DeepDubber-V1: Towards High Quality and Dialogue, Narration, Monologue Adaptive Movie Dubbing Via Multi-Modal Chain-of-Thoughts Reasoning Guidance

📄 arXiv: 2503.23660v1 📥 PDF

作者: Junjie Zheng, Zihao Chen, Chaofan Ding, Xinhan Di

分类: cs.CV

发布日期: 2025-03-31

备注: 11 pages, 5 figures

💡 一句话要点

提出DeepDubber-V1，通过多模态CoT推理指导电影配音，提升质量并适应不同风格。

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 电影配音 多模态学习 链式思考 语音生成 大语言模型

📋 核心要点

  1. 现有电影配音技术难以适应不同风格，对对话、旁白、独白的处理不够精细，且忽略了说话者年龄、性别等重要信息。
  2. DeepDubber-V1利用多模态CoT推理理解视觉信息，指导语音生成模型，从而实现高质量且风格自适应的电影配音。
  3. 实验结果表明，DeepDubber-V1在多个数据集上显著优于现有技术，在语音相似度和情感相似度等指标上均有提升。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种基于多模态大语言模型的电影配音框架DeepDubber-V1，旨在解决现有电影配音技术在适应不同配音风格、处理对话、旁白和独白以及理解说话者年龄和性别等细节方面的不足。该框架首先利用多模态链式思考(CoT)推理方法处理视觉输入，以理解配音风格和细粒度属性。然后，通过大型语音生成模型，在多模态条件的指导下生成高质量的配音。此外，作者还构建了一个带有CoT注释的电影配音数据集。评估结果表明，该方法在多个数据集上优于现有技术。具体而言，在V2C Animation数据集的配音设置2.0下，SPK-SIM和EMO-SIM分别从82.48%提高到89.74%，从66.24%提高到78.88%；在Grid数据集的配音设置2.0下，LSE-D和MCD-SL分别从14.79降低到14.63，从5.24降低到4.74；在提出的CoT-Movie-Dubbing数据集上，与现有技术相比，SPK-SIM从64.03提高到83.42，WER从52.69%降低到23.20%。

🔬 方法详解

问题定义：现有电影配音技术在处理复杂场景（如对话、旁白、独白）时，难以准确捕捉说话者的细微特征（如年龄、性别）和情感，导致配音质量不高，风格不统一。现有方法缺乏对视觉信息的有效利用，无法充分理解电影的上下文和风格。

核心思路：DeepDubber-V1的核心思路是利用多模态信息，特别是视觉信息，来指导语音生成。通过多模态链式思考(CoT)推理，模型能够更好地理解电影的场景、人物和情感，从而生成更自然、更符合电影风格的配音。这种方法借鉴了人类配音演员的思维过程，即先理解电影内容，再进行配音。

技术框架：DeepDubber-V1的整体框架包含以下几个主要模块：1) 多模态CoT推理模块：该模块接收视觉输入（电影片段），通过多模态大语言模型进行推理，提取配音风格和说话者属性等信息。2) 语音生成模块：该模块接收多模态CoT推理模块的输出作为条件，利用大型语音生成模型生成高质量的配音。3) 数据集构建：作者构建了一个包含CoT注释的电影配音数据集，用于训练和评估模型。

关键创新：DeepDubber-V1的关键创新在于引入了多模态CoT推理来指导电影配音。与现有方法相比，该方法能够更好地利用视觉信息，从而生成更符合电影风格和说话者特征的配音。此外，该方法还构建了一个带有CoT注释的电影配音数据集，为相关研究提供了数据支持。

关键设计：在多模态CoT推理模块中，作者使用了预训练的多模态大语言模型，并针对电影配音任务进行了微调。在语音生成模块中，作者使用了大型语音生成模型，并采用了条件生成技术，将多模态CoT推理模块的输出作为条件输入到语音生成模型中。具体的参数设置和网络结构在论文中有详细描述，但此处未知。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

DeepDubber-V1在多个数据集上取得了显著的性能提升。在V2C Animation数据集上，SPK-SIM和EMO-SIM分别提高了7.26%和12.64%。在Grid数据集上，LSE-D和MCD-SL分别降低了0.16和0.5。在作者提出的CoT-Movie-Dubbing数据集上，SPK-SIM提高了19.39%，WER降低了29.49%。这些结果表明，DeepDubber-V1能够生成更高质量、更符合电影风格的配音。

🎯 应用场景

DeepDubber-V1具有广泛的应用前景，可用于电影、电视剧、动画片等各种视频内容的自动配音。该技术可以降低配音成本，提高配音效率，并为不同语言和文化背景的观众提供更好的观影体验。此外，该技术还可以应用于虚拟现实、游戏等领域，为用户提供更沉浸式的体验。

📄 摘要（原文）

Current movie dubbing technology can generate the desired voice from a given speech prompt, ensuring good synchronization between speech and visuals while accurately conveying the intended emotions. However, in movie dubbing, key aspects such as adapting to different dubbing styles, handling dialogue, narration, and monologue effectively, and understanding subtle details like the age and gender of speakers, have not been well studied. To address this challenge, we propose a framework of multi-modal large language model. First, it utilizes multimodal Chain-of-Thought (CoT) reasoning methods on visual inputs to understand dubbing styles and fine-grained attributes. Second, it generates high-quality dubbing through large speech generation models, guided by multimodal conditions. Additionally, we have developed a movie dubbing dataset with CoT annotations. The evaluation results demonstrate a performance improvement over state-of-the-art methods across multiple datasets. In particular, for the evaluation metrics, the SPK-SIM and EMO-SIM increases from 82.48% to 89.74%, 66.24% to 78.88% for dubbing setting 2.0 on V2C Animation dataset, LSE-D and MCD-SL decreases from 14.79 to 14.63, 5.24 to 4.74 for dubbing setting 2.0 on Grid dataset, SPK-SIM increases from 64.03 to 83.42 and WER decreases from 52.69% to 23.20% for initial reasoning setting on proposed CoT-Movie-Dubbing dataset in the comparison with the state-of-the art models.