いる 2)3)4) 本研究では 健常者を対象としている 従来研究として 唇の連続画像を用いたリップリーディン グ手法である しかし 普通の連続画像は発話に対して時間変化に対応できないという問題点がある そのた め 時間的に連続する画像の各フレームに対して前後何フレームの差分を計算し 得られた差分画像
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- なお かむら
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1 神 戸 大 学 都 市 安 全 研 究 センター 研 究 報 告, 第 20 号, 平 成 28 年 3 月 唇 差 分 画 像 と 畳 み 込 みニューラル ネットワークを 用 いたリップリーディング Lipreading using a difference image of lips and convolutional neural networks ) 李 一 婷 Yiting Li 2) 高 島 悠 樹 Yuki Takashima 3) 滝 口 哲 也 Tetsuya Takiguchi 4) 有 木 康 雄 Yasuo Ariki 概 要 : 近 年, 音 声 認 識 はパソコンや 携 帯 電 話 でのインターフェースとして 広 まり,キーボードからの 入 力 に 替 わるハンズフリーな 技 術 として 注 目 されています.しかしながら, 雑 音 が 多 い 状 況 下 で 認 識 性 能 が 著 しく 低 下 してしまうことや, 話 すことが 難 しい 場 所 では 利 用 できないという 問 題 がある.よって, 雑 音 などの 影 響 を 受 けない 入 力 方 法 が 求 められる. 本 研 究 では,このような 入 力 方 法 の 一 つのリップリーディングの 実 現 を 目 標 と している.リップリーディングは, 唇 の 形 や 動 きで 発 話 内 容 を 理 解 する 方 法 である. 本 稿 では, 唇 連 続 画 像 に 対 してフレーム 間 の 変 化 を 表 現 できる 唇 差 分 画 像 及 び, 近 年, 画 像 や 音 声 認 識 に 広 く 使 われている 畳 み 込 みニ ューラルネットワーク(Convolutional Neural Network, CNN)を 用 いる 手 法 を 提 案 し,その 有 効 性 を 示 す. キーワード:リップリーディング, 唇 差 分 画 像, 畳 み 込 みニューラルネットワーク(CNN). はじめに 近 年,リップリーディングが 広 く 実 用 化 されている. 例 えば, 難 聴 者 とのコミュニケーション 手 の 指 に 障 碍 を 持 つ 人 の 文 字 入 力 や 発 話 することがマナー 違 反 になるような 公 共 の 場 で 利 用 する 新 たなインターフェース として 活 用 することを 考 えられる.しかし, 現 在 のリップリーディングには, 大 語 彙 に 対 応 する 状 況 下 で 認 識 性 能 が 著 しく 低 下 してしまうという 問 題 点 があり,リップリーディングの 大 きな 課 題 となっている. 一 方, 人 間 は 発 話 内 容 を 理 解 する 際, 様 々の 情 報 を 統 合 的 に 利 用 している. 音 声 が 聞 き 取 り 難 い 場 合, 発 話 者 の 顔, 特 に 唇 に 注 目 して 発 話 内 容 を 理 解 しようとし, 逆 に, 唇 の 動 きと 音 声 が 不 一 致 の 場 合, 唇 の 動 きに 影 響 されて 発 話 内 容 を 誤 って 理 解 してしまうこともある.これは,マガーク 効 果 と 呼 ばれ, 音 韻 知 覚 が 音 声 の 聴 覚 情 報 のみ で 決 まるのではなく, 唇 の 動 きといった 視 覚 情 報 からも 影 響 を 受 けることが 報 告 されている ).このように 唇 の 画 像 情 報 を 利 用 するリップリーディングは, 人 間 の 発 話 を 理 解 する 際 には 重 要 なサポートとなる. リップリーディング 技 術 は,これまでの 多 くは 難 聴 者 を 対 象 としたものであったが, 現 在 では 健 常 者 や 高 齢 者 などを 対 象 とした 場 合 や, 車 内 や 会 議 室 といった 様 々な 実 環 境 下 での 利 用 を 対 象 とした 場 合 など 多 様 化 して 73
2 いる 2)3)4) 本研究では 健常者を対象としている 従来研究として 唇の連続画像を用いたリップリーディン グ手法である しかし 普通の連続画像は発話に対して時間変化に対応できないという問題点がある そのた め 時間的に連続する画像の各フレームに対して前後何フレームの差分を計算し 得られた差分画像を連続画 像のかわりに用いる 差分画像は 動きのある物体を検出する場合でよく使われている 5)6) さらに 従来手法 の被験者発話時微小な位置ズレに弱いという問題点に対して 畳み込みニューラルネットワーク Convolutional Neural Network, CNN を用いて特徴抽出を行う手法を用いる CNN は前段の特徴量を所定の 範囲内で畳み込み演算をする畳み込み層と微小な位置ズレを問題にしないようにぼかし効果を加えるプーリン グ層を交互に配置した多層ニューラツネットワーク NN である CNN では 局所的な平行移動に対して不変 な出力がなされるため 唇における発話変動によるスペクトルの微小な変化(位置ズレ 局所的な歪み) や 唇 画像における被写体ブレや唇検出(フェイスアライメント) の検出ズレ トラッキングのズレに対して 頑健な 画像特徴量抽出が行えると期待される 2. 差分画像 各フレームの同じ位置の点の値をデータ列 𝑦𝑦 𝑖𝑖 =,, に対して 最小 2 乗法より 直線𝑦𝑦 = 𝑎𝑎𝑎𝑎 + 𝑏𝑏を当 てはめる問題を考える このとき データ列 𝑦𝑦 を直線近似にした際の誤差の平均 2 乗和は以下の式で表される 𝐸𝐸 = 𝑎𝑎𝑎𝑎 + 𝑏𝑏 𝑦𝑦 それから 𝐸𝐸を最小化する𝑎𝑎 𝑏𝑏を求める 直線𝒚𝒚の傾き𝑎𝑎は以下の式より求まる a= (𝑖𝑖 𝑦𝑦 ) 𝑖𝑖 ( 𝑦𝑦 ) 𝑖𝑖 𝑖𝑖 ここで スペクトル乗法を表すパラメータのフレームにおける𝑖𝑖番目の値を𝑐𝑐 ()と記す このとき 時刻を 中心とした区間 𝛿𝛿, + 𝛿𝛿 における𝑐𝑐 ()の値に 直線を当てはめた場合の直線の傾きをΔ𝑐𝑐 ()で表すと 上 の式より Δ𝑐𝑐 () = 𝑘𝑘 𝑐𝑐 ( + 𝑘𝑘 𝑘𝑘) が成り立つ 𝑘𝑘は各フレームに対して前後何フレームの差分を計算するかをあらわす係数 差分フレーム数であ る 上の式で得られたパラメータを動的特徴と呼ぶ 唇のオリジナル画像を Figure に示す 差分画像は Figure 2 に示すように 各フレームの前後何フレー ムの差分を計算することで フレーム間の変化を表現できる Figure 2 Figure オリジナル唇画像 唇差分画像 3. 畳み込みニューラルネットワーク Convolutional Neural Network, CNN CNN では 手書き文字認識の分野で広く使われていることもあって 移動不変性の獲得を目的としている 74
3 移 動 不 変 性 とは, 検 知 対 象 が 入 力 データのどこに 存 在 していても 正 しく 検 知 できることである. 従 来 のニューラルネットワーク(NN)では, 入 力 の 誤 差 が 全 てのユニットに 伝 搬 してしまう.そこで CNN で は,ある 層 のユニットへ 接 続 する 前 層 のユニットの 数 を 制 限 する.この 処 理 を 局 所 接 続 性,もしくは 局 所 受 容 野 という. 受 容 野 を 単 位 に 局 所 性 を 表 現 しようとしているため, 局 所 受 容 野 における 重 みを 他 の 局 所 受 容 野 と 共 有 する.CNN では 入 力 の2 次 元 特 徴 に 対 して,ある 局 所 的 なフィルタを 畳 み 込 む 演 算 を 各 層 で 実 行 しているこ とになる.そのため, 通 常 の NN ではユニット 間 の 接 続 に 重 みが 付 与 されるが,CNN では 各 フィルタに 付 与 され ることになる. 局 所 受 容 野 と 共 有 重 みにより, 局 所 的 な 情 報 のみをパスするフィルタ( 局 所 的 な 誤 差 情 報 の 全 体 への 波 及 防 止 )と, 入 力 データにおける 認 識 対 象 の 位 置 に 依 存 しない 接 続 方 法 を 獲 得 したことになる.しか し, 重 みを 共 有 することで, 全 ての 局 所 受 容 野 が 同 じ 学 習 をすることになり, 全 ての 局 所 受 容 野 で 類 似 する 特 徴 しか 認 識 できなくなってしまう 可 能 性 がある.そこで CNN では, 局 所 受 容 野 の 次 元 数 を 増 やし 各 次 元 それぞ れで 異 なる 特 徴 を 獲 得 する.これに 加 えて CNN では,プーリングと 呼 ばれる 処 理 が 行 われる.その 目 的 は, 局 所 受 容 野 と 共 有 重 みで 得 られた 移 動 不 変 性 をさらに 強 めることである.そのため, 細 かい 位 置 ずれを 問 題 にし ないように, 入 力 データの 低 解 像 度 化 を 行 う. 実 験 で 用 いた CNN は 通 常 の CNN とボトルネック 層 を 含 む3 層 の MLP(Multi-Layer Perceptron)とが 階 層 的 に 接 続 された 多 層 NN を 考 える.MLP を3 層 設 計 し, 中 間 層 のユニット 数 を 少 なく 抑 える(ボトルネック) 構 成 をと っている.ボトルネック 特 徴 量 はボトルネック 層 のニューロンの 線 形 和 で 構 成 される 空 間 であり. 少 ないユニ ットで 多 くの 情 報 を 表 現 しているため, 入 力 層 と 出 力 層 を 結 び 付 けるため 重 要 な 情 報 が 集 約 されている. 4. 提 案 手 法 Figure 3 に 提 案 手 法 の 流 れを 示 す. 画 像 に 対 しては,Constrained Local Model(CLM)を 用 いて, 画 像 上 の 目, 口, 鼻, 眉, 輪 郭 の 位 置 決 定 (フェイスアライメント) を 行 い, 唇 領 域 を 抽 出 する. 次 に, 抽 出 した 唇 画 像 の 各 画 素 の 時 系 列 に 対 して,3 次 スプライン 補 間 を 適 用 し, 各 画 素 のサンプリング 数 を 増 やす.そのままのフレー ムレートでの 特 徴 量 抽 出 を 行 うと, 認 識 率 の 低 下 を 招 く 恐 れがあるためである. 最 後 に, 唇 画 像 列 を, 事 前 に 学 習 しておいたボトルネック 構 造 のネットワークに 入 力 し, 画 像 のネットワーク からボトルネック 特 徴 量 を 抽 出 する.ここで, 音 素 ラベを 教 師 信 号 として 用 いる.その 後, 画 像 ボトルネック 特 徴 量 を Hidden Markov Model (HMM) の 入 力 とすることで,リップリーディングを 実 現 する. Figure 3 提 案 手 法 の 概 要 5. 評 価 実 験 () 実 験 条 件 本 稿 では,モデルの 有 効 性 を 確 認 するため, 孤 立 単 語 認 識 の 実 験 を 行 う. 実 験 用 データとして, 健 常 者 男 性 名 が 発 話 する ATR 音 素 バランス 単 語 B セット(26 単 語 )を 用 いる.また,CNN 及 び 音 響 モデルの 学 習 データとし 75
4 て, 同 一 話 者 が 発 話 する ATR 音 素 バランス 単 語 A セット 偶 数 番 (2620 単 語 )を 用 いる.これらのデータは, 発 話 時 に 顔 正 面 に 置 いたビデオカメラから 録 画 したものであり, 音 声 データと 画 像 データからなる. 録 画 のフレ ームレートは 60ffffffである.またフェイスアライメントによって 得 られた 唇 領 域 画 像 のサイズ 縦 横 比 は,フレ ーム 毎 に 異 なる.そのため,バイキュービック 法 を 用 いて, 全 ての 唇 領 域 画 像 を 縦 2pixel, 横 24pixel, 縦 横 比 : 2 にリサイズした. 加 えて, 画 像 CNN の 入 力 として 輝 度 画 像 を 用 いるため,リサイズ 後 に RGB 画 像 から 輝 度 画 像 への 変 換 を 行 った. 輝 度 Y は,R 成 分,G 成 分,B 成 分 の 重 み 付 き 和 により 計 算 される. YY = RR GG BB 実 験 で 用 いる 読 唇 のためのモデルは,54 音 素 の monophone-hmm で, 各 HMM の 状 態 数 は 5, 状 態 あたりの 混 合 分 布 数 は 8 である.CNN の 各 層 おける 特 徴 マップのサイズには Table の 値 を 用 いて 実 験 を 行 った.C と P はそれ ぞれ 畳 み 込 み 層 とプーリング 層 と 表 す.MLP は M,M2 と M3 からなる. Table 畳 み 込 みニューラルネットワークのパラメータ 数 Input C P M M2 M3 Output Visual CNN,2 24 3,8 20 3, (2) 結 果 と 考 察 Figure に, 話 者 一 名 の 評 価 データ(26 単 語 ) に 対 する 単 語 認 識 結 果 を 示 す. 縦 軸 は 認 識 精 度 (corr[%] = H / N 00,N = 全 単 語 数,H = 正 解 単 語 数 ) を 表 し, 横 軸 は, 唇 差 分 画 像 の 特 徴 量 とそのフレーム 関 数, 静 的 特 徴 量 と DCT 特 徴 量 を 示 している. 静 的 特 徴 はオリジナル 唇 画 像 を 提 案 手 法 と 同 じ 構 造 の CNN で 学 習 してか ら 得 られた 特 徴 である.まず 唇 差 分 画 像 の 特 徴 量 用 いた 場 合 は, 静 的 特 徴 と 比 べて, 認 識 精 度 の 改 善 が 最 大 2.82% の 認 識 率 の 改 善 が 見 られた.これは, 唇 差 分 画 像 はフレーム 間 での 時 間 的 変 化 を 表 示 することが 可 能 に なったためと 考 えられる.また, 唇 差 分 特 徴 のフレーム 関 数 k は 3 と 設 定 した 時, 得 られた 認 識 精 度 は 一 番 高 いのは 7.76% となって,ベースラインの DCT 特 徴 量 より 9.9% の 認 識 率 改 善 があり,オリジナル 画 像 から 求 められた 静 的 特 徴 量 より 2.82% の 認 識 率 改 善 が 見 られた.これは, 単 語 の 発 音 が 短 いが,フレームームの 数 が 高 くなると,フレーム 間 の 動 きを 明 らかになくなる 可 能 性 があると 考 えられる. k Figure 3 認 識 結 果 6. おわりに 本 稿 では, 健 常 者 一 名 を 対 象 とし, 唇 の 動 きから 発 話 内 容 を 読 み 取 るリップリーディング( 読 唇 ) 手 法 を 提 案 した. 孤 立 単 語 認 識 実 験 を 行 った 結 果, 唇 の 差 分 画 像 を 用 いて, 認 識 率 の 改 善 を 見 られ, 特 に 各 フレームの 前 後 3 フレームの 差 分 を 計 算 して,CNN の 入 力 を 用 いた 場 合,ベースラインの DCT 特 徴 に 対 して 9.9% の 認 識 76
5 率 の 改 善 があり, 提 案 手 法 の 有 効 性 が 確 認 できた. 今 後 の 課 題 として, 画 像 のネットワーク 構 造 の 変 更 とメル マップ 唇 領 域 画 像 の 処 理 の 再 改 良 が 必 要 である.また, 実 環 境 でのユーザビリティが 向 上 すると 考 えられる ため, 被 験 者 数 を 増 やして 実 験 を 行 う 必 要 がある. 参 考 文 献 ) McGurk, H., & MacDonald, J.: Hearing lips and seeing voices, Nature, 264, pp , ) 中 川 聖 一 : 音 声 認 識 研 究 の 動 向, 電 子 情 報 通 信 学 会 論 文 誌,Vol. J83-D, No. 2, pp , ) 馬 場 朗, ほか: 高 齢 者 音 響 モデルによる 大 語 彙 連 続 音 声 認 識, 電 子 情 報 通 信 学 会 論 文 誌, Vol. J85-D2, No. 3, pp , ) 鮫 島 充, ほか: 子 供 音 声 認 識 のための 音 響 モデルの 構 築 および 適 応 手 法 の 評 価, 電 子 情 報 通 信 学 会 技 術 研 究 報 告, SP2004, pp. 09-4, ) Bruzzone L., Prieto D. F.: Automatic analysis of the difference image for unsupervised change detection, Geoscience and Remote Sensing, IEEE Transactions on, Vol. 38, No. 3, pp. 7-82, May ) Cheng Y H, Wang J.: A Motion Image Detection Method Based on the Inter-Frame Difference Method, Applied Mechanics & Materials, Vols , pp , 204. 筆 者 : ) 李 一 婷,システム 情 報 学 研 究 科, 学 生 ;2) 高 島 悠 樹,システム 情 報 学 研 究 科, 学 生 ;3) 滝 口 哲 也, 都 市 安 全 研 究 センター, 准 教 授 ;4) 有 木 康 雄, 都 市 安 全 研 究 センター, 教 授 77
6 Lipreading using a difference image of lips and convolutional neural networks Yiting Li Yuki Takashima Tetsuya Takiguchi Yasuo Ariki Abstract In recent years, speech recognition spread throughout to a computer or mobile phone interface, and it has attracted attention as a hands-free technology that replaces the input through a keyboard. However, the recognition performance significantly decreases under a noisy condition, or in some conditions which are hard to speak loudly. In order to deal with the problem, as a noise-robust method, lipreading has been studied. In this paper, we investigated a difference image of lips, which can be used to express the difference between frames of an image sequence. Then we propose a robust feature extraction method using Convolutional Neural Networks (CNN). CNN has showed success in achieving translation invariance for many image-processing tasks. The success of CNN is largely attributed to the use of local filtering and pooling in the CNN architecture. Its effectiveness is confirmed by word recognition experiments. The experiment results showed that the CNN-based feature extraction method, which used the difference image of lips, outperformed the conventional method. 78
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