汉语语音同步三维口型动画技术研究

"这篇论文研究了汉语语音同步的三维口型动画技术，旨在提升语音可视化效果，特别是针对汉语发音特点的自然和连续性。研究中，作者提出了一个结合肌肉模型和协同发音模型的方法，用于创建与语音同步的口型动画。通过对汉语发音的口型视位特征进行分类，并利用数据映射生成相应的口型关键帧，该方法能够分析输入的文本信息，合成三维人脸口型动画。为了适应汉语发音习惯，研究还引入了基于微分几何的协同发音建模，通过分析相邻音素之间的视觉影响权重，生成更符合汉语发音习惯的口型动画。实验结果表明，这种方法生成的口型动画更加真实且与汉语发音习惯相符。" 这篇研究论文关注的是语音可视化领域的具体问题，即如何有效地为汉语语音生成逼真的三维口型动画。在描述中，作者首先指出了汉语发音的特殊性，这需要在口型动画设计中予以考虑。他们采用了肌肉模型，这是一种模拟人体发音器官运动的模型，它可以细致地再现发音时口腔内部的肌肉变化。同时，结合协同发音模型，该模型考虑了发音过程中不同音素间的连贯性，这是汉语特有的，因为汉语发音往往涉及多个音素的连续变化。 在实现过程中，研究人员首先对汉语的声母和韵母进行分类，这些是构成汉语拼音的基本单元。然后，他们利用数据映射技术，将这些音素的发音特征转换为口型的关键帧，这些关键帧是动画的基础。接下来，通过分析文本信息，他们能够根据语音的节奏和强度动态合成口型动画，确保动画与语音同步。 为了更好地适应汉语的发音习惯，他们设计了一种基于微分几何的方法来描述协同发音。这种方法通过分析相邻音素间的视觉影响权重，能够更准确地捕捉到汉语发音时口腔形状的变化，从而生成更加自然的口型动画。 实验结果表明，这种方法相比传统方法，能够产生更逼真的口型动画，并且更加符合汉语的发音习惯。这不仅提升了语音可视化的质量，也为未来在虚拟现实、人机交互以及语音动画等领域的应用提供了强有力的技术支持。论文的作者包括米辉辉、侯进、李克豹和甘凌云，他们的研究得到了多项科研项目的资助，分别来自国家自然科学基金、浙江大学CAD&CG国家重点实验室、计算机软件新技术国家重点实验室以及四川省动漫研究中心。