論文の概要: Multi-Source Spatial Knowledge Understanding for Immersive Visual Text-to-Speech

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.14101v1
• Date: Fri, 18 Oct 2024 00:46:18 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-28 17:07:37.271817
• Title: Multi-Source Spatial Knowledge Understanding for Immersive Visual Text-to-Speech
• Title（参考訳）: 没入型視覚テキスト音声のためのマルチソース空間知識理解
• Authors: Shuwei He, Rui Liu, Haizhou Li,
• Abstract要約: VTTS (Visual Text-to-Speech) は、空間環境画像を音声コンテンツに対する残響音声の合成のプロンプトとして捉えることを目的としている。 これまでの研究は、深度、話者の位置、環境意味論といったマルチソース空間知識の可能性を見越して、地球環境モデリングのためのRGBモダリティに焦点を当てていた。 没入型VTTSのためのマルチソース空間知識理解手法をMS$2$KU-VTTSと呼ぶ。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 39.206005299985605
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Visual Text-to-Speech (VTTS) aims to take the spatial environmental image as the prompt to synthesize the reverberation speech for the spoken content. Previous research focused on the RGB modality for global environmental modeling, overlooking the potential of multi-source spatial knowledge like depth, speaker position, and environmental semantics. To address the issues, we propose a novel multi-source spatial knowledge understanding scheme for immersive VTTS, termed MS$^2$KU-VTTS. Specifically, we first prioritize RGB image as the dominant source and consider depth image, speaker position knowledge from object detection, and semantic captions from image understanding LLM as supplementary sources. Afterwards, we propose a serial interaction mechanism to deeply engage with both dominant and supplementary sources. The resulting multi-source knowledge is dynamically integrated based on their contributions.This enriched interaction and integration of multi-source spatial knowledge guides the speech generation model, enhancing the immersive spatial speech experience.Experimental results demonstrate that the MS$^2$KU-VTTS surpasses existing baselines in generating immersive speech. Demos and code are available at: https://github.com/MS2KU-VTTS/MS2KU-VTTS.
• Abstract（参考訳）: VTTS (Visual Text-to-Speech) は、空間環境画像を音声コンテンツに対する残響音声の合成のプロンプトとして捉えることを目的としている。 これまでの研究は、深度、話者の位置、環境意味論といったマルチソース空間知識の可能性を見越して、地球環境モデリングのためのRGBモダリティに焦点を当てていた。 そこで本稿では,MS$2$KU-VTTSと呼ばれる没入型VTTSの空間知識理解手法を提案する。 具体的には、まずRGB画像を優先し、深度画像、物体検出からの話者位置知識、画像理解LLMからのセマンティックキャプションを補助源として検討する。 その後、本研究では、支配的および補足的ソースの両方に深く関与するシリアル相互作用機構を提案する。 この多元的空間知識の豊富な相互作用と統合により、音声生成モデルが導出され、没入型空間音声体験が向上し、MS$2$KU-VTTSが既存のベースラインを超えていることを示す実験結果が得られた。 デモとコードは、https://github.com/MS2KU-VTTS/MS2KU-VTTSで入手できる。

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