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Resolviendo los problemas de torcer la lengua de la animación del habla
La captura de movimiento es una técnica ampliamente utilizada para registrar el movimiento del cuerpo humano. De hecho, la técnica se ha vuelto omnipresente en áreas como las ciencias del deporte, donde se usa para analizar el movimiento y la marcha, así como en la animación de películas y los juegos, donde se usa para controlar avatares generados por computadora.
Como resultado, existe toda una industria para analizar el movimiento de esta manera, junto con equipos y software baratos y listos para usar para capturar y manejar los datos. Existe una gran comunidad de productores y consumidores de captura de movimiento, innumerables bases de datos y recursos de animación de stock, y un rico ecosistema de herramientas de software patentado y de código abierto para manipularlos, dicen Ingmar Steiner de la Universidad de Saarland en Alemania y algunos amigos.
Una de las características del mundo de la captura de movimiento es que ha surgido un estándar de facto, conocido como BioVision Hierarchy o BVH, para codificar datos de movimiento corporal. BVH ha sobrevivido a la compañía que lo creó y ahora cuenta con un amplio respaldo, presumiblemente porque es simple y claramente definido, fácil de implementar y legible por humanos, dicen Steiner y compañía.
Pero mientras que BVH se utiliza para codificar datos de casi todas las formas imaginables de captura de movimiento, hay una excepción: la articulación de la lengua durante el habla. Si ha pensado que la animación del habla en los personajes de los juegos se ve pobre, esa es la razón.
Este estado de cosas no se ha producido por falta de datos o de las técnicas para producirlos. Por el contrario, los investigadores han estado usando técnicas de resonancia magnética en tiempo real y de imágenes electromagnéticas para registrar la articulación de la lengua desde hace algún tiempo. De hecho, estas técnicas producen animaciones con una resolución significativamente más alta que la que se usa normalmente en películas y juegos, por ejemplo.
El problema es que estas técnicas registran los datos en un formato completamente diferente al que se usa convencionalmente y nadie se ha puesto a la tarea de convertirlos a un formato más común como BVH. Eso hace que el análisis de voz sea técnicamente difícil de realizar y casi imposible de incluir fácilmente en otros medios.
Todo eso cambia hoy, gracias al trabajo de Steiner y compañía. Estos chicos han descubierto cómo convertir datos de lengua de alta resolución en formato BVH, combinando datos de varias fuentes al mismo tiempo.
Han demostrado el nuevo enfoque en una base de datos estándar de grabaciones de la articulación de la lengua existentes. Estos incluyen resonancia magnética en tiempo real, escaneos dentales y registro electromagnético que captura el movimiento colocando bobinas conductoras en diferentes partes de la lengua y el cráneo como referencia, y midiendo la forma en que interactúan con un campo electromagnético a medida que se mueven.
Los resultados son animaciones generadas a partir de datos de alta resolución que pueden ser manejados por más o menos cualquier software de captura de movimiento y, lo que es más importante, con una huella lo suficientemente pequeña como para incluirse en técnicas de visualización y control en tiempo real.
Steiner y compañía se apresuran a señalar las limitaciones de su enfoque. Esta técnica no tiene la intención de proporcionar un modelo preciso de las formas o movimientos de la lengua, como lo hace el trabajo anterior utilizando modelos biomecánicos, dicen. Más bien, la ventaja aquí es la implementación liviana ... donde la animación realista es más importante que igualar la forma real de la lengua.
Eso será útil para la industria del cine y los juegos, donde una buena animación de voz se destaca por su ausencia. Así que parece que va a cambiar. Busque una mejor animación de voz en personajes virtuales y animaciones en un futuro no muy lejano.
Ref: arxiv.org/abs/1310.8585 : Animación de voz utilizando articulografía electromagnética como datos de captura de movimiento