国家自然科学基金(61273265)
- 作品数：2 被引量：1H指数：1
- 相关作者：蒋冬梅赵勇张晓静更多>>
- 相关机构：布鲁塞尔自由大学西北工业大学更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金国际科技合作与交流专项项目陕西省国际科技合作计划更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 基于状态异步DBN的语音驱动面部动画合成被引量：1
- 2014年
- 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。
- 赵勇蒋冬梅Sahli Hichem
- 关键词：主动外观模型
- 基于改进异步DBN模型的听视觉融合情感识别
- 2014年
- 提出了一个改进的三特征流听视觉融合异步动态贝叶斯网络情感模型(VVA_Asy DBN),采用面部几何特征(GF)和面部主动外观模型特征(AAM)作为两个视觉输入流,语音Mel倒谱特征(MFCC)作为听觉输入流,且视觉流的状态和听觉流的状态可以存在有约束的异步。在e NTERFACE’05听视觉情感数据库上进行了情感识别实验,并与传统的多流同步隐马尔可夫模型(MSHMM),以及具有两个听觉特征流(语音MFCC和局域韵律特征LP)和一个视觉特征流的听视觉异步DBN模型(T_Asy DBN)进行了比较。实验结果表明,VVA_Asy DBN获得了最高识别率75.61%,比视觉单流HMM提高了12.50%,比采用AAM、GF和MFCC特征的MSHMM提高了2.32%,比T_Asy DBN的最高识别率也提高了1.65%。
- 张晓静蒋冬梅FAN PingSAHLI Hichem
- 关键词：动态贝叶斯网络
