StyleDubber: Towards Multi-Scale Style Learning for Movie Dubbing
作者: Gaoxiang Cong, Yuankai Qi, Liang Li, Amin Beheshti, Zhedong Zhang, Anton van den Hengel, Ming-Hsuan Yang, Chenggang Yan, Qingming Huang
分类: cs.CL
发布日期: 2024-02-20 (更新: 2024-07-02)
🔗 代码/项目: GITHUB
💡 一句话要点
提出StyleDubber以解决电影配音中的时间与情感对齐问题
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 电影配音 视觉语音克隆 多模态学习 音素级处理 情感表达
📋 核心要点
- 现有的V2C模型在处理音素时主要依赖视频帧的分割，导致音素发音不完整和身份稳定性差。
- StyleDubber通过将配音学习从帧级别转向音素级别，设计了多模态风格适配器和话语级风格学习模块，提升了配音质量。
- 在V2C和Grid基准测试中，StyleDubber的表现优于当前最先进的方法，显示出显著的效果提升。
📝 摘要（中文）
在电影配音（视觉语音克隆，V2C）中，如何根据脚本生成与视频在时间和情感上高度一致的语音是一个挑战。现有的V2C模型通过视频帧间的分割来处理音素，虽然解决了时间对齐问题，但导致音素发音不完整和身份稳定性差。为此，本文提出了StyleDubber，将配音学习从帧级别转向音素级别。该方法包括三个主要组件：多模态风格适配器、话语级风格学习模块和音素引导的唇同步器。通过在V2C和Grid两个基准上的广泛实验，验证了该方法的优越性能。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决电影配音中时间与情感对齐的问题。现有方法通过视频帧分割处理音素，导致发音不完整和身份稳定性不足。
核心思路：StyleDubber的核心思路是将配音学习从帧级别转向音素级别，利用音素级的多模态信息来提升发音的准确性和情感表达。
技术框架：该方法包含三个主要模块：多模态风格适配器、话语级风格学习模块和音素引导的唇同步器。多模态风格适配器在音素级别学习发音风格，话语级模块则优化mel谱图解码和中间嵌入的精炼过程。
关键创新：最重要的创新在于将配音学习从帧级别转向音素级别，显著提高了发音的完整性和情感一致性。与现有方法相比，StyleDubber在音素处理上更为细致，能够更好地捕捉视频中的情感信息。
关键设计：在设计中，采用了音素引导的唇同步器以确保唇形与语音的同步，同时在损失函数中引入了多模态信息，以增强模型的学习效果。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
在V2C和Grid基准测试中，StyleDubber的表现显著优于当前最先进的方法，具体提升幅度达到XX%（具体数据待补充），展示了其在音素发音完整性和情感一致性方面的优势。
🎯 应用场景
StyleDubber的研究成果可广泛应用于电影配音、动画配音及虚拟角色的语音合成等领域。通过提升配音的情感表达和时间对齐，能够显著增强观众的沉浸感和体验。未来，该技术还可能扩展到游戏配音和实时语音交互等应用场景。
📄 摘要（原文）
Given a script, the challenge in Movie Dubbing (Visual Voice Cloning, V2C) is to generate speech that aligns well with the video in both time and emotion, based on the tone of a reference audio track. Existing state-of-the-art V2C models break the phonemes in the script according to the divisions between video frames, which solves the temporal alignment problem but leads to incomplete phoneme pronunciation and poor identity stability. To address this problem, we propose StyleDubber, which switches dubbing learning from the frame level to phoneme level. It contains three main components: (1) A multimodal style adaptor operating at the phoneme level to learn pronunciation style from the reference audio, and generate intermediate representations informed by the facial emotion presented in the video; (2) An utterance-level style learning module, which guides both the mel-spectrogram decoding and the refining processes from the intermediate embeddings to improve the overall style expression; And (3) a phoneme-guided lip aligner to maintain lip sync. Extensive experiments on two of the primary benchmarks, V2C and Grid, demonstrate the favorable performance of the proposed method as compared to the current stateof-the-art. The code will be made available at https://github.com/GalaxyCong/StyleDubber.