Synthesizing speech acoustics from head and face motion
Notice bibliographique
Résumé
This work outlines a quantitative analysis of the relation between speech acoustics and the face and head motions that occur simultaneously [A. V. Barbosa, Ph.D. thesis, Universidade Federal de Minas Gerais, Belo Horizonte, Brazil, 2004]. 2-D motion data is obtained by means of a video camera. An algorithm has been developed for tracking markers on the speaker’s face from the acquired video sequence [A. V. Barbosa, E. Vatikiotis-Bateson, and A. Daffertshofer, in Proceedings of the 8th ICSLP Interspeech 2004, Korea, 2004]. The motion domain is represented by the 2-D marker trajectories, whereas line spectrum pairs (LSP) coefficients and the fundamental frequency F0 are used to represent the speech acoustics domain. Mathematical models are trained to estimate the acoustic parameters (LSPs + F0) from the motion parameters (2-D marker positions). The estimated acoustic parameters are then used to synthesize the acoustic speech signal. Cross-domain analysis for undecomposed (i.e., full head + face) and decomposed (i.e., separated head and face) normalized 2-D motions is performed. Syntheses from each method using intelligibility tests and qualitative comparison of the original and synthesized utterances are being evaluated.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».