基于深度神经网络的语音驱动发音器官的运动合成

发布时间：2017-11-16 20:22

  本文关键词：基于深度神经网络的语音驱动发音器官的运动合成

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【摘要】：实现一种基于深度神经网络的语音驱动发音器官运动合成的方法,并应用于语音驱动虚拟说话人动画合成.通过深度神经网络(Deep neural networks,DNN)学习声学特征与发音器官位置信息之间的映射关系,系统根据输入的语音数据估计发音器官的运动轨迹,并将其体现在一个三维虚拟人上面.首先,在一系列参数下对比人工神经网络(Artificial neural network,ANN)和DNN的实验结果,得到最优网络;其次,设置不同上下文声学特征长度并调整隐层单元数,获取最佳长度;最后,选取最优网络结构,由DNN输出的发音器官运动轨迹信息控制发音器官运动合成,实现虚拟人动画.实验证明,本文所实现的动画合成方法高效逼真.
【作者单位】： 西南交通大学信息科学与技术学院;
【基金】：成都市科技项目(科技惠民技术研发项目)(2015-HM01-00050-SF) 四川省动漫研究中心2015年度科研项目(DM201504) 西南交通大学2015年研究生创新实验实践项目(YC201504109)资助~~
【分类号】：TN912.3;TP183
【正文快照】： 由于视觉与听觉是人类最主要、最便捷的两种沟通方式,因此虚拟人动画结合听视觉双模态沟通方式的特点,将虚拟人的视觉信息作为其声音的一种补充.例如,额外的舌头和唇部等发音器官的运动,眉毛和眼睑等面部特征,甚至是头部和肢体的动作等,这些附加信息可以极大提高虚拟人动画的

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本文编号：1193595