A Mouth Full of Words: Visually Consistent Acoustic Redubbing

This paper introduces a method for automatic redubbing of video that exploits the many-to-many mapping of phoneme sequences to lip movements modelled as dynamic visemes [1]. For a given utterance, the corresponding dynamic viseme sequence is sampled to construct a graph of possible phoneme sequences that synchronize with the video. When composed with a pronunciation dictionary and language model, this produces a vast number of word sequences that are in sync with the original video, literally putting plausible words into the mouth of the speaker. We demonstrate that traditional, one-to-many, static visemes lack flexibility for this application as they produce significantly fewer word sequences. This work explores the natural ambiguity in visual speech and offers insight for automatic speech recognition and the importance of language modeling

Registration and statistical analysis of the tongue shape during speech production

This thesis analyzes the human tongue shape during speech production. First, a semi-supervised approach is derived for estimating the tongue shape from volumetric magnetic resonance imaging data of the human vocal tract. Results of this extraction are used to derive parametric tongue models. Next, a framework is presented for registering sparse motion capture data of the tongue by means of such a model. This method allows to generate full three-dimensional animations of the tongue. Finally, a multimodal and statistical text-to-speech system is developed that is able to synthesize audio and synchronized tongue motion from text.Diese Dissertation beschäftigt sich mit der Analyse der menschlichen Zungenform während der Sprachproduktion. Zunächst wird ein semi-überwachtes Verfahren vorgestellt, mit dessen Hilfe sich Zungenformen von volumetrischen Magnetresonanztomographie- Aufnahmen des menschlichen Vokaltrakts schätzen lassen. Die Ergebnisse dieses Extraktionsverfahrens werden genutzt, um ein parametrisches Zungenmodell zu konstruieren. Danach wird eine Methode hergeleitet, die ein solches Modell nutzt, um spärliche Bewegungsaufnahmen der Zunge zu registrieren. Dieser Ansatz erlaubt es, dreidimensionale Animationen der Zunge zu erstellen. Zuletzt wird ein multimodales und statistisches Text-to-Speech-System entwickelt, das in der Lage ist, Audio und die dazu synchrone Zungenbewegung zu synthetisieren.German Research Foundatio

A multilinear tongue model derived from speech related MRI data of the human vocal tract

We present a multilinear statistical model of the human tongue that captures anatomical and tongue pose related shape variations separately. The model is derived from 3D magnetic resonance imaging data of 11 speakers sustaining speech related vocal tract configurations. The extraction is performed by using a minimally supervised method that uses as basis an image segmentation approach and a template fitting technique. Furthermore, it uses image denoising to deal with possibly corrupt data, palate surface information reconstruction to handle palatal tongue contacts, and a bootstrap strategy to refine the obtained shapes. Our evaluation concludes that limiting the degrees of freedom for the anatomical and speech related variations to 5 and 4, respectively, produces a model that can reliably register unknown data while avoiding overfitting effects. Furthermore, we show that it can be used to generate a plausible tongue animation by tracking sparse motion capture data

Using formal logic to represent sign language phonetics in semi-automatic annotation tasks

This thesis presents a formal framework for the representation of Signed Languages (SLs), the languages of Deaf communities, in semi-automatic recognition tasks. SLs are complex visio-gestural communication systems; by using corporal gestures, signers achieve the same level of expressivity held by sound-based languages like English or French. However, unlike these, SL morphemes correspond to complex sequences of highly specific body postures, interleaved with postural changes: during signing, signers use several parts of their body simultaneously in order to combinatorially build phonemes. This situation, paired with an extensive use of the three-dimensional space, make them difficult to represent with tools already existent in Natural Language Processing (NLP) of vocal languages. For this reason, the current work presents the development of a formal representation framework, intended to transform SL video repositories (corpus) into an intermediate representation layer, where automatic recognition algorithms can work under better conditions. The main idea is that corpora can be described with a specialized Labeled Transition System (LTS), which can then be annotated with logic formulae for its study. A multi-modal logic was chosen as the basis of the formal language: the Propositional Dynamic Logic (PDL). This logic was originally created to specify and prove properties on computer programs. In particular, PDL uses the modal operators [a] and to denote necessity and possibility, respectively. For SLs, a particular variant based on the original formalism was developed: the PDL for Sign Language (PDLSL). With the PDLSL, body articulators (like the hands or head) are interpreted as independent agents; each articulator has its own set of valid actions and propositions, and executes them without influence from the others. The simultaneous execution of different actions by several articulators yield distinct situations, which can be searched over an LTS with formulae, by using the semantic rules of the logic. Together, the use of PDLSL and the proposed specialized data structures could help curb some of the current problems in SL study; notably the heterogeneity of corpora and the lack of automatic annotation aids. On the same vein, this may not only increase the size of the available datasets, but even extend previous results to new corpora; the framework inserts an intermediate representation layer which can serve to model any corpus, regardless of its technical limitations. With this, annotations is possible by defining with formulae the characteristics to annotate. Afterwards, a formal verification algorithm may be able to find those features in corpora, as long as they are represented as consistent LTSs. Finally, the development of the formal framework led to the creation of a semi-automatic annotator based on the presented theoretical principles. Broadly, the system receives an untreated corpus video, converts it automatically into a valid LTS (by way of some predefined rules), and then verifies human-created PDLSL formulae over the LTS. The final product, is an automatically generated sub-lexical annotation, which can be later corrected by human annotators for their use in other areas such as linguistics.Cette thèse présente le développement d'un framework formel pour la représentation des Langues de Signes (LS), les langages des communautés Sourdes, dans le cadre de la construction d'un système de reconnaissance automatique. Les LS sont de langues naturelles, qui utilisent des gestes et l'espace autour du signeur pour transmettre de l'information. Cela veut dire que, à différence des langues vocales, les morphèmes en LS ne correspondent pas aux séquences de sons; ils correspondent aux séquences de postures corporelles très spécifiques, séparés par des changements tels que de mouvements. De plus, lors du discours les signeurs utilisent plusieurs parties de leurs corps (articulateurs) simultanément, ce qui est difficile à capturer avec un système de notation écrite. Cette situation difficulté leur représentation dans de taches de Traitement Automatique du Langage Naturel (TALN). Pour ces raisons, le travail présenté dans ce document a comme objectif la construction d'une représentation abstraite de la LS; plus précisément, le but est de pouvoir représenter des collections de vidéo LS (corpus) de manière formelle. En générale, il s'agit de construire une couche de représentation intermédiaire, permettant de faire de la reconnaissance automatique indépendamment des technologies de suivi et des corpus utilisés pour la recherche. Cette couche corresponde à un système de transition d'états (STE), spécialement crée pour représenter la nature parallèle des LS. En plus, elle peut-être annoté avec de formules logiques pour son analyse, à travers de la vérification de modèles. Pour représenter les propriétés à vérifier, une logique multi-modale a été choisi : la Logique Propositionnelle Dynamique (PDL). Cette logique a été originalement crée pour la spécification de programmes. De manière plus précise, PDL permit d'utilise des opérateurs modales comme [a] et , représentant > et >, respectivement. Une variante particulaire a été développée pour les LS : la PDL pour Langue de Signes (PDLSL), qui est interprété sur des STE représentant des corpus. Avec PDLSL, chaque articulateur du corps (comme les mains et la tête) est vu comme un agent indépendant; cela veut dire que chacun a ses propres actions et propositions possibles, et qu'il peux les exécuter pour influencer une posture gestuelle. L'utilisation du framework proposé peut aider à diminuer deux problèmes importantes qui existent dans l'étude linguistique des LS : hétérogénéité des corpus et la manque des systèmes automatiques d'aide à l'annotation. De ce fait, un chercheur peut rendre exploitables des corpus existants en les transformant vers des STE. Finalement, la création de cet outil à permit l'implémentation d'un système d'annotation semi-automatique, basé sur les principes théoriques du formalisme. Globalement, le système reçoit des vidéos LS et les transforme dans un STE valide. Ensuite, un module fait de la vérification formelle sur le STE, en utilisant une base de données de formules crée par un expert en LS. Les formules représentent des propriétés lexicales à chercher dans le STE. Le produit de ce processus, est une annotation qui peut être corrigé par des utilisateurs humains, et qui est utilisable dans des domaines d'études tels que la linguistique

Using formal logic to represent sign language phonetics in semi-automatic annotation tasks

Cette thèse présente le développement d'un framework formel pour la représentation des Langues de Signes (LS), les langages des communautés Sourdes, dans le cadre de la construction d'un système de reconnaissance automatique. Les LS sont de langues naturelles, qui utilisent des gestes et l'espace autour du signeur pour transmettre de l'information. Cela veut dire que, à différence des langues vocales, les morphèmes en LS ne correspondent pas aux séquences de sons; ils correspondent aux séquences de postures corporelles très spécifiques, séparés par des changements tels que de mouvements. De plus, lors du discours les signeurs utilisent plusieurs parties de leurs corps (articulateurs) simultanément, ce qui est difficile à capturer avec un système de notation écrite. Cette situation difficulté leur représentation dans de taches de Traitement Automatique du Langage Naturel (TALN). Pour ces raisons, le travail présenté dans ce document a comme objectif la construction d'une représentation abstraite de la LS; plus précisément, le but est de pouvoir représenter des collections de vidéo LS (corpus) de manière formelle. En générale, il s'agit de construire une couche de représentation intermédiaire, permettant de faire de la reconnaissance automatique indépendamment des technologies de suivi et des corpus utilisés pour la recherche. Cette couche corresponde à un système de transition d'états (STE), spécialement crée pour représenter la nature parallèle des LS. En plus, elle peut-être annoté avec de formules logiques pour son analyse, à travers de la vérification de modèles. Pour représenter les propriétés à vérifier, une logique multi-modale a été choisi : la Logique Propositionnelle Dynamique (PDL). Cette logique a été originalement crée pour la spécification de programmes. De manière plus précise, PDL permit d'utilise des opérateurs modales comme [a] et , représentant > et >, respectivement. Une variante particulaire a été développée pour les LS : la PDL pour Langue de Signes (PDLSL), qui est interprété sur des STE représentant des corpus. Avec PDLSL, chaque articulateur du corps (comme les mains et la tête) est vu comme un agent indépendant; cela veut dire que chacun a ses propres actions et propositions possibles, et qu'il peux les exécuter pour influencer une posture gestuelle. L'utilisation du framework proposé peut aider à diminuer deux problèmes importantes qui existent dans l'étude linguistique des LS : hétérogénéité des corpus et la manque des systèmes automatiques d'aide à l'annotation. De ce fait, un chercheur peut rendre exploitables des corpus existants en les transformant vers des STE. Finalement, la création de cet outil à permit l'implémentation d'un système d'annotation semi-automatique, basé sur les principes théoriques du formalisme. Globalement, le système reçoit des vidéos LS et les transforme dans un STE valide. Ensuite, un module fait de la vérification formelle sur le STE, en utilisant une base de données de formules crée par un expert en LS. Les formules représentent des propriétés lexicales à chercher dans le STE. Le produit de ce processus, est une annotation qui peut être corrigé par des utilisateurs humains, et qui est utilisable dans des domaines d'études tels que la linguistique.This thesis presents a formal framework for the representation of Signed Languages (SLs), the languages of Deaf communities, in semi-automatic recognition tasks. SLs are complex visio-gestural communication systems; by using corporal gestures, signers achieve the same level of expressivity held by sound-based languages like English or French. However, unlike these, SL morphemes correspond to complex sequences of highly specific body postures, interleaved with postural changes: during signing, signers use several parts of their body simultaneously in order to combinatorially build phonemes. This situation, paired with an extensive use of the three-dimensional space, make them difficult to represent with tools already existent in Natural Language Processing (NLP) of vocal languages. For this reason, the current work presents the development of a formal representation framework, intended to transform SL video repositories (corpus) into an intermediate representation layer, where automatic recognition algorithms can work under better conditions. The main idea is that corpora can be described with a specialized Labeled Transition System (LTS), which can then be annotated with logic formulae for its study. A multi-modal logic was chosen as the basis of the formal language: the Propositional Dynamic Logic (PDL). This logic was originally created to specify and prove properties on computer programs. In particular, PDL uses the modal operators [a] and to denote necessity and possibility, respectively. For SLs, a particular variant based on the original formalism was developed: the PDL for Sign Language (PDLSL). With the PDLSL, body articulators (like the hands or head) are interpreted as independent agents; each articulator has its own set of valid actions and propositions, and executes them without influence from the others. The simultaneous execution of different actions by several articulators yield distinct situations, which can be searched over an LTS with formulae, by using the semantic rules of the logic. Together, the use of PDLSL and the proposed specialized data structures could help curb some of the current problems in SL study; notably the heterogeneity of corpora and the lack of automatic annotation aids. On the same vein, this may not only increase the size of the available datasets, but even extend previous results to new corpora; the framework inserts an intermediate representation layer which can serve to model any corpus, regardless of its technical limitations. With this, annotations is possible by defining with formulae the characteristics to annotate. Afterwards, a formal verification algorithm may be able to find those features in corpora, as long as they are represented as consistent LTSs. Finally, the development of the formal framework led to the creation of a semi-automatic annotator based on the presented theoretical principles. Broadly, the system receives an untreated corpus video, converts it automatically into a valid LTS (by way of some predefined rules), and then verifies human-created PDLSL formulae over the LTS. The final product, is an automatically generated sub-lexical annotation, which can be later corrected by human annotators for their use in other areas such as linguistics

Magnetic resonance imaging of the brain and vocal tract:Applications to the study of speech production and language learning

The human vocal system is highly plastic, allowing for the flexible expression of language, mood and intentions. However, this plasticity is not stable throughout the life span, and it is well documented that adult learners encounter greater difficulty than children in acquiring the sounds of foreign languages. Researchers have used magnetic resonance imaging (MRI) to interrogate the neural substrates of vocal imitation and learning, and the correlates of individual differences in phonetic “talent”. In parallel, a growing body of work using MR technology to directly image the vocal tract in real time during speech has offered primarily descriptive accounts of phonetic variation within and across languages. In this paper, we review the contribution of neural MRI to our understanding of vocal learning, and give an overview of vocal tract imaging and its potential to inform the field. We propose methods by which our understanding of speech production and learning could be advanced through the combined measurement of articulation and brain activity using MRI – specifically, we describe a novel paradigm, developed in our laboratory, that uses both MRI techniques to for the first time map directly between neural, articulatory and acoustic data in the investigation of vocalisation. This non-invasive, multimodal imaging method could be used to track central and peripheral correlates of spoken language learning, and speech recovery in clinical settings, as well as provide insights into potential sites for targeted neural interventions