• 제목/요약/키워드: 스피치 애니메이션

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딥러닝을 활용한 한국어 스피치 애니메이션 생성에 관한 고찰 (A Study on Korean Speech Animation Generation Employing Deep Learning)

  • 강석찬;김동주
    • 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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    • 제12권10호
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    • pp.461-470
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    • 2023
  • 딥러닝을 활용한 스피치 애니메이션 생성은 영어를 중심으로 활발하게 연구되어왔지만, 한국어에 관해서는 사례가 없었다. 이에, 본 논문은 최초로 지도 학습 딥러닝을 한국어 스피치 애니메이션 생성에 활용해 본다. 이 과정에서, 딥러닝이 스피치 애니메이션 연구를 그 지배적 기술인 음성 인식 연구로 귀결시킬 수 있는 중요한 효과를 발견하게 되어, 이 효과를 한국어 스피치 애니메이션 생성에 최대한 활용하는 방법을 고찰한다. 이 효과는 연구의 최우선 목표를 명확하게 하여, 근래에 들어 활발하지 않은 한국어 스피치 애니메이션 연구를 효과적이고 효율적으로 재활성화하는데 기여할 수 있다. 본 논문은 다음 과정들을 수행한다: (i) 블렌드쉐입 애니메이션 기술을 선택하며, (ii) 딥러닝 모델을 음성 인식 모듈과 표정 코딩 모듈의 주종 관계 파이프라인으로 구현하고, (iii) 한국어 스피치 모션 캡처 dataset을 제작하며, (iv) 두 대조용 딥러닝 모델들을 준비하고 (한 모델은 영어 음성 인식 모듈을 채택하고, 다른 모델은 한국어 음성 인식 모듈을 채택하며, 두 모델이 동일한 기본 구조의 표정 코딩 모듈을 채택한다), (v) 두 모델의 표정 코딩 모듈을 음성 인식 모듈에 종속되게 학습시킨다. 유저 스터디 결과는, 한국어 음성 인식 모듈을 채택하여 표정 코딩 모듈을 종속적으로 학습시킨 모델 (4.2/5.0 점 획득)이, 영어 음성 인식 모듈을 채택하여 표정 코딩 모듈을 종속적으로 학습시킨 모델 (2.7/5.0 점 획득)에 비해 결정적으로 더 자연스러운 한국어 스피치 애니메이션을 생성함을 보여 주었다. 이 결과는 한국어 스피치 애니메이션의 품질이 한국어 음성 인식의 정확성으로 귀결됨을 보여 줌으로써 상기의 효과를 확인해준다.

한국어 동시조음 모델에 기반한 스피치 애니메이션 생성 (Speech Animation Synthesis based on a Korean Co-articulation Model)

  • 장민정;정선진;노준용
    • 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
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    • 제26권3호
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    • pp.49-59
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    • 2020
  • 본 논문에서는 규칙 기반의 동시조음 모델을 통해 한국어에 특화된 스피치 애니메이션을 생성하는 모델을 제안한다. 음성에 대응되는 입 모양 애니메이션을 생성하는 기술은 영어를 중심으로 많은 연구가 진행되어 왔으며, 자연스럽고 사실적인 모션이 필요한 영화, 애니메이션, 게임 등의 문화산업 전반에 널리 활용된다. 그러나 많은 국내 콘텐츠의 경우, 스피치 애니메이션을 생략하거나 음성과 상관없이 단순 반복 재생한 뒤 성우가 더빙하는 형태로 시각적으로 매우 부자연스러운 결과를 보여준다. 또한, 한국어에 특화된 모델이 아닌 언어 비의존적 연구는 아직 국내 콘텐츠 제작에 활용될 정도의 퀄리티를 보장하지 못한다. 따라서 본 논문은 음성과 텍스트를 입력받아 한국어의 언어학적 특성을 반영한 자연스러운 스피치 애니메이션 생성 기술을 제안하고자 한다. 한국어에서 입 모양은 대부분 모음에 의해 결정된다는 특성을 반영하여 입술과 혀를 분리한 동시조음 모델을 정의해 기존의 입술 모양에 왜곡이 발생하거나 일부 음소의 특성이 누락되는 문제를 해결하였으며, 더 나아가 운율적 요소에 따른 차이를 반영하여 보다 역동적인 스피치 애니메이션 생성이 가능하다. 제안된 모델은 유저 스터디를 통해 자연스러운 스피치 애니메이션을 생성함을 검증하였으며, 향후 국내 문화산업 발전에 크게 기여할 것으로 기대된다.

입술 애니메이션을 위한 한글 발음의 동시조음 모델 (Coarticulation Model of Hangul Visual speedh for Lip Animation)

  • 공광식;김창헌
    • 한국정보과학회논문지:시스템및이론
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    • 제26권9호
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    • pp.1031-1041
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    • 1999
  • 기존의 한글에 대한 입술 애니메이션 방법은 음소의 입모양을 몇 개의 입모양으로 정의하고 이들을 보간하여 입술을 애니메이션하였다. 하지만 발음하는 동안의 실제 입술 움직임은 선형함수나 단순한 비선형함수가 아니기 때문에 보간방법에 의해 중간 움직임을 생성하는 방법으로는 음소의 입술 움직임을 효과적으로 생성할 수 없다. 또 이 방법은 동시조음도 고려하지 않아 음소들간에 변화하는 입술 움직임도 표현할 수 없었다. 본 논문에서는 동시조음을 고려하여 한글을 자연스럽게 발음하는 입술 애니메이션 방법을 제안한다. 비디오 카메라로 발음하는 동안의 음소의 움직임들을 측정하고 입술 움직임 제어 파라미터들을 추출한다. 각각의 제어 파라미터들은 L fqvist의 스피치 생성 제스처 이론(speech production gesture theory)을 이용하여 실제 음소의 입술 움직임에 근사한 움직임인 지배함수(dominance function)들로 정의되고 입술 움직임을 애니메이션할 때 사용된다. 또, 각 지배함수들은 혼합함수(blending function)와 반음절에 의한 한글 합성 규칙을 사용하여 결합하고 동시조음이 적용된 한글을 발음하게 된다. 따라서 스피치 생성 제스처 이론을 이용하여 입술 움직임 모델을 구현한 방법은 기존의 보간에 의해 중간 움직임을 생성한 방법보다 실제 움직임에 근사한 움직임을 생성하고 동시조음도 고려한 움직임을 보여준다.Abstract The existing lip animation method of Hangul classifies the shape of lips with a few shapes and implements the lip animation with interpolating them. However it doesn't represent natural lip animation because the function of the real motion of lips, during articulation, isn't linear or simple non-linear function. It doesn't also represent the motion of lips varying among phonemes because it doesn't consider coarticulation. In this paper we present a new coarticulation model for the natural lip animation of Hangul. Using two video cameras, we film the speaker's lips and extract the lip control parameters. Each lip control parameter is defined as dominance function by using L fqvist's speech production gesture theory. This dominance function approximates to the real lip animation of a phoneme during articulation of one and is used when lip animation is implemented. Each dominance function combines into blending function by using Hangul composition rule based on demi-syllable. Then the lip animation of our coarticulation model represents natural motion of lips. Therefore our coarticulation model approximates to real lip motion rather than the existing model and represents the natural lip motion considered coarticulation.