論文の概要: Seeing What You Said: Talking Face Generation Guided by a Lip Reading Expert

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.17480v1
• Date: Wed, 29 Mar 2023 07:51:07 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-31 13:02:37.628680
• Title: Seeing What You Said: Talking Face Generation Guided by a Lip Reading Expert
• Title（参考訳）: あなたが言ったこと:唇読みの専門家が指導した顔生成について語る
• Authors: Jiadong Wang, Xinyuan Qian, Malu Zhang, Robby T. Tan, Haizhou Li
• Abstract要約: 音声合成は、コヒーレントな音声入力が与えられた唇に関する顔の動きを再構成する。 従来の研究では、唇音の同期と視覚的品質が重要であった。 そこで我々は, 唇読解の専門家を用いて, 生成した唇領域の知性を向上させることを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 89.07178484337865
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Talking face generation, also known as speech-to-lip generation, reconstructs facial motions concerning lips given coherent speech input. The previous studies revealed the importance of lip-speech synchronization and visual quality. Despite much progress, they hardly focus on the content of lip movements i.e., the visual intelligibility of the spoken words, which is an important aspect of generation quality. To address the problem, we propose using a lip-reading expert to improve the intelligibility of the generated lip regions by penalizing the incorrect generation results. Moreover, to compensate for data scarcity, we train the lip-reading expert in an audio-visual self-supervised manner. With a lip-reading expert, we propose a novel contrastive learning to enhance lip-speech synchronization, and a transformer to encode audio synchronically with video, while considering global temporal dependency of audio. For evaluation, we propose a new strategy with two different lip-reading experts to measure intelligibility of the generated videos. Rigorous experiments show that our proposal is superior to other State-of-the-art (SOTA) methods, such as Wav2Lip, in reading intelligibility i.e., over 38% Word Error Rate (WER) on LRS2 dataset and 27.8% accuracy on LRW dataset. We also achieve the SOTA performance in lip-speech synchronization and comparable performances in visual quality.
• Abstract（参考訳）: トーキング・フェイス・ジェネレーション(talking face generation)は、音声入力のコヒーレントな唇に関する顔の動きを再構築する。 前報では唇音の同期と視覚的品質が重要であった。 多くの進歩にもかかわらず、彼らは唇の動きの内容、すなわち、生成品質の重要な側面である話し言葉の視覚的不明瞭さにほとんど焦点を合わせない。 そこで本研究では, 唇読解の専門家を用いて, 不正確な生成結果をペナルティ化し, 生成した唇領域の知性を向上させることを提案する。 また,データの不足を補うために,唇読取の専門家を視聴覚自己監視的に訓練する。 本稿では,唇読解の専門家とともに,音声の時間的依存を考慮しつつ,音声をビデオと同期的に符号化するトランスフォーマーを提案する。 評価のために,2つの異なる口唇読取の専門家による,生成した映像の明瞭度測定のための新しい戦略を提案する。 厳密な実験により,LRS2データセットでは38%以上のワード誤り率(WER),LRWデータセットでは27.8%の精度で,Wav2Lipのような他の最先端(SOTA)手法よりも優れた結果が得られた。 また,Lip-Speech同期におけるSOTA性能と,視覚的品質における同等の性能も達成する。

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