Control strategies for articulatory speech synthesis for natural user interfaces
自然用户界面的发音语音合成控制策略
基本信息
- 批准号:506576-2017
- 负责人:
- 金额:$ 14.34万
- 依托单位:
- 依托单位国家:加拿大
- 项目类别:Strategic Projects - Group
- 财政年份:2018
- 资助国家:加拿大
- 起止时间:2018-01-01 至 2019-12-31
- 项目状态:已结题
- 来源:
- 关键词:
项目摘要
We propose to advance the state of the art of articulatory speech synthesis research by building and evaluating neural activation-based models to drive a parameterized, 3D biomechanical-articulatory speech synthesizer. Our industry partner, CTF (http://www.ctfmeg.com) provides expertise in magnetoencephalography (MEG) and multimodal sensing of the brain and neural pathways, contributing to developing novel low degree-of-freedom (DoF) speech control strategies. The proposed research targets ICT - Human Interaction with Digital Information, as we focus on fundamental aspects of speech-based natural user interfaces. We plan to work backwards from our biomechanically driven speech synthesizer to determine control strategies that take advantage of the coupling afforded by biomechanics to reduce the DoF needed for producing natural sounding speech. Creating low DoF control representations is an important step for creating talking heads that move and sound natural for avatar-type interfaces needed for natural user interfaces. ** We have three central goals for this project: 1) improving our existing biomechanics-to-speech model, 2) developing neural control topologies, and 3) building control models for the coupled biomechanical-neural system. These goals will converge to synthesize a neurally controlled talking head for use in natural user interface evaluations. As a capstone demonstration, we will explore having a person speak in real-time using the neurally controlled talking head while in the MEG.** Our team of established researchers span the fields of expertise for this project. Drs. Fels, Stavness and Gick have published together on the biomechanics of the oral, pharyngeal and laryngeal complex and articulatory control of speech. CTF engineers have over a decade of experience advancing the state of the art of MEG for sensing neural activation. Our team's world-class modeling, simulation, HCI, speech synthesis control and MEG expertise provides a leading-edge opportunity for HQP to learn techniques for 3D physics-based simulation, advanced speech control, machine learning and neural sensing.
我们建议通过构建和评估基于神经激活的模型来驱动参数化的 3D 生物力学发音语音合成器,从而推进发音语音合成研究的最新技术。我们的行业合作伙伴 CTF (http://www.ctfmeg.com) 提供脑磁图 (MEG) 以及大脑和神经通路多模式传感方面的专业知识,有助于开发新型低自由度 (DoF) 语音控制策略。拟议的研究目标是 ICT——人类与数字信息的交互,因为我们专注于基于语音的自然用户界面的基本方面。我们计划从生物力学驱动的语音合成器开始向后工作,以确定利用生物力学提供的耦合来减少产生自然语音所需的自由度的控制策略。创建低自由度控制表示是创建自然用户界面所需的头像类型界面的移动和听起来自然的说话头的重要一步。 ** 我们这个项目有三个中心目标:1)改进我们现有的生物力学到语音模型,2)开发神经控制拓扑,3)为耦合的生物力学神经系统建立控制模型。这些目标将汇聚成一个神经控制的说话头,用于自然用户界面评估。作为一个顶点演示,我们将探索让一个人在 MEG 中使用神经控制的说话头实时说话。 ** 我们的成熟研究人员团队涵盖了该项目的专业领域。博士。 Fels、Stavness 和 Gick 共同发表了有关口腔、咽部和喉部复合体的生物力学以及言语的发音控制的文章。 CTF 工程师在推动 MEG 传感神经激活技术的发展方面拥有十多年的经验。我们团队拥有世界一流的建模、仿真、HCI、语音合成控制和 MEG 专业知识,为 HQP 提供了学习基于 3D 物理的仿真、高级语音控制、机器学习和神经传感技术的领先机会。
项目成果
期刊论文数量(0)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
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