論文の概要: Audio is all in one: speech-driven gesture synthetics using WavLM pre-trained model

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.05995v1
• Date: Fri, 11 Aug 2023 08:03:28 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-14 14:45:29.466049
• Title: Audio is all in one: speech-driven gesture synthetics using WavLM pre-trained model
• Title（参考訳）: 音声は一つだ:wavlm事前学習モデルを用いた音声駆動ジェスチャー合成
• Authors: Fan Zhang, Naye Ji, Fuxing Gao, Siyuan Zhao, Zhaohan Wang, Shunman Li
• Abstract要約: diffmotion-v2は、WavLM事前学習モデルを用いた音声条件拡散に基づく生成モデルである。 生音声のみを使用して、個人的でスタイリングされたフルボディの音声合成ジェスチャを生成することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.261771363191831
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The generation of co-speech gestures for digital humans is an emerging area in the field of virtual human creation. Prior research has made progress by using acoustic and semantic information as input and adopting classify method to identify the person's ID and emotion for driving co-speech gesture generation. However, this endeavour still faces significant challenges. These challenges go beyond the intricate interplay between co-speech gestures, speech acoustic, and semantics; they also encompass the complexities associated with personality, emotion, and other obscure but important factors. This paper introduces "diffmotion-v2," a speech-conditional diffusion-based and non-autoregressive transformer-based generative model with WavLM pre-trained model. It can produce individual and stylized full-body co-speech gestures only using raw speech audio, eliminating the need for complex multimodal processing and manually annotated. Firstly, considering that speech audio not only contains acoustic and semantic features but also conveys personality traits, emotions, and more subtle information related to accompanying gestures, we pioneer the adaptation of WavLM, a large-scale pre-trained model, to extract low-level and high-level audio information. Secondly, we introduce an adaptive layer norm architecture in the transformer-based layer to learn the relationship between speech information and accompanying gestures. Extensive subjective evaluation experiments are conducted on the Trinity, ZEGGS, and BEAT datasets to confirm the WavLM and the model's ability to synthesize natural co-speech gestures with various styles.
• Abstract（参考訳）: デジタル人間のための共同ジェスチャーの生成は、仮想人間の創造の分野における新しい分野である。 従来の研究では、音声と意味情報を入力として使用し、その人物のIDと感情を識別する分類法を採用し、共同音声ジェスチャ生成を推進してきた。 しかし、この取り組みは依然として大きな課題に直面している。 これらの課題は、共同音声ジェスチャー、音声音響、意味論の複雑な相互作用を超えており、人格、感情、その他の不明瞭だが重要な要素に関連する複雑さも含む。 本稿では,WavLM事前学習モデルを用いた音声条件拡散モデルと非自己回帰変換器生成モデルである「diffmotion-v2」を紹介する。 生音声のみを使用して、個別でスタイリングされたフルボディの音声ジェスチャーを作成でき、複雑なマルチモーダル処理や手動のアノテートを必要としない。 まず,音声の音響的特徴や意味的特徴だけでなく,関連するジェスチャーに関連する性格的特徴や感情,さらに微妙な情報を伝達することを考えると,大規模事前学習モデルであるWavLMの応用を開拓し,低レベルかつ高レベルな音声情報を抽出する。 第2に,変換器をベースとした適応層ノルムアーキテクチャを導入し,音声情報と随伴ジェスチャーの関係を学習する。 The Trinity, ZEGGS, BEATデータセットを用いて広範囲な主観評価実験を行い、WavLMとモデルが様々なスタイルで自然な音声合成を行う能力を確認する。

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