AI科技评论按：众所周知，卡耐基梅隆大学在计算机科学方面的研究名列前茅，而迪士尼有意将计算机科学技术引入动画制作。他们与卡耐基梅隆大学合作建立的实验室近日发表了一篇论文 A Deep Learning Approach for Generalized Speech Animation，利用深度学习的方法，来生成看起来自然的语音动画。这篇论文已被SIGGRAPH 2017收录。
他们引入了一种简单而有效的深度学习方法，来自动生成看起来自然的，能够与输入语音同步的语音动画。这种方法使用滑动窗口预测器，可以学习到从音位标签输入序列到嘴型运动的任意非线性映射，能精准捕捉自然动作和可视化的协同发音效果。
这种方法有几个吸引人的特性：它能实时运行，只需要进行非常少的参数调节，能很好的泛化到新的输入语音序列，很容易编辑来创建风格化和情绪化的语音，并且与现有的动画重定向方法兼容。
迪士尼实验室表示，他们工作中的一个重点是开发出能高效生成语音动画，并将其轻松地整合到现有作品中的方法。他们的论文中详述了这种端到端的方法，其中包括机器学习的一些设计决策。在论文中，通过动画片段中不同的人物和声音，演示了泛化的语音动画结果，包括唱歌和外语输入。这种方法还可以根据用户的语音输入实时生成灵活的语音动画。
AI科技评论将论文部分内容编译如下：
前言
语音动画是生成逼真的角色动画中重要且耗时的一部分。从广义上讲，语音动画是一种这样的任务：改变图形(或机器人)模型的面部特征，使嘴唇的动作与发出的声音同步，形成一种在说话的感觉。作为人类，我们都是面部表情的专家，糟糕的语音动画可能会让人分心，不愉快，产生困惑。例如，当看到的嘴型和听到的声音不一致时，有时会让观众以为自己听到的是另一种声音（McGurk和MacDonald的论文，1976）。对于实际的角色动画来说，高保真语音动画至关重要。
目前在电影和视频游戏制作中使用的传统语音动画方法通常趋向于两个极端。一种做法是，高预算的产品通常会采用表演捕获技术或雇一个大型的专业动画制作团队，这样花费巨大，而且很难大规模复制。例如，目前没有什么好的生产方法，可以跨多种语言，划算且高效地生成高质量的语音动画。另一种做法是，对于成本低、内容多的产品，可能会使用简单的唇形库来快速生成质量相对较低的语音动画。
最近，人们对开发出自动生成语音动画的数据驱动方法越来越感兴趣，以找到将这两个极端折中的解决办法（De Martino等的论文，2006；Edwards等的论文，2016；Taylor等的论文，2012）。但是，以前的工作需要预先定义一组数量有限的唇形，还必须将这些唇形混合起来。简单的混合函数限制了可以建模的视觉语音动态的复杂度。所以我们另辟蹊径，计划利用现代机器学习方法，直接从数据中学习视觉语音的复杂动态。
我们提出了一种自动生成语音动画的深度学习方法，这种方法提供一种划算且高效的手段，能大规模地生成高保真的语音动画。例如，我们用100多个自由度，在电影特效制作级别的人脸模型上生成逼真的语音动画。我们工作中的一个重点是开发一种高效的语音动画方法，可以无缝地整合到现有的作品生产中。
我们的方法使用连续的深度学习滑动窗口预测器，这是受Kim等人在2015年发表的一篇论文的启发。滑动窗口的方法意味着预测器能够在持续讲话的输入语音描述和输出视频之间表示复杂的非线性回归，也自然包括语境和协同发音效果。我们的研究结果展现了在Kim等人之前的决策树方法上利用神经网络深度学习方法带来的改进。
使用重叠的滑动窗口更直接地将学习集中在捕捉局部范围的语境和协同发音的效果上，比起循环神经网络和LSTM（Hochreiter和Schmidhuber的论文，1997）等传统的序列学习方法，更适合预测语音动画。
使用机器学习的主要挑战之一是：要以一种对所需的最终目标有用的方式，恰当地定义学习任务(例如选择什么样的输入/输出和训练集)。我们的目标是让动画师能轻松地将高保真的语音动画合并到任何rig上，对任何说话者都适用，并且易于编辑和风格化。
我们将我们的机器学习任务定义为，从单个作为参照的说话者中，学会产生具有中性语音的高保真动画。通过聚焦作为参照的面部和中性的语音，我们可以低成本且高效地收集一个全面的数据集，这个数据集能充分地描述出语音动画的复杂特性。大的训练数据集使得我们能够使用现代机器学习方法，可靠地学习语音运动中细微的动态变化。
与之前程序化的生成语音动画的研究相比（De Martino等的论文，2006；Edwards 等的论文，2016；Taylo等的论文，2012），我们的方法能直接从数据中学会自然的协同发音效果。
我们将输入定义为文本(音位标签)，意味着可以学习与说话者无关的从语境到语音动画的映射。
我们只需要现成的语音识别软件自动将任何说话者的语音转换成相应的音位描述。因此，我们的自动语音动画可以泛化到任何说话者，任何形式的语音，甚至是其他语言。
局限性和未来的研究
主要的实际局限是，我们的动画预测是依据AAM参数化法生成的参考面部来制作的。这使我们这种方法能泛化到任何内容，但是对特征进行重定位会引入潜在的错误源。当提出重定向模型的初始特征设置时，必须小心谨慎，以保持预测动画的逼真度。幸运的是，对每个角色，这个预计算步骤只需执行一次。展望未来，一个有意思的研究方向是使用真实的动画数据来开发针对自动语音动画的数据驱动重定位技术。
只从中性的语音中学习，我们可以得到一个具有鲁棒性的语音动画模型，它可以泛化到任何语音内容。目前，在动画中添加表情和情感还是艺术家的工作，在未来，一个有趣的方向是从许多具有情感的语境（生气、伤心等）生成的训练数据中，训练一个更大的神经网络，使预测的面部动作更接近于真实的情感。
一个主要的挑战是如何既划算，又高效地收集一个综合数据库用于训练。如果没有一个够全面的训练集，使用现代机器学习技术会存在困难，因为深度学习等方法通常是严重欠约束的。可能的方向是大规模地收集杂乱的数据(例如从公共视频存储库中收集)，或者开发能自适应地选择收集哪种视频的主动学习方法，以使总收集成本最小化。
进一步的泛化性可以从具有多种面部特征(男性、女性、圆脸、方脸、肥胖、消瘦等)的多个讲话者中训练一个语音动画模型，并在预测的时候选择与动画角色模型最匹配的特征。这种方法可以根据人物的说话风格，泛化到不同脸型的不同面部表情。再一次说明，如何高效地收集综合训练集是一个很大的挑战。
AI科技评论编译
论文地址：http://www.yisongyue.com/publications/siggraph2017_speech.pdf
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