論文の概要: Generating Narrated Lecture Videos from Slides with Synchronized Highlights

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.02966v1
• Date: Mon, 05 May 2025 18:51:53 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-07 18:50:11.103968
• Title: Generating Narrated Lecture Videos from Slides with Synchronized Highlights
• Title（参考訳）: シンクロナイズドハイライトによるスライドからのナレーション講演映像の生成
• Authors: Alexander Holmberg,
• Abstract要約: 本稿では,静的スライドをビデオ講義に変換するプロセスを自動化するエンド・ツー・エンドシステムを提案する。 このシステムは、動的視覚ハイライトと正確に同期されたAI生成ナレーションを特徴とするビデオ講義を合成する。 そこで本研究では,1000個のサンプルを手動でアノテートしたスライドデータセットを用いた技術評価により,システムの有効性を実証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 55.2480439325792
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Turning static slides into engaging video lectures takes considerable time and effort, requiring presenters to record explanations and visually guide their audience through the material. We introduce an end-to-end system designed to automate this process entirely. Given a slide deck, this system synthesizes a video lecture featuring AI-generated narration synchronized precisely with dynamic visual highlights. These highlights automatically draw attention to the specific concept being discussed, much like an effective presenter would. The core technical contribution is a novel highlight alignment module. This module accurately maps spoken phrases to locations on a given slide using diverse strategies (e.g., Levenshtein distance, LLM-based semantic analysis) at selectable granularities (line or word level) and utilizes timestamp-providing Text-to-Speech (TTS) for timing synchronization. We demonstrate the system's effectiveness through a technical evaluation using a manually annotated slide dataset with 1000 samples, finding that LLM-based alignment achieves high location accuracy (F1 > 92%), significantly outperforming simpler methods, especially on complex, math-heavy content. Furthermore, the calculated generation cost averages under $1 per hour of video, offering potential savings of two orders of magnitude compared to conservative estimates of manual production costs. This combination of high accuracy and extremely low cost positions this approach as a practical and scalable tool for transforming static slides into effective, visually-guided video lectures.
• Abstract（参考訳）: 静的スライドをエンゲージメントなビデオ講義に変換するにはかなりの時間と労力が必要で、プレゼンターは説明を記録し、その資料を通して聴衆を視覚的に導く必要がある。 このプロセスを完全に自動化するために設計されたエンドツーエンドシステムを導入します。 スライドデッキを与えられたこのシステムは、動的視覚ハイライトと正確に同期されたAI生成ナレーションを特徴とするビデオ講義を合成する。 これらのハイライトは、効果的なプレゼンターのように、議論されている特定の概念に自動的に注意を向けます。 コアとなる技術的貢献は、新しいハイライトアライメントモジュールである。 このモジュールは、選択可能な粒度(行または語レベル)における多様な戦略(例えば、Levenshtein距離、LLMに基づく意味分析)を用いて、所定のスライド上の場所への音声フレーズを正確にマッピングし、タイミング同期にタイムスタンプを提供するテキスト・トゥ・スペーチ(TTS)を使用する。 本研究では,1000個のサンプルを手動でアノテートしたスライドデータセットを用いてシステムの有効性を実証し,LCMによるアライメントが高精度な位置精度(F1 > 92%)を達成し,特に複雑で数量の多いコンテンツにおいて,より単純な手法よりも優れていることを示した。 さらに、計算された生成コストの平均は1時間あたり1ドル以下であり、手作業による生産コストの保守的な見積よりも2桁のコストがかかる可能性がある。 高精度で低コストのこの組み合わせは、静的スライドを効果的かつ視覚的に誘導されたビデオ講義に変換するための実用的でスケーラブルなツールとして、このアプローチを位置づけている。

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