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發(fā)視頻使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)語(yǔ)音驅(qū)動(dòng)發(fā)音器官運(yùn)動(dòng)合成方法詳細(xì)資料說(shuō)明
2019-12-05 |
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資料介紹
實(shí)現(xiàn)一種基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的語(yǔ)音驅(qū)動(dòng)發(fā)音器官運(yùn)動(dòng)合成的方法， 并應(yīng)用于語(yǔ)音驅(qū)動(dòng)虛擬說(shuō)話(huà)人動(dòng)畫(huà)合成。 通過(guò)深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Deep neural networks， DNN）學(xué)習(xí)聲學(xué)特征與發(fā)音器官位置信息之間的映射關(guān)系，系統(tǒng)根據(jù)輸入的語(yǔ)音數(shù)據(jù)估計(jì)發(fā)音器官的運(yùn)動(dòng)軌跡， 并將其體現(xiàn)在一個(gè)三維虛擬人上面。 首先，在一系列參數(shù)下對(duì)比人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Artificial neural network， ANN）和DNN的實(shí)驗(yàn)結(jié)果，得到最優(yōu)網(wǎng)絡(luò); 其次，設(shè)置不同上下文聲學(xué)特征長(zhǎng)度并調(diào)整隱層單元數(shù)，獲取最佳長(zhǎng)度; 最后，選取最優(yōu)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，由DNN 輸出的發(fā)音器官運(yùn)動(dòng)軌跡信息控制發(fā)音器官運(yùn)動(dòng)合成，實(shí)現(xiàn)虛擬人動(dòng)畫(huà)。 實(shí)驗(yàn)證明，本文所實(shí)現(xiàn)的動(dòng)畫(huà)合成方法高效逼真.
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