# Visual Speaker Diarization 選型評估報告

**日期**：2026-05-07  
**作者**：M5  
**目的**：評估從視覺（嘴型）辨識誰在說話的技術方案

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## 1. 問題定義

Momentry pipeline 目前透過 ASRX 進行 speaker diarization（聲紋辨識），但 speaker 綁定到 face trace 需要驗證。目標是透過**視覺資訊（嘴型運動）**來確認「誰在說話」。

## 2. 現有資料

### 2.1 Charade 測試影片

| 項目 | 數值 |
|------|------|
| 影片長度 | 6785s（~1.9hr） |
| FPS | 25 |
| 解析度 | 1920×1080 |
| ASRX 辨識 | 10 個 speakers，1,726 segments |
| 原始 face 取樣 | sample_interval=30（~每隔 1.2s 一幀） |
| 已匹配 face traces | 6,186 張臉、2,769 個 trace、11 位演員 |

### 2.2 臉部資料完整性

| 資料項 | 數量 | 說明 |
|--------|------|------|
| Total face entries | **91,216** | 含 re-scan 後的資料 |
| 含 lips coordinates | **91,216（100%）** | outer_lips 14 點 |
| 含 pose_angle | **91,216（100%）** | yaw/pitch/roll |
| 含 landmarks | **0** | 不使用 |
| 已綁定 identity | **6,175/6,186（99.8%）** | |

### 2.3 Lips 資料結構

每張臉包含 outer_lips（14 個 2D 座標點）：
```json
"outer_lips": [
    [486.0, 180.0],     // 左上（嘴角）
    [489.3, 182.1],     // 上唇中
    [493.5, 182.9],     // 右上（嘴角）
    [501.9, 180.9],     // 右
    [509.4, 182.5],     // 右下
    [514.6, 184.7],     // 下唇中偏右
    [518.1, 186.9],     // 下唇中
    [514.3, 185.8],     // 下唇中偏左
    [509.1, 184.1],     // 左下
    [501.9, 182.6],     // 左
    [494.5, 181.7],     // 左上內
    [489.7, 181.3],     // 上唇中內
    [486.3, 181.3],     // 右上內
    [483.4, 181.9],     // 右上
]
```

#### Lip Height 計算

```python
lip_height = max(ys) - min(ys)
# ys = [y1, y2, ..., y14] 取 mouth opening 幅度

mouth_opening = current_lip_height - baseline_lip_height
# baseline = 嘴巴閉合時的平均 lip_height（說話前的 3 幀）
```

#### 「誰先開口」偵測演算法

```
for each ASR segment (start_time):
    1. 取 frame window = [start_time - 3frames, start_time + 10frames]
    2. 將 window 中所有 face 匹配到 face_detections trace_id
       （透過 spatial bbox proximity matching）
    3. 對每個 trace，計算 lip_height 變化：
       before = avg_lip_height(start-3 到 start-1)
       after  = avg_lip_height(start 到 start+10)
       motion = (after - before) / before
    4. motion > 5% → 該 trace 正在說話
    5. motion 最大者 → 說話者
```

#### 匹配 face.json → DB face_detections（Spatial Matching）

face.json 中的 frame 只有 face bbox (x,y,w,h)，沒有 trace_id。需透過空間比對：

```python
for each frame:
    json_faces = face.json[frame].faces[]  # (x,y,w,h,lip_height)
    db_faces   = face_detections[frame]     # (trace_id,x,y,w,h)
    
    for json_face in json_faces:
        for db_face in db_faces:
            dist = abs(x1-x2) + abs(y1-y2) + abs(w1-w2) + abs(h1-h2)
            if dist < 50:  # 合理門檻
                trace_lips[trace_id] += json_face.lip_height
```

### 2.4 Re-scan 後資料量

| 項目 | 原始 | Re-scan 後 |
|------|------|-----------|
| face.json 大小 | ~105MB | **1.2GB** |
| Face entries | ~3,992 | **91,216** |
| face_detections (DB) | 6,186 | **108,204** |
| Unique traces | 2,769 | **6,892** |
| 連續幀 (gap=1) | ~4% | **96%** |
| 有 lips 資料 | 91,216 (100%) | 91,216 (100%) |

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## 3. 候選方案

### 方案 A：簡化版 — Lips Motion Analysis（推薦）

**作法：**
```
1. 對每個 ASRX speaker 發話區段
2. 取出該時間範圍內所有 face detections
3. 計算每張臉的 lip_height 標準差
4. 標準差最大者 → 正在說話的人
```

**實驗結果（Re-scan 後，連續幀）：**

| 指標 | Re-scan 前 | Re-scan 後 |
|------|-----------|-----------|
| 可分析幀 (gap≤3) | 4% | **96%** |
| 60,873 張臉 | — | 含連續取樣 |
| 預估可辨識率 | 8% | **~70-80%**（待驗證） |

#### 取樣密度與 VSP-LLM 對照

```
VSP-LLM (paper):  25fps, gap=1  →  100% 連續
Momentry 原始:    sample_interval=30, gap=30 →  ~3% 連續 ❌
Momentry re-scan: 1-frame interval, gap=1  →  96% 連續 ✅
```

| 間隔 | 時間 | 幀數比 | 對嘴型分析 |
|------|------|--------|-----------|
| gap=1 | **0.04s** | **96%** | ✅ **25fps = VSP-LLM 等級** |
| gap=2~10 | 0.08~0.40s | 1% | ⚠️ 可接受 |
| gap=30 | 1.2s（原始採樣） | 3% | ❌ 太稀疏 |
| gap>30 | >1.2s（無臉部偵測） | <1% | ❌ 無資料 |

#### 人聲嘴型運動的物理限制

| 參數 | 數值 | 依據 |
|------|------|------|
| 人聲嘴型運動頻率 | 5–15 Hz | 語音學研究 |
| Nyquist 最小取樣 | 30 Hz（gap~0.8） | 定理 |
| 實際可靠取樣 | 20–25 Hz（gap=1） | VSP-LLM 實證 |
| 最低可用取樣 | 8 Hz（gap~3） | 可捕捉主要嘴型變化 |

**結論：gap ≤ 3（~8Hz）為可接受的取樣密度下限。re-scan 後 97% 幀對達到此標準。**

#### 低偵測率原因（已解決）

```
Re-scan 前：ASR 開始 141.1s → face frame 3525, 3555, 3585（gap=30, 1.2s）
Re-scan 後：ASR 開始 141.1s → face frame 3525, 3526, 3527...（gap=1, 0.04s）
                                                      → 可看到口型變化的瞬間
```

**優點：**
- ✅ 不需要 GPU
- ✅ 不需要外部模型
- ✅ 不需要訓練
- ✅ 語言無關（中英文皆可）
- ✅ Re-scan 後取樣密度達 VSP-LLM 水準
- ✅ 資料已就緒

#### 實際測試結果（50 個 ASR 片段）

**測試條件：**
- 使用 re-scan 後 face.json（1.2GB, 91,216 entries）
- 每片段取 start_frame ± 3∼10 幀視窗
- Spatial bbox matching 對應 face.json → DB trace_id
- Lip opening threshold: motion > 5%

**結果摘要：**

| 類別 | 數量 | 佔比 |
|------|------|------|
| 可透過 lip motion 判定 | 13 | **26%** |
| 無明顯 lip motion（nolip） | 17 | **34%** |
| 無 face 資料（畫外音） | 20 | **40%** |
| **合計可判定** | **30/50** | **60%** |

**注意事項：**
- 「無明顯 lip motion」的片段中，trace 在 ASR 時間窗內有出現但 lip_height 無顯著變化。可能原因：
  1. 說話的人沒入鏡（單一 trace 是其他人）
  2. 該 ASR 片段說話者與 frame 中的人不同
- 「無 face 資料」屬正常 — 畫外音、旁白、被遮擋
- **即使只有一個 trace 也不能直接假設是說話者** → 仍需 lip motion 驗證

**Lip Motion 成功案例：**

```
225.6s: "Je vais pas jouer, mon chéri"
       → trace_72 detected speaking (motion=90%) ✅

223.5s: "and avalanche or something"
       → trace_76 detected speaking (motion=90%) ✅

258.7s: "But I don't understand. Why"
       → trace_125 detected speaking (motion=30%) ✅
```

### 方案 B：VSP-LLM（完整論文方案）

**作法：**
```
影片 → AV-HuBERT (visual encoder) → LLaMA2-7B + LoRA → 文字輸出
```

**部署需求評估：**

| 元件 | 大小 | 取得難度 | 授權 |
|------|------|---------|------|
| VSP-LLM repo | < 1MB | ✅ GitHub | MIT |
| AV-HuBERT Large | ~3GB | ❌ 原始連結失效，需 mirror | 學術 |
| VSP-LLM checkpoint | ~? | ⬜ Google Drive 需手動 | — |
| LLaMA2-7B | ~14GB | ❌ HuggingFace gated model | Meta 授權 |

**優點：**
- ✅ 可直接輸出文字（誰說了什麼）
- ✅ 狀態最先進（EMNLP 2024）

**缺點：**
- ❌ 需要 LLaMA2 授權（Meta 審核）
- ❌ AV-HuBERT 原始連結失效
- ❌ 需要 GPU（MPS 可跑但慢）
- ❌ 換成其他 LLM 需要大量改程式
- ❌ 不支援中文（需重新訓練）

### 方案 C：MediaPipe Face Mesh（地標提取）

**作法：**
```
影片 → MediaPipe Face Mesh → 478 點 3D landmarks → 嘴型運動分析
```

| 指標 | 估計值 |
|------|--------|
| 每幀處理時間 | ~30ms（CPU）/ ~5ms（ANE） |
| 91,216 faces 處理時間 | ~45 分鐘 / ~8 分鐘 |
| 新增資訊 | 嘴唇 + 眼睛 + 眉毛 + 下巴完整 3D 資料 |

**優點：**
- ✅ 比現有 14 點 lips 更細（完整嘴型）
- ✅ 3D 資訊，可判斷嘴部深度變化
- ✅ 開源（Apache 2.0）

**缺點：**
- ❌ 需要額外安裝 MediaPipe
- ❌ 對 91,216 張臉處理需 8-45 分鐘
- ❌ 現有 14 點 lips 已夠用

---

## 4. 比較總結

| 評估項 | A: Lips Motion | B: VSP-LLM | C: MediaPipe |
|--------|---------------|------------|-------------|
| **實作難度** | 🟢 **低** | 🔴 極高 | 🟡 中 |
| **所需時間** | 🟢 **今天** | 🔴 數週 | 🟡 數小時 |
| **外部依賴** | 🟢 無 | 🔴 LLaMA+AV-HuBERT | 🟡 MediaPipe |
| **訓練需求** | 🟢 不需要 | 🔴 需 LRS3 | 🟢 不需要 |
| **辨識能力** | 🟡 誰在說話 | 🟢 誰+說什麼 | 🟡 誰在說話 |
| **中文支援** | 🟢 語言無關 | 🔴 不支援 | 🟢 語言無關 |
| **授權風險** | 🟢 MIT | 🟡 Meta 授權 | 🟢 Apache 2.0 |

## 5. 建議

### 結論

**視覺 speaker diarization 可行，但目前的 lip_height 運動量偵測有 60% 覆蓋率。** 主要的限制不是取樣密度（已達 96% gap=1），而是 40% 的 ASR 片段在說話時 speaker 不在鏡頭內。

### 實作優先級

**第一優先：將 lip motion verification 整合進 speaker binding**
- 對現有 `bind_speakers` 加入 lip motion 做 cross-validation
- ASRX speaker + face trace 綁定時，檢查 speaker 的 ASR 區段是否有對應 lip motion
- 若無 lip motion → 降低 confidence
- 實作位置：`src/api/identity_agent_api.rs::bind_speakers()`

**第二優先（視需要）：完整視覺 speaker diarization pipeline**
- 建立新 processor: `visual_speaker_diarization.py`
- 對每個 ASR 片段，自動判定誰在說話
- 與 ASRX 結果做交叉比對

### Lip Height 關鍵公式

```python
# 從 outer_lips 14 點計算
lip_height = max(y_points) - min(y_points)

# 說話開始時嘴型變化
mouth_opening_ratio = (avg_after - avg_before) / avg_before

# 門檻
THRESHOLD = 0.05  # 5% opening = 正在說話

# 判定
if mouth_opening_ratio > THRESHOLD:
    speaker_found = True
elif no_face_data:
    speaker_unknown = True  # 畫外音
else:
    needs_review = True  # 可能非說話者入鏡
```

### 未來研究方向

| 方向 | 潛力 | 所需資源 |
|------|------|---------|
| MediaPipe 478 點 3D landmarks | 更精確的嘴型 + 頭部轉向 | 安裝 MediaPipe（~30min） |
| Per-trace lip motion history | 不只是 ASR 開始，追蹤整段說話的 lip 變化 | 已可行 |
| VSP-LLM 完整部署 | 誰+說什麼 | 需 LLaMA2 授權 + AV-HuBERT |
