语音驱动表情技术

原创 已于 2022-02-21 14:15:45 修改 · 3.8k 阅读 · 12 ·
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#语音识别 #人工智能

于 2022-02-18 14:21:57 首次发布
本文主要介绍了音频转脸（audio2face）技术中Wav2Lip模型的详细研究，包括Wav2Lip模型的应用、个人网站资源及ffmpeg工具的安装教程，重点讲解了基于Paddle的预训练Wave2Lip模型在唇形合成中的实践。

ASR：automatic speech recognize ,语音识别技术，语音转换为文本

TTS:text to speech ,文本转语音技术

audio2face:音频转表情技术《重点*********》

其中，audio2face的代表算法有facegood

wav2lip：声音到嘴唇算法

百度安全验证https://baijiahao.baidu.com/s?id=1722621345023280547&wfr=spider&for=pc百度安全验证https://baijiahao.baidu.com/s?id=1722472024679803706&wfr=spider&for=pc

先从最简单的wav2lip研究开始：

嘴型同步模型Wav2Lip_我的个人网站: https://xugaoxiang.com-优快云博客

ffmpeg工具windows/linux安装离线下载：Builds - CODEX FFMPEG @ gyan.devhttps://github.com/BtbN/FFmpeg-Builds/releases（需要认证，未成功）

 ffmpeg linux版本下载：

Index of /releases

中文的可以使用paddle的预训练wave2lip模型：基于Wav2lip实现精准唇形合成 - 知乎

AIGC视频生成中的语音驱动面部动画技术
AI 原生应用开发的博客
04-25 786
随着AIGC（人工智能生成内容）技术的快速发展，语音驱动面部动画作为多模态生成的核心技术，在虚拟人交互、影视制作、视频会议等领域展现出巨大应用价值。本文旨在系统性解析该技术的核心原理，涵盖从语音信号处理到面部表情生成的全流程技术细节，包括音频特征工程、面部关键点检测、时序模型构建、动画渲染等关键环节。通过理论分析与代码实现相结合的方式，为读者提供可落地的技术方案。背景部分：明确技术定位与核心概念核心模块：解析音频处理、面部建模、时序匹配的技术原理算法实现：提供基于深度学习的端到端模型代码框架。
语音驱动数字人口型生成
志在山顶的人，不会贪念山腰的风景
12-05 1569
语音驱动数字人口型生成技术是一种利用人工智能技术，特别是深度学习技术，将输入的音频信号转换为数字人面部动作和表情的视频生成技术。这项技术的核心在于多模态数据的融合和呈现，即从音频中提取特征，并将这些特征转化为数字人面部的动作和表情，以生成与音频同步的视频内容。
微软亚洲研究院论文－具有表情的语音驱动卡通动画系统
06-23
微软亚洲研究院论文－具有表情的语音驱动卡通动画系统
Audio2Face-语音驱动虚拟人表情
基本无害的博客
01-08 6072
输入自己的音频，导入maya模型，让maya模型通过音频驱动说话。
【亲测免费】 探索创新语音技术：Lip2Wav——唇动转音频的黑科技
最新发布
gitblog_00050的博客
11-12 837
是一个令人惊叹的开源项目，它利用先进的深度学习算法将视频中的唇部动作转换为相应的音频，实现了唇语识别与声音合成的无缝对接。该项目的目标是打造一个高效、准确且易于使用的工具，让更多的人可以体验到人工智能在语音技术领域的前沿应用。 ## 技术分析 Lip2Wav的核心在于深度学习模型，特别是利用了卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）的组合。CNN用于捕获视频帧中唇部运动的特征，而RNN则
PantoMatrix：语音驱动的全面动态表情与身体动画生成
gitblog_00028的博客
06-08 1199
PantoMatrix：语音驱动的全面动态表情与身体动画生成 去发现同类优质开源项目:https://gitcode.com/ 在数字媒体的世界中，创建真实感人的虚拟人物交流体验是至关重要的。这正是PantoMatrix项目的核心所在。PantoMatrix引入了EMAGE（Expressive Masked Audio Gesture Modeling）框架，这是一种创新的解决方案，旨在从音频和...
口型动画论文2：《基于语音驱动的表情动画设计与实现》
yuanlulu的博客
04-13 949
根据音素之间互相影响的规律，按照容易被影响的程度将汉语声母、韵母进行等级的划分，越高级表示越不容易受到影响，如表3-3所示，表3-4所示。根据表格显示的等级，高等级的韵母更不容易受到低等级韵母的影响，高等级的韵母更容易对低等级的韵母、声母产生影响。本文的衍生的成品不是一个软件，而是一段动画，而且是根据已有的语音来设计嘴型动画，作者根据汉语的发声特点设计了14种静态视位。可惜作者是艺术学院的，不是计算机相关专业，最终只是形成了一个给人看的做动画的技能指南，而不是一个自动化的软件工具。
语音驱动AI人脸表情
jacke121的专栏
04-23 2218
语音驱动AI人脸表情
虚拟数字人驱动：TensorFlow-语音驱动面部表情实时生成.pdf
01-05
该文档【虚拟数字人驱动：TensorFlow_语音驱动面部表情实时生成】共计 32 页，文档支持目录章节跳转同时还支持阅读器左侧大纲显示和章节快速定位，文档内容完整、条理清晰。文档内所有文字、图表、目录等元素均显示...
虚拟偶像驱动：语音-表情Transformer在实时动作捕捉的跨模态对齐.pdf
02-02
该文档【虚拟偶像驱动：语音-表情Transformer在实时动作捕捉的跨模态对齐】共计 30 页，文档支持目录章节跳转同时还支持阅读器左侧大纲显示和章节快速定位，文档内容完整、条理清晰。文档内所有文字、图表、目录等...
虚拟偶像驱动：语音-表情Transformer在实时动作捕捉的跨模态生成.pdf
02-02
该文档【虚拟偶像驱动：语音-表情Transformer在实时动作捕捉的跨模态生成】共计 29 页，文档支持目录章节跳转同时还支持阅读器左侧大纲显示和章节快速定位，文档内容完整、条理清晰。文档内所有文字、图表、目录等...
基于机器学习的语音驱动人脸动画方法
05-11
语音与唇动面部表情的同步是人脸动画的难点之一.综合利用聚类和机器学习的方法学习语音信号和唇动面部表情之间的同步关系,并应用于基于MEPG-4标准的语音驱动人脸动画系统中.在大规模音视频同步数据库的基础上,利用无监督聚类发现了能有效表征人脸运动的基本模式,采用神经网络学习训练,实现了从含韵律的语音特征到人脸运动基本模式的直接映射,不仅回避了语音识别鲁棒性不高的缺陷,同时学习的结果还可以直接驱动人脸网格.最后给出对语音驱动人脸动画系统定量和定性的两种分析评价方法.实验结果表明,基于机器学习的语音驱动人脸动画不仅能有效地解决语音视频同步的难题,增强动画的真实感和逼真性,同时基于MPEG-4的学习结果独立于人脸模型,还可用来驱动各种不同的人脸模型,包括真实视频、2D卡通人物以及3维虚拟人脸.
脸部模型和动画（语音或文字驱动的）
03-28
基于语音或文字的人脸动画，包括人脸表情的实现，HMM原理。。。
探索未来科技：FACEGOOD-Audio2Face，声音驱动面部动画的神奇工具
gitblog_00092的博客
03-24 1245
在数字时代，我们正见证着各种创新技术的崛起，其中之一便是语音与视觉的融合——将声音转化为逼真的面部动画。**FACEGOOD-Audio2Face** 就是一个这样的开源项目，它利用先进的机器学习技术，实现了音频驱动的实时面部表情生成。 ## 项目简介 **FACEGOOD-Audio2Face** 是由 FACEGOOD 团队开发的一个深度学习模型，它可以将任何人的语音片段转化为相应的面部动...
AI数字人：最强声音驱动面部表情模型VideoReTalking
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十年以上架构设计经验，专注于软件架构和人工智能领域，对机器视觉、NLP、音视频等领域都有涉猎
09-22 1万+
VideoReTalking是一个强大的开源模型，是目前语音驱动面部表情的模型中效果最好的一个。此模型是由西安电子科技大学、腾讯人工智能实验室和清华大学联合开发的。
Unity & FACEGOOD Audio2Face 通过音频驱动面部BlendShape
当代野生程序猿
07-20 1万+
在元宇宙的热潮下，为了让AI数字人渗透到更多的领域中，FACEGOOD已经将语音驱动口型的算法技术开源，该技术可以实时将音频数据转换为驱动数字人面部BlendShape的权重数据。
LAM_Audio2Expression：实时音频驱动的面部表情生成
gitblog_00945的博客
05-31 589
LAM_Audio2Expression：实时音频驱动的面部表情生成 项目介绍 LAM_Audio2Expression 是一个利用音频输入实时生成 ARKit blendshapes 驱动的面部表情的开源项目。该项目基于 LAM 模型，可以生成极其逼真的 3D 虚拟形象。通过适配 ARKit blendshapes 与 FLAME 面部拓扑的个性化定制，LAM_A2E 网络采用编码器-解码器架构...
github项目复现-------FACEGOOD-Audio2Face（未成功）
j1829634的博客
05-12 7835
一、项目介绍 项目网址：GitHub - FACEGOOD/FACEGOOD-Audio2Face: http://www.facegood.cchttps://github.com/FACEGOOD/FACEGOOD-Audio2Face Audio2Face是一种语音驱动表情的技术，该技术可以将语音实时转换成表情blendshape动画。这样做的原因是在现行的产业中，用BS去驱动数字形象的动画表情仍然是主流。方便动画艺术家对最终动画产出最艺术调整，传输的数据量小，方便动画在不同的数字形象之间进行传递
Omniverse Audio2Face 角色转换 3D模型模仿真实发音
ellispy的博客
01-19 1823
Audio2Face是一款可以使音频匹配到3D模型嘴巴上的软件，大至嘴型，小志表情都会有相应的变化。
语音驱动面部表情，肢体动作
10-02
语音驱动面部表情和肢体动作在数字人研发等领域至关重要，涉及多种技术和实现方式。 ### 核心驱动技术模块 - **语音驱动与表情合成**：Audio2Face技术可将语音实时转换为面部Blendshape权重，如FACEGOOD开源方案；火山语音采用国际音标单元实现多语种唇形控制；还能进行Zero - shot音色克隆，5秒内复刻真人音色，支持中英文混合输出。语音的音素与嘴部动作强相关，需通过TTS输出的音素序列驱动唇形动画，文本情感需映射到面部动作单元，控制眉毛、眼角、嘴角的肌肉运动[^2][^5]。 - **动作生成技术**：动作库拼接基于Transformer编码动作过渡，优于传统插值算法；Audio2Gesture模型利用Diffusion模型生成与音频节奏匹配的肢体动作；指定动作触发则是Inpainting算法结合预设动作与生成动作。对话内容需触发挥手等动作，动作速度与幅度需符合情感强度[^2][^5]。 - **多模态融合驱动**：时空对齐技术如华为MulT框架同步语音、文本、视觉信号；情绪一致性控制通过语音情感识别联动面部微表情，如皱眉、微笑等[^5]。 - **大模型驱动的交互决策**：意图理解层借助ERNIE、GLM等模型解析用户深层需求；动态策略生成通过强化学习优化推荐动作；知识图谱支撑如医疗数字人结合专业数据库生成诊断建议[^5]。 ### 统一框架技术 - EMAGE统一了面部表情与全身动作的生成，通过Masked AudioGesture Transformer和VQVAEs，模型能够在各种条件下产生高度逼真的动态，有效解决独立模型生成动画结果混合时整体效果不协调的问题，提供了全面的体态语言解决方案，可降低VR Chat、虚拟直播和游戏NPC等应用场景中的成本[^1][^4]。 - TalkinNeRF是一个新颖的框架，它能够从单目视频中学习动态神经辐射场，以代表全身说话人物的完整4D人体动态，包括身体姿态、手部动作和面部表情。与以往工作相比，它能处理更复杂的手指动作，并在完全未见过的姿势下进行稳健的动画制作，还可以推广到新的身份，只需短片段视频作为输入[^3]。 ### 其他实现方式 通过传感器捕捉真人动作与表情来驱动数字人形象，动作捕捉技术采用光学式（毫米级精度）、惯性式（低成本）或视觉式（如iPhone FaceID），并利用Unity/Unreal引擎等实时渲染管线实现低延迟动作迁移[^5]。 ### 代码示例 以下是一个简单的伪代码示例，展示语音驱动面部表情和肢体动作的基本逻辑： ```python # 语音处理 def process_voice(text): # 语音合成，生成自然人声 voice = TTS(text) # 获取音素序列 phoneme_sequence = get_phoneme_sequence(voice) return voice, phoneme_sequence # 唇形动画驱动 def drive_lip_animation(phoneme_sequence): # 根据音素序列驱动唇形动画 lip_animation = map_phoneme_to_lip(phoneme_sequence) return lip_animation # 表情生成 def generate_expression(text): # 分析文本情感 emotion = analyze_emotion(text) # 将情感映射到面部动作单元 facial_expression = map_emotion_to_facial(emotion) return facial_expression # 动作生成 def generate_action(text): # 根据对话内容触发动 action = trigger_action(text) return action # 主函数 def main(text): voice, phoneme_sequence = process_voice(text) lip_animation = drive_lip_animation(phoneme_sequence) facial_expression = generate_expression(text) action = generate_action(text) # 综合输出语音、唇形动画、面部表情和动作 return voice, lip_animation, facial_expression, action # 测试 text = "欢迎光临" voice, lip_animation, facial_expression, action = main(text) ```
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