連續生成聆聽者在雙人互動中的頭部運動響應

Conceitos Básicos

提出一個基於圖的端到端跨模態模型,僅利用說話者的語音即可實時生成聆聽者的頭部運動響應。

Resumo

本文提出了一個用於生成雙人互動中聆聽者連續頭部運動響應的方法。該方法採用了一個基於圖的端到端跨模態模型,僅利用說話者的語音作為輸入,就可以實時生成聆聽者的頭部運動(包括翻滾、俯仰和偏航角)。與之前的工作不同,本文的方法是完全數據驅動的,不需要任何手工標註或將頭部運動簡化為僅有點頭和搖頭。在IEMOCAP數據集上的評估結果顯示,該模型可以以低誤差(平均4.5度)和高幀率(86 fps)生成頭部運動響應,這使其非常適合應用於實際的人機交互系統。此外,該模型還可以在不同說話者之間進行良好的泛化,不需要針對特定說話者進行個性化訓練。

Estatísticas

使用Wav2vec2特徵時,我們的模型在翻滾、俯仰和偏航角上的平均絕對誤差分別為3.41度、4.00度和6.24度。
與線性回歸和LSTM基線模型相比,我們的模型在所有特徵下都表現更優。
我們的模型可以以1,424 fps的速度進行端到端的頭部運動響應生成,遠高於30 fps的實時要求。

Citações

無

Principais Insights Extraídos De

Active Listener: Continuous Generation of Listener's Head Motion Response in Dyadic Interactions

by Bishal Ghosh... às arxiv.org 10-01-2024

https://arxiv.org/pdf/2409.20188.pdf

Perguntas Mais Profundas

如何利用說話者的情感狀態或語義內容來進一步改善聆聽者頭部運動響應的生成?

要進一步改善聆聽者的頭部運動響應生成，可以考慮將說話者的情感狀態和語義內容納入模型的輸入特徵。首先，情感狀態可以通過分析說話者的語音特徵（如音調、語速和情感標籤）來獲得，這些特徵能夠反映說話者的情緒狀態。將這些情感特徵與語音信號結合，可以幫助模型更好地理解對話的情感背景，從而生成更具情感共鳴的聆聽者頭部運動。
其次，語義內容的分析可以通過自然語言處理技術來實現，例如使用語義嵌入或語言模型（如BERT或GPT）來提取說話者的語義信息。這些信息可以幫助模型理解對話的主題和上下文，從而生成更符合語境的頭部運動反應。例如，在談論某個重要話題時，聆聽者可能會表現出更頻繁的點頭或其他積極的頭部運動，而在談論負面情緒時，則可能會減少這些反應。
綜合這些情感和語義特徵，模型可以進一步優化生成的頭部運動響應，使其更自然且符合人類的交流行為。

本文的方法是否可以推廣到生成其他類型的聆聽者反饋,如面部表情、手勢等?

本文提出的圖形基於端到端模型，專注於生成聆聽者的頭部運動響應，具有良好的實時性能和低誤差，這一方法確實可以推廣到生成其他類型的聆聽者反饋，如面部表情和手勢等。由於該模型採用了跨模態的編碼器-解碼器架構，這使得它能夠靈活地處理不同類型的輸入特徵。
對於面部表情的生成，可以將面部運動捕捉數據作為輸入，並通過類似的圖形結構來生成面部表情的變化。這樣的擴展可以使模型不僅能夠生成頭部運動，還能夠生成如微笑、皺眉等面部表情，從而增強聆聽者的非語言反饋。
同樣，對於手勢的生成，模型可以通過分析說話者的語音和手勢數據，來生成相應的手勢反應。這樣的擴展不僅能夠提高人機交互的自然性，還能夠增強機器人或虛擬助手在社交場景中的表現。

如何設計一個更加多樣化的數據集,以涵蓋不同文化背景和個人習慣的頭部運動模式?

設計一個多樣化的數據集以涵蓋不同文化背景和個人習慣的頭部運動模式，需要考慮以下幾個方面：

多樣化的參與者：數據集應包括來自不同文化、年齡、性別和社會背景的參與者。這樣可以確保收集到的頭部運動數據能夠反映出不同文化對於非語言交流的獨特習慣和偏好。

多樣化的對話場景：數據集應涵蓋各種對話場景，包括正式會議、非正式聚會、情感交流等。這樣可以捕捉到在不同情境下，聆聽者的頭部運動反應的變化。

情感和語義標註：在數據收集過程中，應對參與者的情感狀態和語義內容進行標註，這樣可以幫助模型學習如何根據說話者的情感和語境生成相應的頭部運動。

使用多模態數據：除了語音和頭部運動數據外，還可以收集面部表情、手勢和生理信號等多模態數據，這樣可以提供更全面的上下文信息，幫助模型更好地理解和生成聆聽者的反饋。

持續更新和擴展：隨著社會文化的變遷，數據集應該保持動態更新，定期添加新的參與者和對話場景，以確保其代表性和適用性。

通過這些措施，可以設計出一個更加多樣化的數據集，從而提高模型在不同文化背景和個人習慣下的泛化能力和準確性。