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人類在說話時會自然而然地產生肢體動作，以此來增強演講效果。

現在，來自中科大和京東的研究人員，給AI也配備了這樣的功能——

隨便丟給它一段任意類型的演講音頻，它就能比劃出相應的手勢：

配合得非常自然有沒有？

對于同一個音頻，它還能生成多種不一樣的姿勢：

采用“雙流”架構

由于每個人的習慣并不相同等原因，演講和肢體動作之間并沒有一套固定的對應關系，這也導致完成語音生成姿勢這一任務有點困難。

△ 極具代表性的意大利人講話手勢

大多數現有方法都是以某些風格為條件，以一種確定性的方式將語音映射為相應肢體動作，結果嘛，也就不是特別理想。

受語言學研究的啟發，本文作者將語音動作的分解為兩個互補的部分：姿勢模式（pose modes）和節奏動力（rhythmic dynamics），提出了一種新穎的“speech2gesture”模型——FreeMo。

FreeMo采用“雙流”架構，一個分支用于主要的姿勢生成，另一個分支用于“打節奏”，也就是給主要姿勢施加小幅度的節奏動作（rhythmic motion），讓最終姿勢更豐富和自然。

前面說過，演講者的姿勢主要是習慣性的，沒有常規語義，因此，作者也就沒有對姿勢生成的形式進行特別約束，而是引入條件采樣在潛空間學習各種姿勢。

為了便于處理，輸入的音頻會被分成很短的片段，并提取出語音特征參數MFCC和演講文本。

主要姿勢通過對演講文本進行關鍵字匹配生成。

語音特征參數MFCC則用于節奏動作的生成。

節奏動作生成器采用卷積網絡構成，具體過程如圖所示：

一作為Xu Jing，來自中科大。

紅色框表示動作序列平均姿勢的偏移量。通過交換倆個序列的偏移量，模型就可以在不影響主要姿勢的情況下進行“節奏”控制。

更具多樣性、更自然、同步性更高

FreeMo的訓練和測試視頻包括專門的Speech2Gesture數據集，里面有很多電視臺主持人的節目。

不過這些視頻受環境干擾嚴重（比如觀眾的喝彩聲），以及主持人可能行動有限，因此作者還引入了一些TED演講視頻和Youtube視頻用作訓練和測試。

對比的SOTA模型包括：

• 采用RNN的Audio to Body Dynamics (Audio2Body)
• 采用卷積網絡的Speech2Gesture (S2G)
• Speech Drives Template (Tmpt，配備了一組姿勢模板)
• Mix StAGE（可以為每一個演講者生成一套風格）
• Trimodal-Context (TriCon，同樣為RNN，輸入包括音頻、文本和speaker)

衡量指標一共有三個：

（1）語音和動作之間的同步性；

（2）動作的多樣性；

（3）與演講者的真實動作相比得出的質量水平。

結果是FreeMo在這三個指標上都超越5個SOTA模型獲得了最好的成績。

△ 同步性得分，越低越好

△ 多樣性和質量水平得分

ps. 由于5個SOTA模型在本質上都是學習的確定性映射，因此不具備多樣性。

一些更直觀的質量對比：

最左上角為真實演講者的動作，可以看到FreeMo的表現最好（Audio2Body也還不錯）。

作者介紹

一作為Xu Jing，來自中科大。

通訊作者為京東AI平臺與研究部AI研究院副院長，京東集團技術副總裁，IEEE Fellow梅濤。

剩余3位作者分別位來自京東AI的研究員Zhang Wei、白亞龍以及中科大的孫啟彬教授。

論文地址：
??https://arxiv.org/abs/2203.02291

代碼已開源：
??https://github.com/TheTempAccount/Co-Speech-Motion-Generation