論文の概要: Learning Phonetic Context-Dependent Viseme for Enhancing Speech-Driven 3D Facial Animation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.20568v1
• Date: Mon, 28 Jul 2025 07:04:50 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-29 16:23:57.894499
• Title: Learning Phonetic Context-Dependent Viseme for Enhancing Speech-Driven 3D Facial Animation
• Title（参考訳）: 音声駆動型3次元顔アニメーションの実現のための音韻文脈依存ビセムの学習
• Authors: Hyung Kyu Kim, Hak Gu Kim,
• Abstract要約: 音声駆動型3D顔アニメーションは、音声と同期した現実的な顔の動きを生成することを目的としている。 従来の手法では、各フレームを接地構造に合わせることで、復元損失を最小化していた。 本稿では,音韻遷移に対する音韻文脈の影響を明示的にモデル化した新しい音韻文脈認識損失を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.75374562753977
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Speech-driven 3D facial animation aims to generate realistic facial movements synchronized with audio. Traditional methods primarily minimize reconstruction loss by aligning each frame with ground-truth. However, this frame-wise approach often fails to capture the continuity of facial motion, leading to jittery and unnatural outputs due to coarticulation. To address this, we propose a novel phonetic context-aware loss, which explicitly models the influence of phonetic context on viseme transitions. By incorporating a viseme coarticulation weight, we assign adaptive importance to facial movements based on their dynamic changes over time, ensuring smoother and perceptually consistent animations. Extensive experiments demonstrate that replacing the conventional reconstruction loss with ours improves both quantitative metrics and visual quality. It highlights the importance of explicitly modeling phonetic context-dependent visemes in synthesizing natural speech-driven 3D facial animation. Project page: https://cau-irislab.github.io/interspeech25/
• Abstract（参考訳）: 音声駆動型3D顔アニメーションは、音声と同期した現実的な顔の動きを生成することを目的としている。 従来の手法では、各フレームを接地構造に合わせることで、復元損失を最小化していた。 しかし、このフレームワイズアプローチは、しばしば顔の動きの連続性を捉えることに失敗し、粗大化によるジッタリと不自然なアウトプットをもたらす。 そこで本研究では,音韻遷移に対する音韻文脈の影響を明示的にモデル化した,新しい音韻文脈認識損失を提案する。 ビセメ重みを組み込むことにより、時間とともに動的に変化する顔の動きに適応的に重要度を割り当て、よりスムーズで知覚的に一貫したアニメーションを確実にする。 大規模な実験により、従来の再建損失を我々のものに置き換えることで、定量的な測定値と視覚的品質の両方が向上することが示された。 自然な音声駆動の3D顔アニメーションの合成において、音素的文脈依存のビセムを明示的にモデル化することの重要性を強調した。 プロジェクトページ: https://cau-irislab.github.io/interspeech25/

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