FACEGOOD-Audio2Face音频驱动面部动画项目完全指南
项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/fa/FACEGOOD-Audio2Face 项目概述
FACEGOOD-Audio2Face是一个创新的开源项目，专注于通过深度学习技术将音频信号实时转换为逼真的面部表情数据。该项目利用先进的神经网络架构，实现了从语音到面部BlendShape权值的精准映射，为数字人面部动画制作提供了高效解决方案。
核心架构解析
整个框架包含三个关键部分：在共振峰网络步骤中，对输入音频片段进行固定功能分析；在发音网络部分，将情感状态向量连接到每个卷积层的ReLU激活后输出；最后的全连接层将256+E抽象特征扩展到BlendShape权重。
快速入门指南
环境配置
项目主要依赖以下环境配置：
- Python 3.6或更高版本
- TensorFlow GPU 2.6
- CUDA Toolkit 11.3.1
- cuDNN 8.2.1
- 其他Python库：pyaudio、requests、websocket、websocket-client、scipy 1.7.1
数据处理流程
数据准备步骤：
- 录制语音和视频，在Maya中从视频创建动画
- 使用LPC处理语音，将语音分割成与Maya中动画帧对应的分段帧
输入数据处理：
- 使用ExportBsWeights.py从Maya导出权重文件
- 使用step1_LPC.py处理wav文件获取lpc数据
- 对wav文件进行2D数据预处理
模型训练与测试
训练命令序列：
cd code/train
python step1_LPC.py # 处理wav文件获取lpc数据
python step3_concat_select_split.py # 生成训练数据和标签
python step4_train.py # 训练模型
python step5_inference.py # 模型推理
测试应用： 项目提供了名为AiSpeech的测试应用程序，包含预训练模型zsmeif.pb，可以直接用于驱动数字人面部动画。
项目结构详解
核心代码模块
LPC处理模块：
- LPC.cpp和LPC.h：线性预测编码核心实现
- LPC.dll：编译后的动态链接库
AI语音模块：
- api_aispeech.py：语音识别API接口
- api_websocket.py：WebSocket通信模块
- api_audio.py：音频录制和播放功能
TensorFlow模块：
- input_wavdata_output_lpc.py：音频到LPC转换
- input_lpc_output_weight.py：LPC到权重转换
数据组织结构
项目使用多个数据集进行训练，从dataSet 4到dataSet 16，每个数据集包含训练数据、训练标签、验证数据和验证标签。
实用配置说明
音频配置参数
- 采样率：16000 Hz
- 声道数：1
- 音频类型：WAV
- FPS速率：30帧/秒
BlendShape配置
项目提供了完整的BlendShape名称排序和权重索引配置，支持从模型输出值到ARKIT标准的转换。
技术特点
- 实时处理：支持音频到面部动画的实时转换
- 多线程支持：利用多线程技术提高处理效率
- CPU线程数：2
- 单次处理帧数：20
- 模块化设计：各功能模块独立，便于维护和扩展
- 跨平台兼容：支持Windows、Linux等操作系统
应用场景
该项目适用于：
- 虚拟主播开发
- 游戏角色动画
- 影视特效制作
- 在线教育虚拟教师
- 智能客服数字人
通过掌握这些核心内容，开发者可以快速上手FACEGOOD-Audio2Face项目，构建出高质量的音频驱动面部动画应用。
创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
