生成は、コンピュータアニメーションにおける長年の問題である。
ジェスチャー生成は最近、人間のジェスチャー動作のデータセットがより大きくなったため、関心が高まっている。
本稿では,特に深層生成モデルに着目した共同音声ジェスチャ生成研究を要約する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.948557523215316
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: Gestures that accompany speech are an essential part of natural and efficient
embodied human communication. The automatic generation of such co-speech
gestures is a long-standing problem in computer animation and is considered an
enabling technology in film, games, virtual social spaces, and for interaction
with social robots. The problem is made challenging by the idiosyncratic and
non-periodic nature of human co-speech gesture motion, and by the great
diversity of communicative functions that gestures encompass. Gesture
generation has seen surging interest recently, owing to the emergence of more
and larger datasets of human gesture motion, combined with strides in
deep-learning-based generative models, that benefit from the growing
availability of data. This review article summarizes co-speech gesture
generation research, with a particular focus on deep generative models. First,
we articulate the theory describing human gesticulation and how it complements
speech. Next, we briefly discuss rule-based and classical statistical gesture
synthesis, before delving into deep learning approaches. We employ the choice
of input modalities as an organizing principle, examining systems that generate
gestures from audio, text, and non-linguistic input. We also chronicle the
evolution of the related training data sets in terms of size, diversity, motion
quality, and collection method. Finally, we identify key research challenges in
gesture generation, including data availability and quality; producing
human-like motion; grounding the gesture in the co-occurring speech in
interaction with other speakers, and in the environment; performing gesture
evaluation; and integration of gesture synthesis into applications. We
highlight recent approaches to tackling the various key challenges, as well as
the limitations of these approaches, and point toward areas of future
development.
- Abstract（参考訳）: 音声に付随するジェスチャーは、自然で効率的な人間のコミュニケーションの不可欠な部分である。
このような共同音声ジェスチャの自動生成は、コンピュータアニメーションにおける長年の問題であり、映画、ゲーム、仮想社会空間、社会ロボットとの対話において実現可能な技術であると考えられている。
この問題は、人間の共同音声ジェスチャー動作の慣用的・非周期的な性質と、ジェスチャーが包含するコミュニケーション機能の大きな多様性によって挑戦される。
ジェスチャ生成は、人間のジェスチャー動作のデータセットがより大きくなり、深層学習に基づく生成モデルの進歩と相まって、データの可用性の向上から恩恵を受けているため、近年、関心が高まっている。
本稿では,特に深部生成モデルに焦点をあてた協調ジェスチャ生成研究を要約する。
まず,人間のジェスチレーションに関する理論と,それが音声を補完する方法について述べる。
次に,ルールベースおよび古典的統計的ジェスチャ合成について概説し,深層学習のアプローチを検討する。
音声,テキスト,非言語的な入力からジェスチャを生成するシステムを調べるため,入力モダリティの選択を組織化原理として採用する。
また,関連するトレーニングデータセットの進化について,サイズ,多様性,動作品質,収集方法などの観点から分類した。
最後に, ジェスチャ生成における重要な課題として, データの可用性と品質, 人的動作の生成, 発話中のジェスチャーを他の話者や環境と相互作用させること, ジェスチャ評価を行うこと, ジェスチャ合成をアプリケーションに統合すること, などを挙げる。
我々は、様々な課題に取り組むための最近のアプローチと、これらのアプローチの限界、そして将来の開発分野に向けてのポイントを強調する。
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