9、语音驱动的机器人面部动作生成

语音驱动的机器人面部动作生成

1. 研究背景与相关工作

在人机交互领域，让机器人能够根据语音生成自然的面部动作是一个重要的研究方向。相关工作主要集中在生成模型、面部图像或动画生成以及机器人面部动作生成这几个方面。

1.1 生成模型

生成模型在图像生成和时间序列数据生成任务中备受关注，常见的生成模型包括基于朴素贝叶斯、变分自编码器（VAE）、生成对抗网络（GAN）以及基于归一化流技术的模型。例如：
- Habibie等人提出了循环变分自编码器模型，用于根据控制信号生成人类动作，可应用于序列预测任务。
- Isola等人基于条件GAN模型构建了图像到图像的翻译网络，在生成损失函数中考虑了L1距离，以获得更好的生成结果并简化训练过程。
- Heter等人使用归一化流技术提出了用于运动合成的概率可控模型，能够实现一对多的映射，即风格可控的生成。

1.2 面部图像或动画生成

语音驱动的面部视频或动画生成并非新的研究课题。相关研究方法如下：
- Vougioukas等人构建了时间GAN模型用于语音驱动的面部动画生成，该模型以静态图像和语音音频为输入，输出逼真的面部图像序列。为提高生成序列的随机性，引入了噪声生成器，并在生成器损失函数中考虑了L1重建损失。
- Zhou等人构建了基于LSTM的富有表现力的面部动画生成模型，借助解纠缠学习技能实现音频内容和风格的分离，能够生成具有相同说话者风格的不同说话动画。
- 还有一些研究关注面部关键点位置的生成，用于控制虚拟面部头像。如Sadoughi等人提出条件顺序GAN（CSG）模型生成说话时的嘴唇动作；Abdelazi等人描述了一种新的共语音面