基于状态异步DBN的语音驱动面部动画合成

摘要：

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

分类号：TP18(自动化基础理论)

资助基金：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

在线出版日期：2014-05-28（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：180-183,188