論文の概要: ZS-MSTM: Zero-Shot Style Transfer for Gesture Animation driven by Text and Speech using Adversarial Disentanglement of Multimodal Style Encoding

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.12887v1
• Date: Mon, 22 May 2023 10:10:35 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-23 16:50:51.858043
• Title: ZS-MSTM: Zero-Shot Style Transfer for Gesture Animation driven by Text and Speech using Adversarial Disentanglement of Multimodal Style Encoding
• Title（参考訳）: ZS-MSTM:マルチモーダルエンコーディングの逆アンタングルを用いたテキストと音声によるジェスチャアニメーションのためのゼロショットスタイルトランスファー
• Authors: Mireille Fares, Catherine Pelachaud, Nicolas Obin
• Abstract要約: 韻律的特徴とテキストによって駆動されるジェスチャーを、異なる話者のスタイルで合成する機械学習手法を提案する。 本モデルでは,PATSデータベースからのマルチモーダルデータを用いたゼロショットマルチモーダル方式の転送を行う。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.609538870261841
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In this study, we address the importance of modeling behavior style in virtual agents for personalized human-agent interaction. We propose a machine learning approach to synthesize gestures, driven by prosodic features and text, in the style of different speakers, even those unseen during training. Our model incorporates zero-shot multimodal style transfer using multimodal data from the PATS database, which contains videos of diverse speakers. We recognize style as a pervasive element during speech, influencing the expressivity of communicative behaviors, while content is conveyed through multimodal signals and text. By disentangling content and style, we directly infer the style embedding, even for speakers not included in the training phase, without the need for additional training or fine-tuning. Objective and subjective evaluations are conducted to validate our approach and compare it against two baseline methods.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,仮想エージェントにおけるモデリング行動スタイルの重要性について考察する。 本稿では,韻律的特徴とテキストによって駆動されるジェスチャを,異なる話者のスタイルで合成する機械学習手法を提案する。 本モデルでは,多様な話者のビデオを含むPATSデータベースからのマルチモーダルデータを用いて,ゼロショットマルチモーダル方式の転送を行う。 発話中のスタイルを広汎性要素として認識し,コミュニケーション行動の表現性に影響を与え,コンテンツはマルチモーダル信号とテキストで伝達される。 内容とスタイルを分離することで、追加のトレーニングや微調整を必要とせずに、トレーニングフェーズに含まれない話者に対しても、直接スタイル埋め込みを推論します。 目的評価と主観評価を行い,2つの基本手法と比較した。

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