汉语三维发音动作合成和动态模拟

本文以帮助聋儿言语康复为出发点,从聋儿音频发音数据中获得了聋儿易错发音文本以及聋儿易混淆发音文本对。设计了一个数据驱动的3D说话人头发音系统,该系统以EMA AG500设备采集的发音动作为驱动数据,逼真模拟了汉语的发音,从而可使聋儿观察到说话人嘴唇及舌头的运动情况,辅助聋儿发音训练,纠正易错发音。最后对系统的性能进行了人工评测,结果表明:3D说话人头发音系统可以有效地模拟说话人发音时口腔内外器官的发音动作。此外,本文还用基于音素的CM协同发音模型合成的方法,合成了聋儿易错发音文本的发音动动作,并用RMS度量了合成发音动作与真实发音动作的误差,得到了均值为1.25mm的RMS误差值。

三维特定人脸生成的有效实现方法

三维个性化人脸建模一直是计算机图形领域最具挑战性的课题之一。如何快速、高效地还原具有真实感的三维人脸,是其中的难点。提出了一种快速的三维人脸建模方法,该方法将人脸模型划分成若干个运动相对独立的功能区,然后在各功能区内使用加权自由变形DFFD方法对一般人脸模型进行变形。由于功能区的引入,控制点的数量极大地减少,所以极大地降低了计算量,能很好地满足实时性且更具真实性。

具有真实感的虚拟人头部的一种构造方法

在人类交流信息、情感和动机暗示的广泛能力之中,面部是其中最关键的组成部分之一.因此,具有真实感的三维人脸模型的构造和动画是计算机图形学领域中一个重要的的研究课题.如何能够便捷有效的构造出具有真实感的三维人头部模型是其中一个难点.本文介绍了一种三维人头部模型的构造方法.该构造方法基于一个已存在的三维头部的无个体特征的一般模型,该模型可以经过调整而创造出具有个性特征的头部模型;借助于从两张从正交角度拍摄的普通的某个人的二维照片上采集到的能够反映该个体特征的数据参考点作为控制点,通过DFFD(DirichletFree FormDeformation)的自由变形方法,调整该三维头部模型,进行非线性变形,向特征人面部结构逼近,从而构造出具有个性化特征的头部模型.在此基础上,本文提出了对该方法的一种改进,即对用来进行控制非线性变形的参考点赋以不同的权值,进行分层次控制,从而使得三维头部模型能够更精确的再现个体特征.