論文の概要: PASE: Phoneme-Aware Speech Encoder to Improve Lip Sync Accuracy for Talking Head Synthesis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.05803v3
• Date: Wed, 15 Oct 2025 09:22:15 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-16 15:32:13.391764
• Title: PASE: Phoneme-Aware Speech Encoder to Improve Lip Sync Accuracy for Talking Head Synthesis
• Title（参考訳）: PASE: 音声合成のための音声合成精度向上のための音素認識音声エンコーダ
• Authors: Yihuan Huang, Jiajun Liu, Yanzhen Ren, Jun Xue, Wuyang Liu, Zongkun Sun,
• Abstract要約: PASE(Phoneme-Aware Speech)は,音素と音素のギャップを埋める新しい音声表現モデルである。 実験の結果,PASEはリップシンク精度を大幅に向上し,NeRFおよび3DGSベースのレンダリングフレームワーク間の最先端性能を実現している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 32.43276443363356
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Recent talking head synthesis works typically adopt speech features extracted from large-scale pre-trained acoustic models. However, the intrinsic many-to-many relationship between speech and lip motion causes phoneme-viseme alignment ambiguity, leading to inaccurate and unstable lips. To further improve lip sync accuracy, we propose PASE (Phoneme-Aware Speech Encoder), a novel speech representation model that bridges the gap between phonemes and visemes. PASE explicitly introduces phoneme embeddings as alignment anchors and employs a contrastive alignment module to enhance the discriminability between corresponding audio-visual pairs. In addition, a prediction and reconstruction task is designed to improve robustness under noise and partial modality absence. Experimental results show PASE significantly improves lip sync accuracy and achieves state-of-the-art performance across both NeRF- and 3DGS-based rendering frameworks, outperforming conventional methods based on acoustic features by 13.7 % and 14.2 %, respectively. Importantly, PASE can be seamlessly integrated into diverse talking head pipelines to improve the lip sync accuracy without architectural modifications.
• Abstract（参考訳）: 最近の音声ヘッド合成作業は、大規模事前学習音響モデルから抽出された音声特徴を用いるのが一般的である。 しかし、音声と唇の動きの内在的な多対多関係は、音素と音素のアライメントのあいまいさを引き起こし、不正確で不安定な唇を引き起こす。 そこで本研究では,PASE(Phoneme-Aware Speech Encoder)を提案する。 PASEは、アライメントアンカーとして音素埋め込みを明示的に導入し、コントラストアライメントモジュールを使用して、対応するオーディオと視覚のペア間の識別性を向上する。 さらに,雑音下での頑健さと部分的モード不在性を改善するため,予測・復元タスクを設計する。 実験の結果,PASEはリップシンク精度を大幅に向上し,NeRFおよび3DGSベースのレンダリングフレームワーク間の最先端性能を実現し,音響特性に基づく従来の手法をそれぞれ13.7%,14.2%向上させた。 重要なことは、PASEを多様な音声ヘッドパイプラインにシームレスに統合することで、アーキテクチャの変更なしにリップシンク精度を向上させることができる。

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