最新的研究中，研究者仅需要音频信息就生成了人脸
之前我们为大家介绍过一项非常酸爽的研究“talking face generation”：给定音频或视频后（输入），可以让任意一个人的面部特征与输入的音视频信息保持一致，也就是说出输入的这段话。当时营长就想到了“杨超越的声音+高晓松的脸”这样的神仙搭配。不过，近期一项新研究再度抓到了营长的眼睛！在最新的研究中，研究者仅需要音频信息就生成了人脸... ...如此鬼畜的操作，此乃头一次见啊！接下来营长就为大家介绍一下这项工作！
音频和图像是人类最常用的两种信号传输模式，图像传达的信息非常直观，而语音包含的信息其实比我们想象的要更丰富，包括说话人的身份，性别和情绪状态等等。从这两个信号中提取的特征通常是高度相关的，可以让人仅聆听声音就可以想象他的视觉外观。wav2pix 的工作就是仅利用语音输入，来生成说话者的人脸图像。其实这就是一个跨模态的视觉生成任务。
谈到这项研究的贡献，主要有三点：
提出了一个能够直接从原始的语音信号生成人脸的条件gan：wav2pix；
提供了一个在语音和人脸两方面综合质量很高的一个数据集：youtubers；
实验证明论文的方法可以生成真实多样的人脸。
论文收集了大v用户（youtubers）上传到 youtube 的演讲视频，这些视频通常具有高质量的说话环境、表达方式、人脸特征等。youtubers 数据集主要由两部分组成：一个是自动生成的数据集和一个手动处理后的高质量的子集。
主要的预处理工作：
音频最初下载的是高级音频编码（aac）格式，44100 hz，立体声。因此转换为 wav 格式，并重新采样到 16 khz，每个样例占 16 位并转换为单声道。
采用基于 haar 特征的人脸检测器来检测正脸。仅采纳置信度高的帧
保存检测出来的那帧图像及前后两秒的语音帧，以及一个标签（identity）。
方法介绍
研究主要由三个模块构成：一个是语音编码器，一个是图片生成网络，一个是图片判别网络。
语音编码器（speech encoder）：已有的方法大多数是手工提取音频特征，并不是针对生成网络的任务进行优化的，而 segan 提出了一种在波形上用于语音处理的方法。因此作者在已有的工作 segan 上进行修改。修改为具有 6 层一维网络，并且每层的 kernel 大小是 15x15，步长为 4，然后每层卷积网络后面使用 leakyrelu 激活函数，网络的输入通道是 1。输入 16khz 下1 秒的语音片段，上述的卷积网络可以得到一个 4x1024 的张量，然后采用三个全连接网络将特征数量从 4x1024 降到 128。作为生成器网络的输入。
图片生成器（image generator network）：输入是语音编码器的 128 向量。采用二维转置卷积、插值、dropout 等方式将输入转为 64x64x3 或者 128x128x3 的张量。在 g 的损失函数中添加了一个辅助损失用于保持说话人的标签（identity）。
图片判别器（image discriminator network）：判别器由几层步长为 2，kernel 大小是 4x4 的卷积网络组成，并使用谱归一化和 leakyrelu 激活函数。当张量为 4x4 时，作者拼接了语音的输入，并采用最后一层网络来计算 d 网络的分数。
实验过程
训练：将手动处理后的数据集作为训练集，采用数据增强等手动。值得注意的是，在处理时将每张图像复制了 5 次，并将其与 4 秒音频里面随机采样的 5 个不同的1秒音频块进行匹配。因此总共有 24k 左右的图像-音频对用于模型训练。其它超参数采用参考的文献设置。
评估：下图给出了可视化的结果，虽然生成的图像都比较模糊，但基本可以观察到人的面部特征，并且有不同的面部表情。
作者进一步微调了一个预训练的 vgg-face descriptor 网络，用于量化测试结果，在作者提供的数据集上，可以达到 76.81% 的语音识别准确率和 50.08% 的生成图像准确率。
为了评估模型生成图像的真实程度，作者定义了一个 68 个人脸关键点的精度检测分数。如下图所示，测试结果精度可以达到 90.25%。表明在大多数情况下生成的图像保留了基本的面部特征。
感兴趣的小伙伴们可以下载阅读研究一下~
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音频最初下载的是高级音频编码（aac）格式，44100 hz，立体声。因此转换为 wav 格式，并重新采样到 16 khz，每个样例占 16 位并转换为单声道。
采用基于 haar 特征的人脸检测器来检测正脸。仅采纳置信度高的帧
保存检测出来的那帧图像及前后两秒的语音帧，以及一个标签（identity）。
方法介绍
研究主要由三个模块构成：一个是语音编码器，一个是图片生成网络，一个是图片判别网络。
语音编码器（speech encoder）：已有的方法大多数是手工提取音频特征，并不是针对生成网络的任务进行优化的，而 segan 提出了一种在波形上用于语音处理的方法。因此作者在已有的工作 segan 上进行修改。修改为具有 6 层一维网络，并且每层的 kernel 大小是 15x15，步长为 4，然后每层卷积网络后面使用 leakyrelu 激活函数，网络的输入通道是 1。输入 16khz 下1 秒的语音片段，上述的卷积网络可以得到一个 4x1024 的张量，然后采用三个全连接网络将特征数量从 4x1024 降到 128。作为生成器网络的输入。
图片生成器（image generator network）：输入是语音编码器的 128 向量。采用二维转置卷积、插值、dropout 等方式将输入转为 64x64x3 或者 128x128x3 的张量。在 g 的损失函数中添加了一个辅助损失用于保持说话人的标签（identity）。
图片判别器（image discriminator network）：判别器由几层步长为 2，kernel 大小是 4x4 的卷积网络组成，并使用谱归一化和 leakyrelu 激活函数。当张量为 4x4 时，作者拼接了语音的输入，并采用最后一层网络来计算 d 网络的分数。
实验过程
训练：将手动处理后的数据集作为训练集，采用数据增强等手动。值得注意的是，在处理时将每张图像复制了 5 次，并将其与 4 秒音频里面随机采样的 5 个不同的1秒音频块进行匹配。因此总共有 24k 左右的图像-音频对用于模型训练。其它超参数采用参考的文献设置。
评估：下图给出了可视化的结果，虽然生成的图像都比较模糊，但基本可以观察到人的面部特征，并且有不同的面部表情。
作者进一步微调了一个预训练的 vgg-face descriptor 网络，用于量化测试结果，在作者提供的数据集上，可以达到 76.81% 的语音识别准确率和 50.08% 的生成图像准确率。
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