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基于状态异步DBN的语音驱动面部动画合成
被引量：
1
1
作者
赵勇
蒋冬梅
Sahli Hichem
《计算机工程》
CAS
CSCD
2014年第2期180-183,188,共5页
提出一种基于状态异步动态贝叶斯网络模型(SA-DBN)的语音驱动面部动画合成方法。提取音视频语音数据库中音频的感知线性预测特征和面部图像的主动外观模型(AAM)特征来训练模型参数,对于给定的输入语音,基于极大似然估计原理学习得到对...
提出一种基于状态异步动态贝叶斯网络模型(SA-DBN)的语音驱动面部动画合成方法。提取音视频语音数据库中音频的感知线性预测特征和面部图像的主动外观模型(AAM)特征来训练模型参数,对于给定的输入语音,基于极大似然估计原理学习得到对应的最优AAM特征序列,并由此合成面部图像序列和面部动画。对合成面部动画的主观评测结果表明,与听视觉状态同步的DBN模型相比,通过限制听觉语音状态和视觉语音状态间的最大异步程度,SA-DBN可以得到清晰自然并且嘴部运动与输入语音高度一致的面部动画。
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关键词
面部动画合成
状态
异步
动态
贝叶斯
网络
模型
异步
约束
主动外观
模型
感知线性预测
极大似然估计
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职称材料
题名
基于状态异步DBN的语音驱动面部动画合成
被引量：
1
1
作者
赵勇
蒋冬梅
Sahli Hichem
机构
西北工业大学计算机学院
布鲁塞尔自由大学电子与信息工程系
出处
《计算机工程》
CAS
CSCD
2014年第2期180-183,188,共5页
基金
国家自然科学基金资助项目(61273265)
陕西省国际科技合作基金资助重点项目(2011KW-04)
文摘
提出一种基于状态异步动态贝叶斯网络模型(SA-DBN)的语音驱动面部动画合成方法。提取音视频语音数据库中音频的感知线性预测特征和面部图像的主动外观模型(AAM)特征来训练模型参数,对于给定的输入语音,基于极大似然估计原理学习得到对应的最优AAM特征序列,并由此合成面部图像序列和面部动画。对合成面部动画的主观评测结果表明,与听视觉状态同步的DBN模型相比,通过限制听觉语音状态和视觉语音状态间的最大异步程度,SA-DBN可以得到清晰自然并且嘴部运动与输入语音高度一致的面部动画。
关键词
面部动画合成
状态
异步
动态
贝叶斯
网络
模型
异步
约束
主动外观
模型
感知线性预测
极大似然估计
Keywords
facial animation synthesis
Dynamic Bayesian Network model with State Asynchrony（SA-DBN）
asynchrony constraint
Active Appearance Model（A_AM）
Perceptual Linear Prediction（PLP）
Maximum Likelihood Estimation（MLE）
分类号
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于状态异步DBN的语音驱动面部动画合成
赵勇
蒋冬梅
Sahli Hichem
《计算机工程》
CAS
CSCD
2014
1
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