ICASSP 2022 | 基于Transformer的稳定高效的语音驱动虚拟人合成
本文由清华大学与上海交通大学、微软中国合作，提出了一种从语音预测虚拟人脸部动画参数（Speech-to-Animation, S2A）的方法，能够稳定且高效地生成与语音内容同步的面部表情动作。与传统方法相比，本文利用音素后验概率图来表征语音…
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声浪
本文由清华大学与上海交通大学、微软中国合作，提出了一种从语音预测虚拟人脸部动画参数（Speech-to-Animation, S2A）的方法，能够稳定且高效地生成与语音内容同步的面部表情动作。与传统方法相比，本文利用音素后验概率图来表征语音…