基于Autoencoder的语音驱动手势生成技术实现
需积分: 10 139 浏览量
更新于2024-12-14
1
收藏 974KB ZIP 举报
该项目是一个基于深度学习的神经网络系统,它利用Keras和TensorFlow框架实现从语音输入到生成相应手势输出的自动化过程。该系统的目标是通过分析语音信号来生成与之匹配的手势动画,为智能虚拟代理和人机交互领域提供更加自然的交互方式。该项目的代码库中包含了完整的实现代码,以及对于方法的详细说明和在另一个数据集上进行的演示。此外,还提供了在线运行预训练模型的方式。
项目在2021年《国际人机交互杂志》上进行了扩展发表,表明了其在学术界的重要性和影响力。这个项目特别强调了对英语数据集的处理能力,同时它的开源性质使得研究者和开发人员能够复用代码,进行进一步的研究和开发。
从技术角度来看,该系统使用了自编码器(autoencoder)作为其核心架构,这是一种常用的神经网络模型,用于无监督学习中的特征学习和数据降维。自编码器通过编码器部分学习输入数据的有效表示(编码),然后通过解码器部分重构输入数据(解码),以此来学习输入数据的紧凑表示。在'Aud2Repr2Pose'项目中,这种表示学习方法被应用于语音信号和手势之间关系的学习,使得系统能够根据输入的语音数据生成相应的手势动画。
值得注意的是,该项目还详细说明了如何进行初始设置,包括安装必要的软件包和环境。这对于运行和使用该项目至关重要。对于有GPU资源的用户,推荐安装带有GPU支持的TensorFlow版本,以利用GPU加速计算。对于没有GPU资源的用户,提供了不依赖于GPU的TensorFlow版本安装方法。此外,项目还要求安装ffmpeg,这是一个常用的多媒体框架,可能用于处理音频和视频数据。
从标签信息来看,这个项目涉及的技术领域包括深度学习(deep-learning)、神经网络(neural-network)、TensorFlow、Keras、手势生成(gesture generation)、人机交互(human-robot interaction, HRI)以及Python编程。这些标签揭示了该研究的跨学科特性和广泛的技术应用前景。
最后,文件名称' Speech_driven_gesture_generation_with_autoencoder-master'表明这是一个包含主版本代码的压缩包,它可能包含了源代码、数据集、预训练模型以及可能的文档和使用说明。对于想要深入研究或应用该技术的研究人员和开发者来说,这个压缩包是不可多得的资源。"
2022-07-15 上传
742 浏览量
138 浏览量
2021-06-12 上传
118 浏览量
2010-07-26 上传
2021-07-05 上传
2021-03-15 上传
2021-04-29 上传

你就应该
- 粉丝: 46
最新资源
- 易二维码签到系统:会议活动签到解决方案
- Ceres库与SDK集成指南:C++环境配置及测试程序
- 深入理解Servlet与JSP技术应用与源码分析
- 初学者指南:掌握VC摄像头抓图源代码实现
- Java实现头像剪裁与上传的camera.swf组件
- FileTime 2013汉化版:单文件修改文件时间的利器
- 波斯语话语项目:实现discourse-persian配置指南
- MP4视频文件数据恢复工具介绍
- 微信与支付宝支付功能封装工具类介绍
- 深入浅出HOOK编程技术与应用
- Jettison 1.0.1源码与Jar包免费下载
- JavaCSV.jar: 解析CSV文档的Java必备工具
- Django音乐网站项目开发指南
- 功能全面的FTP客户端软件FlashFXP_3.6.0.1240_SC发布
- 利用卷积神经网络在Torch 7中实现声学事件检测研究
- 精选网站设计公司官网模板推荐