論文の概要: MPE4G: Multimodal Pretrained Encoder for Co-Speech Gesture Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.15740v1
• Date: Thu, 25 May 2023 05:42:58 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-26 17:13:55.916147
• Title: MPE4G: Multimodal Pretrained Encoder for Co-Speech Gesture Generation
• Title（参考訳）: mpe4g:共スパイクジェスチャ生成のためのマルチモーダルプリトレーニングエンコーダ
• Authors: Gwantae Kim, Seonghyeok Noh, Insung Ham and Hanseok Ko
• Abstract要約: 音声合成のためのマルチモーダル事前学習エンコーダを用いた新しいフレームワークを提案する。 提案手法は,全ての入力モダリティが与えられた時だけでなく,入力モダリティの欠如やノイズが生じた時にも,リアルなコ音声ジェスチャーを描画する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.349024345195318
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: When virtual agents interact with humans, gestures are crucial to delivering their intentions with speech. Previous multimodal co-speech gesture generation models required encoded features of all modalities to generate gestures. If some input modalities are removed or contain noise, the model may not generate the gestures properly. To acquire robust and generalized encodings, we propose a novel framework with a multimodal pre-trained encoder for co-speech gesture generation. In the proposed method, the multi-head-attention-based encoder is trained with self-supervised learning to contain the information on each modality. Moreover, we collect full-body gestures that consist of 3D joint rotations to improve visualization and apply gestures to the extensible body model. Through the series of experiments and human evaluation, the proposed method renders realistic co-speech gestures not only when all input modalities are given but also when the input modalities are missing or noisy.
• Abstract（参考訳）: 仮想エージェントが人間と対話するとき、ジェスチャーは言葉で意図を伝えるのに不可欠である。 従来のマルチモーダルな音声合成モデルは、ジェスチャーを生成するためにすべてのモーダルの特徴を符号化する必要がある。 入力モダリティが削除されるかノイズを含む場合、モデルは適切にジェスチャーを生成することができない。 頑健で一般化された符号化を実現するために,マルチモーダルプリトレーニングエンコーダを用いたジェスチャ生成のための新しい枠組みを提案する。 提案手法では,マルチヘッドアテンションに基づくエンコーダを自己教師付き学習で訓練し,各モードに関する情報を含む。 さらに,3次元関節回転からなる全身ジェスチャーを収集し,可視化を改善し,拡張可能な身体モデルにジェスチャーを適用した。 提案手法は, 入力モダリティが与えられたときだけでなく, 入力モダリティが欠落したり, うるさかったりした場合にも, リアルなコペアジェスチャを表現できる。

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