@techreport{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00229254,
 author = {賈, 辰一 and 篠田, 浩一 and Shinichi, Ka and Koichi, Shinoda},
 issue = {34},
 month = {Nov},
 note = {発話時の動作生成は，発話音声に対応するジェスチャーを生成する研究である．従来研究の手法は大きく分けて二つある．決定論的手法は音声と動作の一対一の写像を学習させ，確率論的手法は音声から動作の生成確率をモデル化する．前者は確実に音声に忠実な動作を推論することができるが，一つの音声から一つの動作しか生成しない．後者は多様な動作生成ができるが，音声に対して忠実でない動作が生成されうる．本稿では，確率論的な手法の一つである変分自己符号化器において，話者の ID を与えた訓練で動作の個人性を学習させ，さらにランダム化の処理を施す手法を提案する．変分自己符号化器を用いて評価した FID が 52.8% 向上し，またより多様な動作生成に成功した．, Co-speech gesture generation is the study of generating gestures from speech. In prior works, deterministic methods learn a one-to-one mapping between speech and motion, and probabilistic methods model the probability of motions. While the former can infer the motion corresponding to the speech, it only generates one motion. In contrast, the latter can generate many motions, but it generates motions that don’t match the speech. In this paper, we will propose the probabilistic method by training VAE with the speaker’s information and randomizing it. Consequently, the fidelity of VAE is improved, and it can generate more diverse motions.},
 title = {変分自己符号化器を用いた発話時の動作生成の研究},
 year = {2023}
}