视频生成方法、生成模型训练方法、装置、介质及设备与流程

2021-01-28 15:01:56|

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本公开涉及数据处理领域，具体地，涉及一种视频生成方法、生成模型训练方法、装置、介质及设备。

背景技术：

目前，语音到视频生成这一技术正在成为研究热点，例如针对一段任意说话人的语音，可以驱动一个虚拟形象做出该段语音对应的头部动作和身体姿态，以带给用户沉浸式的体验。一种实现方式是提取语音中的声学特征(例如，梅尔频率倒谱系数(melfrequencycepstralcoefficient，mfcc))，然后根据该声学特征，通过图像模型直接生成图像序列，最后将该图像序列和语音合成为视频。然而，由于提取的声学特征中含有与说话人相关的信息，导致以此建立的图像模型只能根据特定说话人的语音，生成图像序列。

技术实现要素：

提供该发明内容部分以便以简要的形式介绍构思，这些构思将在后面的具体实施方式部分被详细描述。该发明内容部分并不旨在标识要求保护的技术方案的关键特征或必要特征，也不旨在用于限制所要求的保护的技术方案的范围。

第一方面，本公开提供一种视频生成方法，包括：

获取待合成的目标音频数据；

提取所述目标音频数据的声学特征作为目标声学特征；

根据所述目标声学特征，确定所述目标音频数据对应的音素后验概率，并根据所述音素后验概率，生成所述目标音频数据对应的图像序列，其中，所述音素后验概率用于表征音频数据中的每一语音帧所属音素的分布概率；

将所述目标音频数据和所述目标音频数据对应的图像序列进行视频合成，得到目标视频数据。

第二方面，本公开提供一种图像生成模型的训练方法，所述图像生成模型包括语音识别子模型、门控递归单元以及变分自编码器，其中，所述变分自编码器包括编码网络和解码网络；

所述方法包括：

获取参考视频数据，其中，所述参考视频数据包括参考音频数据、参考图像序列和所述参考音频数据对应的文本数据；

通过将所述参考音频数据的声学特征作为所述语音识别子模型的输入，将所述文本数据作为所述语音识别子模型的目标输出，将所述参考图像序列作为所述编码网络的输入，将所述参考图像序列作为所述解码网络的目标输出，将所述语音识别子模型根据所述参考音频数据的声学特征确定出的、所述参考音频数据对应的音素后验概率作为所述门控递归单元的输入，将所述编码网络的输出作为所述门控递归单元的目标输出的方式进行模型训练，以得到所述图像生成模型。

第三方面，本公开提供一种视频生成装置，包括：

第一获取模块，用于获取待合成的目标音频数据；

提取模块，用于提取所述第一获取模块获取到的所述目标音频数据的声学特征作为目标声学特征；

确定模块，用于根据所述提取模块提取到的所述目标声学特征，确定所述目标音频数据对应的音素后验概率，并根据所述音素后验概率，生成所述目标音频数据对应的图像序列，其中，所述音素后验概率用于表征音频数据中的每一语音帧所属音素的分布概率；

合成模块，用于将所述第一获取模块获取到的所述目标音频数据和所述确定模块确定出的所述目标音频数据对应的图像序列进行视频合成，得到目标视频数据。

第四方面，本公开提供一种图像生成模型的训练装置，所述图像生成模型包括语音识别子模型、门控递归单元以及变分自编码器，其中，所述变分自编码器包括编码网络和解码网络；

所述装置包括：

第二获取模块，用于获取参考视频数据，其中，所述参考视频数据包括参考音频数据、参考图像序列和所述参考音频数据对应的文本数据；

训练模块，用于通过将所述第二获取模块获取到的所述参考音频数据的声学特征作为所述语音识别子模型的输入，将所述文本数据作为所述语音识别子模型的目标输出，将所述参考图像序列作为所述编码网络的输入，将所述参考图像序列作为所述解码网络的目标输出，将所述语音识别子模型根据所述参考音频数据的声学特征确定出的、所述参考音频数据对应的音素后验概率作为所述门控递归单元的输入，将所述编码网络的输出作为所述门控递归单元的目标输出的方式进行模型训练，以得到所述图像生成模型。

第五方面，本公开提供一种计算机可读介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理装置执行时实现本公开第一方面提供的所述视频生成方法的步骤或者本公开第二方面提供的所述图像生成模型的训练方法的步骤。

第六方面，本公开提供一种电子设备，包括：

存储装置，其上存储有计算机程序；

处理装置，用于执行所述存储装置中的所述计算机程序，以实现本公开第一方面提供的所述视频生成方法的步骤。

第七方面，本公开提供一种电子设备，包括：

存储装置，其上存储有计算机程序；

处理装置，用于执行所述存储装置中的所述计算机程序，以实现本公开第二方面提供的所述图像生成模型的训练方法的步骤。

在上述技术方案中，在提取到待合成的目标音频数据的声学特征后，可以根据该声学特征，确定目标音频数据对应的音素后验概率，并根据音素后验概率，生成目标音频数据对应的图像序列；之后，将目标音频数据和相应的图像序列进行视频合成，得到目标视频数据。由于音素后验概率为与实际说话人无关的信息，由此可以避免不同说话人发音习惯(口音)、噪声等因素对后续生成的图像序列的影响，从而可以提升生成的图像序列中头部动作和身体姿态的准确度。并且，针对任意说话人的语音数据，均可生成相应的图像序列，进而得到视频数据。

本公开的其他特征和优点将在随后的具体实施方式部分予以详细说明。

附图说明

结合附图并参考以下具体实施方式，本公开各实施例的上述和其他特征、优点及方面将变得更加明显。贯穿附图中，相同或相似的附图标记表示相同或相似的元素。应当理解附图是示意性的，原件和元素不一定按照比例绘制。在附图中：

图1是根据一示例性实施例示出的一种视频生成方法的流程图。

图2是根据一示例性实施例示出的一种生成图像序列的过程的示意图。

图3是根据一示例性实施例示出的一种图像生成模型的框图。

图4是根据一示例性实施例示出的一种图像生成模型的训练方法的流程图。

图5是根据另一示例性实施例示出的一种图像生成模型的框图。

图6是根据一示例性实施例示出的一种视频生成装置的框图。

图7是根据一示例性实施例示出的一种图像生成模型的训练装置的框图。

图8是根据一示例性实施例示出的一种电子设备的框图。

具体实施方式

下面将参照附图更详细地描述本公开的实施例。虽然附图中显示了本公开的某些实施例，然而应当理解的是，本公开可以通过各种形式来实现，而且不应该被解释为限于这里阐述的实施例，相反提供这些实施例是为了更加透彻和完整地理解本公开。应当理解的是，本公开的附图及实施例仅用于示例性作用，并非用于限制本公开的保护范围。

应当理解，本公开的方法实施方式中记载的各个步骤可以按照不同的顺序执行，和/或并行执行。此外，方法实施方式可以包括附加的步骤和/或省略执行示出的步骤。本公开的范围在此方面不受限制。

本文使用的术语“包括”及其变形是开放性包括，即“包括但不限于”。术语“基于”是“至少部分地基于”。术语“一个实施例”表示“至少一个实施例”；术语“另一实施例”表示“至少一个另外的实施例”；术语“一些实施例”表示“至少一些实施例”。其他术语的相关定义将在下文描述中给出。

需要注意，本公开中提及的“第一”、“第二”等概念仅用于对不同的装置、模块或单元进行区分，并非用于限定这些装置、模块或单元所执行的功能的顺序或者相互依存关系。

需要注意，本公开中提及的“一个”、“多个”的修饰是示意性而非限制性的，本领域技术人员应当理解，除非在上下文另有明确指出，否则应该理解为“一个或多个”。

本公开实施方式中的多个装置之间所交互的消息或者信息的名称仅用于说明性的目的，而并不是用于对这些消息或信息的范围进行限制。

图1是根据一示例性实施例示出的一种视频生成方法的流程图。如图1所示，该方法可以包括s101～s104。

在s101中，获取待合成的目标音频数据。

在本公开中，待合成的目标音频数据可以为任意说话人对应的音频，即任意说话人发出的语音。并且，目标音频数据可以是说话人讲话所对应的音频，也可以是说话人唱歌所对应的音频。另外，目标音频数据的语种在本公开中也不作具体限定，其可以例如是是汉语、英语等。

在s102中，提取目标音频数据的声学特征作为目标声学特征。

在本公开中，该声学特征可以是mfcc、梅尔标度滤波器组(mel-scalefilterbank，fbank)、线性预测倒谱系数(linearpredictivecepstralcoding，lpcc)、倒谱系数、感知线性预测系数(perceptuallinearpredictive，plp)、快速傅立叶变换(fastfouriertransform，简称fft)的幅值等等。

其中，声学特征可以是利用一种或以上的声学特征提取算法获取。例如，mfcc的示例性计算方法可以是：首先用fft将时域信号转化成频域，之后对其对数能量谱用依照mel刻度分布的三角滤波器组进行卷积，最后对各个滤波器的输出构成的向量进行离散余弦变换，取前n个系数作为mfcc。fbank的示例性计算方法可以是：与mfcc的计算方法一致，将多个滤波器输出作为fbank。lpcc的示例性计算方法可以是：通过使目标音频数据的采样值和线性预测采样值之间达到均方差最小，即可得到lpcc。倒谱系数的示例性计算方法可以是：利用同态处理方法，对目标音频数据信号求离散傅立叶变换后取对数，再求反变换即可得到倒谱系数。plp的示例性计算方法可以是：用德宾法去计算线性预测系数参数，在计算自相关参数时采用对听觉激励的对数能量谱进行离散余弦变换，以得到plp。fft的幅值的示例性计算方法可以是：采用fft算法提取目标音频数据的fft幅值特征。

在s103中，根据目标声学特征，确定目标音频数据对应的音素后验概率，并根据音素后验概率，生成目标音频数据对应的图像序列。

在本公开中，音素后验概率(phoneticposteriorgrams，ppg)用于表征音频数据中的每一语音帧所属音素的分布概率，即语音帧内容属于哪一种音素的概率分布。

在s104中，将目标音频数据和目标音频数据对应的图像序列进行视频合成，得到目标视频数据。

在本公开中，可以基于目标音频数据中各语音帧对应的时间戳和相应图像序列中每一图像帧对应的时间戳，对语音帧和图像帧进行合成，得到目标视频数据。

下面针对上述s103中的根据目标声学特征，确定目标音频数据对应的音素后验概率，并根据音素后验概率，生成目标音频数据对应的图像序列的具体实施方式进行详细说明。

在一种实施方式中，可以将目标声学特征输入至自动语音识别(automaticspeechrecognition，asr)模型中，以得到目标音频数据对应的音素后验概率；然后，将该音素后验概率输入至预先训练好的循环神经网络(recurrentneuralnetwork，rnn)中，得到目标音频数据对应的动作特征(包括头部动作和身体姿态)，其中，rnn在训练过程中用于学习音素后验概率与动作特征之间的映射关系；最后，通过头部和身体对齐、图像融合、光流法等技术将rnn生成的动作特征合成为图像序列。

在另一种实施方式中，将目标声学特征输入至图像生成模型中，以通过图像生成模型根据目标声学特征，确定目标音频数据对应的音素后验概率，并根据目标音频数据对应的音素后验概率，生成目标音频数据对应的图像序列。这样，将目标声学特征输入到图像生成模型中，可以直接生成目标音频数据对应的图像序列，方便快捷。

具体来说，如图2所示，该图像生成模型包括：依次连接的语音识别子模型、门控递归单元(gatedrecurrentunit，gru)、以及变分自编码器(variationalautoencoder，vae)的解码网络。

其中，语音识别子模型用于根据输入的音频数据的声学特征，确定音频数据的音素后验概率。示例地，该语音识别子模型可以为前馈神经网络(deep-feedforwardsequentialmemorynetworks，dfsmn)模型、高斯混合模型-隐马尔可夫(gaussianmixedmodel-hiddenmarkovmodel，gmm-hmm)模型、深度神经网络-隐马尔可夫(deepneuralnetworks-hiddenmarkovmodel，dnn-hmm)模型等。

gru用于根据所输入的音素后验概率，确定特征向量。

vae的解码网络用于根据特征向量，生成与音频数据对应的图像序列。即，vae的解码网络对该特征向量进行解码，得到与音频数据对应的图像序列。

下面针对上述图像生成模型的训练方法进行详细说明，其中，如图3所示，图像生成模型还包括vae的编码网络。具体来说，可以通过图4中所示的s401和s402来训练得到图像生成模型。

在401中，获取参考视频数据，其中，参考视频数据包括参考音频数据、参考图像序列和参考音频数据对应的文本数据。

在本公开中，参考音频数据对应的文本数据可以是参考视频中的字幕数据，也可以是根据参考音频数据，进行人工标注所得的文本数据。另外，可以将同一个说话人的大量视频数据作为参考视频数据，以对图像生成模型进行训练，这样，训练得到的图像生成模型生成的图像序列中的虚拟形象即为该说话人的形象。

在s402中，通过将参考音频数据的声学特征作为语音识别子模型的输入，将文本数据作为语音识别子模型的目标输出，将参考图像序列作为编码网络的输入，将参考图像序列作为解码网络的目标输出，将语音识别子模型根据参考音频数据的声学特征确定出的、参考音频数据对应的音素后验概率作为门控递归单元的输入，将编码网络的输出作为门控递归单元的目标输出的方式进行模型训练，以得到图像生成模型。

在本公开中，针对语音识别子模型，如图3中所示，将参考音频数据的声学特征输入至语音识别子模型中，可以得到参考音频数据对应的预测文本数据；之后，可以根据该预测文本数据与语音识别子模型的目标输出(即，参考音频数据对应的文本数据)的比较结果，对语音识别子模型的模型参数进行更新。

针对vae，可以将参考图像序列输入至vae的编码网络中，以通过该编码网络对参考图像序列进行特征提取，并重采样形成新特征，即参考图像序列对应的参考特征向量；之后，将该参考特征向量输入至vae的解码网络中，以通过该解码网络对该参考特征向量进行解码，得到相应的图像序列；接下来，可以根据该解码网络输出的图像序列与该解码网络的目标输出(即参考图像序列)的比较结果，对vae进行模型参数更新。

针对gru，上述语音识别子模型根据参考音频数据的声学特征，可以确定出参考音频数据对应的音素后验概率，之后，可以将其输入至gru中，得到预测特征向量；接下来，可以根据该预测特征向量与gru的目标输出(即编码网络输出的参考特征向量)的比较结果，对gru的模型参数进行更新。

由此，可以得到图像生成模型。

如图5所示，上述图像生成模型还可以包括判别器，其中，图像生成模型为包括生成器和判别器的生成式对抗网络，生成器包括语音识别子模型、门控递归单元、vae的解码网络以及vae的编码网络。判别器用于在模型训练阶段，对解码网络输出的图像序列进行真假判定，即判定图像序列是否为真实的图像序列，其中，所得的真假判定结果用于对生成器的模型参数和判别器的模型参数进行更新。

通过判别器和生成器的对抗训练，可以使得生成器生成的图像序列中相邻两帧图像更加相似，从而保证图像序列的连续性，并且，生成的图像序列更加接近于真实视频的图像序列，即更加自然，进而提升了后续合成的视频的连续性和自然度。

本公开还提供一种图像生成模型的训练方法，其中，如图3所示，该图像生成模型包括语音识别子模型、gru以及vae，其中，vae包括编码网络和解码网络。如图4所示，该训练方法包括s401和s402。

在401中，获取参考视频数据，其中，参考视频数据包括参考音频数据、参考图像序列和参考音频数据对应的文本数据。

由此，可以得到图像生成模型。

如图5所示，上述图像生成模型还可以包括判别器，其中，图像生成模型为包括生成器和判别器的生成式对抗网络，生成器包括语音识别子模型、门控递归单元、vae的解码网络以及vae的编码网络。

上述训练方法还包括以下步骤：解码网络将所得的图像序列输入至判别器；判别器对解码网络所得的图像序列进行真假判定，即判定图像序列是否为真实的图像序列；利用所得的真假判定结果对生成器的模型参数和判别器的模型参数进行更新。

图6是根据一示例性实施例示出的一种视频生成装置的框图。如图6所示，该装置600包括：第一获取模块601，用于获取待合成的目标音频数据；提取模块602，用于提取所述第一获取模块601获取到的所述目标音频数据的声学特征作为目标声学特征；确定模块603，用于根据所述提取模块602提取到的所述目标声学特征，确定所述目标音频数据对应的音素后验概率，并根据所述音素后验概率，生成所述目标音频数据对应的图像序列，其中，所述音素后验概率用于表征音频数据中的每一语音帧所属音素的分布概率；合成模块604，用于将所述第一获取模块601获取到的所述目标音频数据和所述确定模块603确定出的所述目标音频数据对应的图像序列进行视频合成，得到目标视频数据。

在本公开中，待合成的目标音频数据可以为任意说话人对应的音频，即任意说话人发出的语音。并且，目标音频数据可以是说话人讲话所对应的音频，也可以是说话人唱歌所对应的音频。另外，目标音频数据的语种在本公开中也不作具体限定。音素后验概率(phoneticposteriorgrams，ppg)用于表征音频数据中的每一语音帧所属音素的分布概率，即语音帧内容属于哪一种音素的概率分布。

下面针对上述确定模块603根据目标声学特征，确定目标音频数据对应的音素后验概率，并根据音素后验概率，生成目标音频数据对应的图像序列的具体实施方式进行详细说明。

在一种实施方式中，确定模块603包括：确定子模块，用于将目标声学特征输入至asr模型中，以得到目标音频数据对应的音素后验概率；特征提取子模块，用于将音素后验概率输入至预先训练好的循环神经网络rnn中，得到目标音频数据对应的动作特征(包括头部动作和身体姿态)，其中，rnn在训练过程中用于学习音素后验概率与动作特征之间的映射关系；合成子模块，用于通过头部和身体对齐、图像融合、光流法等技术将rnn生成的动作特征合成为图像序列。

在另一种实施方式中，确定模块603用于将所述目标声学特征输入至图像生成模型中，以通过所述图像生成模型根据所述目标声学特征，确定所述目标音频数据对应的音素后验概率，并根据所述目标音频数据对应的音素后验概率，生成所述目标音频数据对应的图像序列。这样，将目标声学特征输入到图像生成模型中，可以直接生成目标音频数据对应的图像序列，方便快捷。

可选地，所述图像生成模型包括：依次连接的语音识别子模型、门控递归单元、以及变分自编码器的解码网络；其中，所述语音识别子模型用于根据输入的音频数据的声学特征，确定所述音频数据的音素后验概率；所述门控递归单元用于根据所输入的音素后验概率，确定特征向量；所述解码网络用于根据所述特征向量，生成与所述音频数据对应的图像序列。

可选地，所述图像生成模型还包括所述变分自编码器的编码网络；并且，可以通过图像生成模型的训练装置来训练得到。如图7所示，该训练装置700包括：第二获取模块701，用于获取参考视频数据，其中，所述参考视频数据包括参考音频数据、参考图像序列和所述参考音频数据对应的文本数据；训练模块702，用于通过将所述第二获取模块701获取到的所述参考音频数据的声学特征作为所述语音识别子模型的输入，将所述文本数据作为所述语音识别子模型的目标输出，将所述参考图像序列作为所述编码网络的输入，将所述参考图像序列作为所述解码网络的目标输出，将所述语音识别子模型根据所述参考音频数据的声学特征确定出的、所述参考音频数据对应的音素后验概率作为所述门控递归单元的输入，将所述编码网络的输出作为所述门控递归单元的目标输出的方式进行模型训练，以得到所述图像生成模型。

可选地，所述图像生成模型还包括判别器，其中，所述图像生成模型为包括生成器和所述判别器的生成式对抗网络，所述生成器包括所述语音识别子模型、所述门控递归单元、所述解码网络以及所述编码网络；所述判别器用于在模型训练阶段，对所述解码网络输出的图像序列进行真假判定，其中，所得的真假判定结果用于对所述生成器的模型参数和所述判别器的模型参数进行更新。

本公开还提供一种图像生成模型的训练装置，其中，图像生成模型包括语音识别子模型、门控递归单元以及变分自编码器，其中，变分自编码器包括编码网络和解码网络。如图7所示，该装置700包括：第二获取模块701，用于获取参考视频数据，其中，所述参考视频数据包括参考音频数据、参考图像序列和所述参考音频数据对应的文本数据；训练模块702，用于通过将所述第二获取模块701获取到的所述参考音频数据的声学特征作为所述语音识别子模型的输入，将所述文本数据作为所述语音识别子模型的目标输出，将所述参考图像序列作为所述编码网络的输入，将所述参考图像序列作为所述解码网络的目标输出，将所述语音识别子模型根据所述参考音频数据的声学特征确定出的、所述参考音频数据对应的音素后验概率作为所述门控递归单元的输入，将所述编码网络的输出作为所述门控递归单元的目标输出的方式进行模型训练，以得到所述图像生成模型。

在本公开中，参考音频数据对应的文本数据可以是参考视频中的字幕数据，也可以是根据参考音频数据，进行人工标注所得的文本数据。

可选地，所述图像生成模型还包括判别器，其中，所述图像生成模型为包括生成器和所述判别器的生成式对抗网络，所述生成器包括所述语音识别子模型、所述门控递归单元以及所述变分自编码器；所述装置700还包括：输入模块，用于通过解码网络将所得的图像序列输入至所述判别器；判定模块，用于通过所述判别器对所述解码网络所得的图像序列进行真假判定；更新模块，用于利用所得的真假判定结果对所述生成器的模型参数和所述判别器的模型参数进行更新。

另外，需要说明的是，上述图像生成模型的训练装置700可以集成于视频生成装置600中，也可以独立于该视频生成装置600，在本公开中不作具体限定。另外，关于上述实施例中的装置，其中各个模块执行操作的具体方式已经在有关该方法的实施例中进行了详细描述，此处将不做详细阐述说明。

下面参考图8，其示出了适于用来实现本公开实施例的电子设备(例如终端设备或服务器)800的结构示意图。本公开实施例中的终端设备可以包括但不限于诸如移动电话、笔记本电脑、数字广播接收器、pda(个人数字助理)、pad(平板电脑)、pmp(便携式多媒体播放器)、车载终端(例如车载导航终端)等等的移动终端以及诸如数字tv、台式计算机等等的固定终端。图8示出的电子设备仅仅是一个示例，不应对本公开实施例的功能和使用范围带来任何限制。

如图8所示，电子设备800可以包括处理装置(例如中央处理器、图形处理器等)801，其可以根据存储在只读存储器(rom)802中的程序或者从存储装置808加载到随机访问存储器(ram)803中的程序而执行各种适当的动作和处理。在ram803中，还存储有电子设备800操作所需的各种程序和数据。处理装置801、rom802以及ram803通过总线804彼此相连。输入/输出(i/o)接口805也连接至总线804。

通常，以下装置可以连接至i/o接口805：包括例如触摸屏、触摸板、键盘、鼠标、摄像头、麦克风、加速度计、陀螺仪等的输入装置806；包括例如液晶显示器(lcd)、扬声器、振动器等的输出装置807；包括例如磁带、硬盘等的存储装置808；以及通信装置809。通信装置809可以允许电子设备800与其他设备进行无线或有线通信以交换数据。虽然图8示出了具有各种装置的电子设备800，但是应理解的是，并不要求实施或具备所有示出的装置。可以替代地实施或具备更多或更少的装置。

特别地，根据本公开的实施例，上文参考流程图描述的过程可以被实现为计算机软件程序。例如，本公开的实施例包括一种计算机程序产品，其包括承载在非暂态计算机可读介质上的计算机程序，该计算机程序包含用于执行流程图所示的方法的程序代码。在这样的实施例中，该计算机程序可以通过通信装置809从网络上被下载和安装，或者从存储装置808被安装，或者从rom802被安装。在该计算机程序被处理装置801执行时，执行本公开实施例的方法中限定的上述功能。

需要说明的是，本公开上述的计算机可读介质可以是计算机可读信号介质或者计算机可读存储介质或者是上述两者的任意组合。计算机可读存储介质例如可以是——但不限于——电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的系统、装置或器件，或者任意以上的组合。计算机可读存储介质的更具体的例子可以包括但不限于：具有一个或多个导线的电连接、便携式计算机磁盘、硬盘、随机访问存储器(ram)、只读存储器(rom)、可擦式可编程只读存储器(eprom或闪存)、光纤、便携式紧凑磁盘只读存储器(cd-rom)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。在本公开中，计算机可读存储介质可以是任何包含或存储程序的有形介质，该程序可以被指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用。而在本公开中，计算机可读信号介质可以包括在基带中或者作为载波一部分传播的数据信号，其中承载了计算机可读的程序代码。这种传播的数据信号可以采用多种形式，包括但不限于电磁信号、光信号或上述的任意合适的组合。计算机可读信号介质还可以是计算机可读存储介质以外的任何计算机可读介质，该计算机可读信号介质可以发送、传播或者传输用于由指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用的程序。计算机可读介质上包含的程序代码可以用任何适当的介质传输，包括但不限于：电线、光缆、rf(射频)等等，或者上述的任意合适的组合。

在一些实施方式中，客户端、服务器可以利用诸如http(hypertexttransferprotocol，超文本传输协议)之类的任何当前已知或未来研发的网络协议进行通信，并且可以与任意形式或介质的数字数据通信(例如，通信网络)互连。通信网络的示例包括局域网(“lan”)，广域网(“wan”)，网际网(例如，互联网)以及端对端网络(例如，adhoc端对端网络)，以及任何当前已知或未来研发的网络。

上述计算机可读介质可以是上述电子设备中所包含的；也可以是单独存在，而未装配入该电子设备中。

上述计算机可读介质承载有一个或者多个程序，当上述一个或者多个程序被该电子设备执行时，使得该电子设备：获取待合成的目标音频数据；提取所述目标音频数据的声学特征作为目标声学特征；根据所述目标声学特征，确定所述目标音频数据对应的音素后验概率，并根据所述音素后验概率，生成所述目标音频数据对应的图像序列，其中，所述音素后验概率用于表征音频数据中的每一语音帧所属音素的分布概率；将所述目标音频数据和所述目标音频数据对应的图像序列进行视频合成，得到目标视频数据。

或者，上述计算机可读介质承载有一个或者多个程序，当上述一个或者多个程序被该电子设备执行时，使得该电子设备：获取参考视频数据，其中，所述参考视频数据包括参考音频数据、参考图像序列和所述参考音频数据对应的文本数据；其中，图像生成模型包括语音识别子模型、门控递归单元以及变分自编码器，其中，所述变分自编码器包括编码网络和解码网络；通过将所述参考音频数据的声学特征作为所述语音识别子模型的输入，将所述文本数据作为所述语音识别子模型的目标输出，将所述参考图像序列作为所述编码网络的输入，将所述参考图像序列作为所述解码网络的目标输出，将所述语音识别子模型根据所述参考音频数据的声学特征确定出的、所述参考音频数据对应的音素后验概率作为所述门控递归单元的输入，将所述编码网络的输出作为所述门控递归单元的目标输出的方式进行模型训练，以得到所述图像生成模型。

可以以一种或多种程序设计语言或其组合来编写用于执行本公开的操作的计算机程序代码，上述程序设计语言包括但不限于面向对象的程序设计语言—诸如java、smalltalk、c++，还包括常规的过程式程序设计语言——诸如“c”语言或类似的程序设计语言。程序代码可以完全地在用户计算机上执行、部分地在用户计算机上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户计算机上部分在远程计算机上执行、或者完全在远程计算机或服务器上执行。在涉及远程计算机的情形中，远程计算机可以通过任意种类的网络——包括局域网(lan)或广域网(wan)——连接到用户计算机，或者，可以连接到外部计算机(例如利用因特网服务提供商来通过因特网连接)。

附图中的流程图和框图，图示了按照本公开各种实施例的系统、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上，流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段、或代码的一部分，该模块、程序段、或代码的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。也应当注意，在有些作为替换的实现中，方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如，两个接连地表示的方框实际上可以基本并行地执行，它们有时也可以按相反的顺序执行，这依所涉及的功能而定。也要注意的是，框图和/或流程图中的每个方框、以及框图和/或流程图中的方框的组合，可以用执行规定的功能或操作的专用的基于硬件的系统来实现，或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。

描述于本公开实施例中所涉及到的模块可以通过软件的方式实现，也可以通过硬件的方式来实现。其中，模块的名称在某种情况下并不构成对该模块本身的限定，例如，第一获取模块还可以被描述为“获取待合成的目标音频数据的模块”。

本文中以上描述的功能可以至少部分地由一个或多个硬件逻辑部件来执行。例如，非限制性地，可以使用的示范类型的硬件逻辑部件包括：现场可编程门阵列(fpga)、专用集成电路(asic)、专用标准产品(assp)、片上系统(soc)、复杂可编程逻辑设备(cpld)等等。

在本公开的上下文中，机器可读介质可以是有形的介质，其可以包含或存储以供指令执行系统、装置或设备使用或与指令执行系统、装置或设备结合地使用的程序。机器可读介质可以是机器可读信号介质或机器可读储存介质。机器可读介质可以包括但不限于电子的、磁性的、光学的、电磁的、红外的、或半导体系统、装置或设备，或者上述内容的任何合适组合。机器可读存储介质的更具体示例会包括基于一个或多个线的电气连接、便携式计算机盘、硬盘、随机存取存储器(ram)、只读存储器(rom)、可擦除可编程只读存储器(eprom或快闪存储器)、光纤、便捷式紧凑盘只读存储器(cd-rom)、光学储存设备、磁储存设备、或上述内容的任何合适组合。

根据本公开的一个或多个实施例，示例1提供了一种视频生成方法，包括：获取待合成的目标音频数据；提取所述目标音频数据的声学特征作为目标声学特征；根据所述目标声学特征，确定所述目标音频数据对应的音素后验概率，并根据所述音素后验概率，生成所述目标音频数据对应的图像序列，其中，所述音素后验概率用于表征音频数据中的每一语音帧所属音素的分布概率；将所述目标音频数据和所述目标音频数据对应的图像序列进行视频合成，得到目标视频数据。

根据本公开的一个或多个实施例，示例2提供了示例1的方法，所述根据所述目标声学特征，确定所述目标音频数据对应的音素后验概率，并根据所述音素后验概率，生成所述目标音频数据对应的图像序列，包括：将所述目标声学特征输入至图像生成模型中，以通过所述图像生成模型根据所述目标声学特征，确定所述目标音频数据对应的音素后验概率，并根据所述目标音频数据对应的音素后验概率，生成所述目标音频数据对应的图像序列。

根据本公开的一个或多个实施例，示例3提供了示例1的方法，所述图像生成模型包括：依次连接的语音识别子模型、门控递归单元、以及变分自编码器的解码网络；其中，所述语音识别子模型用于根据输入的音频数据的声学特征，确定所述音频数据的音素后验概率；所述门控递归单元用于根据所输入的音素后验概率，确定特征向量；所述解码网络用于根据所述特征向量，生成与所述音频数据对应的图像序列。

根据本公开的一个或多个实施例，示例4提供了示例3的方法，所述图像生成模型还包括所述变分自编码器的编码网络；所述图像生成模型是通过如下方式训练得到：获取参考视频数据，其中，所述参考视频数据包括参考音频数据、参考图像序列和所述参考音频数据对应的文本数据；通过将所述参考音频数据的声学特征作为所述语音识别子模型的输入，将所述文本数据作为所述语音识别子模型的目标输出，将所述参考图像序列作为所述编码网络的输入，将所述参考图像序列作为所述解码网络的目标输出，将所述语音识别子模型根据所述参考音频数据的声学特征确定出的、所述参考音频数据对应的音素后验概率作为所述门控递归单元的输入，将所述编码网络的输出作为所述门控递归单元的目标输出的方式进行模型训练，以得到所述图像生成模型。

根据本公开的一个或多个实施例，示例5提供了示例4的方法，所述图像生成模型还包括判别器，其中，所述图像生成模型为包括生成器和所述判别器的生成式对抗网络，所述生成器包括所述语音识别子模型、所述门控递归单元、所述解码网络以及所述编码网络；所述判别器用于在模型训练阶段，对所述解码网络输出的图像序列进行真假判定，其中，所得的真假判定结果用于对所述生成器的模型参数和所述判别器的模型参数进行更新。

根据本公开的一个或多个实施例，示例6提供了一种图像生成模型的训练方法，所述图像生成模型包括语音识别子模型、门控递归单元以及变分自编码器，其中，所述变分自编码器包括编码网络和解码网络；所述方法包括：获取参考视频数据，其中，所述参考视频数据包括参考音频数据、参考图像序列和所述参考音频数据对应的文本数据；通过将所述参考音频数据的声学特征作为所述语音识别子模型的输入，将所述文本数据作为所述语音识别子模型的目标输出，将所述参考图像序列作为所述编码网络的输入，将所述参考图像序列作为所述解码网络的目标输出，将所述语音识别子模型根据所述参考音频数据的声学特征确定出的、所述参考音频数据对应的音素后验概率作为所述门控递归单元的输入，将所述编码网络的输出作为所述门控递归单元的目标输出的方式进行模型训练，以得到所述图像生成模型。

根据本公开的一个或多个实施例，示例7提供了示例6的方法，所述图像生成模型还包括判别器，其中，所述图像生成模型为包括生成器和所述判别器的生成式对抗网络，所述生成器包括所述语音识别子模型、所述门控递归单元以及所述变分自编码器；所述方法还包括：所述解码网络将所得的图像序列输入至所述判别器；所述判别器对所述解码网络所得的图像序列进行真假判定；利用所得的真假判定结果对所述生成器的模型参数和所述判别器的模型参数进行更新。

根据本公开的一个或多个实施例，示例8提供了一种视频生成装置，包括：第一获取模块，用于获取待合成的目标音频数据；提取模块，用于提取所述第一获取模块获取到的所述目标音频数据的声学特征作为目标声学特征；确定模块，用于根据所述提取模块提取到的所述目标声学特征，确定所述目标音频数据对应的音素后验概率，并根据所述音素后验概率，生成所述目标音频数据对应的图像序列，其中，所述音素后验概率用于表征音频数据中的每一语音帧所属音素的分布概率；合成模块，用于将所述第一获取模块获取到的所述目标音频数据和所述确定模块确定出的所述目标音频数据对应的图像序列进行视频合成，得到目标视频数据。

根据本公开的一个或多个实施例，示例9提供了一种图像生成模型的训练装置，所述图像生成模型包括语音识别子模型、门控递归单元以及变分自编码器，其中，所述变分自编码器包括编码网络和解码网络；所述装置包括：第二获取模块，用于获取参考视频数据，其中，所述参考视频数据包括参考音频数据、参考图像序列和所述参考音频数据对应的文本数据；训练模块，用于通过将所述第二获取模块获取到的所述参考音频数据的声学特征作为所述语音识别子模型的输入，将所述文本数据作为所述语音识别子模型的目标输出，将所述参考图像序列作为所述编码网络的输入，将所述参考图像序列作为所述解码网络的目标输出，将所述语音识别子模型根据所述参考音频数据的声学特征确定出的、所述参考音频数据对应的音素后验概率作为所述门控递归单元的输入，将所述编码网络的输出作为所述门控递归单元的目标输出的方式进行模型训练，以得到所述图像生成模型。

根据本公开的一个或多个实施例，示例10提供了一种计算机可读介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理装置执行时实现示例1-7中任一项所述方法的步骤。

根据本公开的一个或多个实施例，示例11提供了一种电子设备，包括：存储装置，其上存储有计算机程序；处理装置，用于执行所述存储装置中的所述计算机程序，以实现示例1-5中任一项所述方法的步骤。

根据本公开的一个或多个实施例，示例12提供了一种电子设备，包括：存储装置，其上存储有计算机程序；处理装置，用于执行所述存储装置中的所述计算机程序，以实现示例6或7所述方法的步骤。

以上描述仅为本公开的较佳实施例以及对所运用技术原理的说明。本领域技术人员应当理解，本公开中所涉及的公开范围，并不限于上述技术特征的特定组合而成的技术方案，同时也应涵盖在不脱离上述公开构思的情况下，由上述技术特征或其等同特征进行任意组合而形成的其它技术方案。例如上述特征与本公开中公开的(但不限于)具有类似功能的技术特征进行互相替换而形成的技术方案。

此外，虽然采用特定次序描绘了各操作，但是这不应当理解为要求这些操作以所示出的特定次序或以顺序次序执行来执行。在一定环境下，多任务和并行处理可能是有利的。同样地，虽然在上面论述中包含了若干具体实现细节，但是这些不应当被解释为对本公开的范围的限制。在单独的实施例的上下文中描述的某些特征还可以组合地实现在单个实施例中。相反地，在单个实施例的上下文中描述的各种特征也可以单独地或以任何合适的子组合的方式实现在多个实施例中。

尽管已经采用特定于结构特征和/或方法逻辑动作的语言描述了本主题，但是应当理解所附权利要求书中所限定的主题未必局限于上面描述的特定特征或动作。相反，上面所描述的特定特征和动作仅仅是实现权利要求书的示例形式。关于上述实施例中的装置，其中各个模块执行操作的具体方式已经在有关该方法的实施例中进行了详细描述，此处将不做详细阐述说明。

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