数字人接大模型第二步：实时语音同步

最新推荐文章于 2025-09-08 15:53:45 发布
最新推荐文章于 2025-09-08 15:53:45 发布
阅读量196 收藏
点赞数
CC 4.0 BY-SA版权
分类专栏： AGI实战 数字孪生开发与实战 AI图像处理模型与应用 文章标签： 数字人 大模型 asr tts
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/vandh/article/details/147567759

        接上例第一步，还是dh_live项目，增加了一个完整的实时对话样例，包含vad-asr-llm-tts-数字人全流程，以弥补之前的只有固定的问答的不足。

         VAD（Voice Activity Detection，语音活动检测）VAD用于检测用户是否正在说话，从而触发后续的语音处理流程。

        ASR（Automatic Speech Recognition，自动语音识别）负责将用户的语音输入转换为文本

         LLM（Large

了解本专栏 订阅专栏 解锁全文 超级会员免费看
数字人接大模型第一步：表情同步
04-24 153
数字人与大模型结合带来了诸多显著的优势，这些优势不仅提升了数字人的性能和用户体验，还为各行业带来了创新和效率的提升。1. 提升交互自然度和智能化水平多模态交互：大模型使得数字人能够同时处理文字、语音、图像等多种模态的信息，从而与用户进行更加自然和丰富的交互。情感识别与表达：通过大模型的情感分析能力，数字人能够识别用户的情感状态，并根据识别结果调整自己的行为和表达方式。2. 个性化定制高效定制：数字人的形象、声音、动作等均可根据需求进行个性化定制，满足不同场景下的应用需求。
本地端到端语音(ASR-LLM-TTS)
m0_52919859的博客
06-04 2638
你有没有想象过在本地快速搭建一个完整的语音对话系统？只需一台普通电脑，无需联网，甚至低算力设备也能流畅运行。这篇博客将手把手带你实现一个端到端的语音交互系统，从语音输入到语音回复，全链路完整展示。ASR-LLM-TTS Onnx 项目实现一个在本地运行的端到端语音对话系统，能够完成“语音 -> 文本 -> 对话回复 -> 语音”的全过程。项目地址：https://github.com/muggle-stack/asr-llm-tts。
跟AI大模型实时语音通话解决方案
热门推荐
Python_cocola的博客
09-20 1万+
语音是人类最自然便捷的沟通方式，语音交互大幅降低与 AI 对话的门槛。人们只需说出需求，AI 就能快速理解并反应，无需复杂的操作，都在简单的话语中。越来越多的AI智能助手应用在发展语音实时交流方面有显著成效。诸多领域出现 AI 实时语音创新应用，如 AI 社交陪伴、AI 口语学习、游戏 AI NPC 及 AI 呼叫中心等。这些应用既展现 AI 技术潜力，也体现人们对更自然、更丰富的 AI 交流体验的期望。
多模型集成：ASR+VAD+标点+说话人识别的工程实践
最新发布
qq_55630458的博客
09-08 1920
在构建Meeting ASR实时语音识别系统的过程中，我们面临的不仅仅是单一的语音识别问题，而是需要构建一个完整的语音理解管道。这个管道包括语音活动检测(VAD)、自动语音识别(ASR)、标点符号预测、以及说话人识别等多个AI模型的协同工作。本文将详细分享我在多模型集成方面的工程实践经验。（探索中，仅供参考）模块化设计: 每个模型独立封装，便于维护和升级松耦合: 模型间通过标准接口通信，降低依赖可扩展性: 支持动态添加新模型和处理步骤容错性: 实现降级策略和错误恢复机制。
Mini-Omni：首款开源端到端实时语音对话大模型，引领科技新潮流
寻道AI，探索AI无限可能！
09-26 3699
在当今人工智能飞速发展的时代，多模态交互成为了新的研究热点与发展趋势。从单纯的文本交互到图像、语音等多模态信息的融合处理，AI 正在不断突破界限。其中，语音多模态模型在智能语音助手、智能客服等领域具有巨大的应用潜力。而 Mini - Omni 模型的出现，为语音多模态领域带来了新的活力与机遇。
又 3 个开源数字人，太绝了！
公众号：逛逛GitHub
05-08 2249
支持 本地或云端语言模型，用户可根据硬件条件灵活选择。• 融合生成：借鉴 Stable Diffusion 的 UNet 结构，通过交叉注意力机制融合音频与图像特征，单步完成修复（非扩散模型）。这个公众号历史发布过很多有趣的开源项目，如果你懒得翻文章一个个找，你直接关注微信公众号：逛逛 GitHub ，后台对话聊天就行了。它能将任意输入视频或图片中的人物嘴唇动作，精准匹配到输入的音频上（如说话、唱歌），生成口型自然的视频。• GPU：支持CUDA，若使用量化版语言模型（int4），显存需 ≥10GB。
AI说的每⼀句话，都离不开这三项 技术
2401_82452722的博客
08-26 1156
往往在处理一个一段声音的波形的时候需要切除波形的首段和尾端的静音部分，降低对后续步骤的干扰，这个静音切除的操作我们称之为VAD，在对声音的波形进行分析的时候需要对声音进行分帧，在分帧之后我们需要进行特征提取，组成一个矩阵，然后通过声学模型将矩阵映射到一个个音素及语音单元（对英语，一种常用的音素集是卡内基梅隆大学的一套由39个音素构成的音素集，汉语一般直接用全部声母和韵母作为音素集，另外汉语识别还分有调无调等等）然后利用语言模型将一个个单元组合成一个连贯的文本。首先我们知道，声音的本质是一种波。
如何评价 OpenAI 最新发布支持实时语音对话的模型GPT-4o？OpenAI发完GTP-4o，国内大模型行业还有哪些机会？
肥晨开发的学习之路
05-27 5898
GPT-4o在继承GPT-4强大智能的同时，进一步提升了文本、图像及语音处理能力，为用户带来更加流畅、自然的交互体验。作为一个多模态大模型，GPT-4o支持文本、音频和图像的任意组合输入，并能生成文本、音频和图像的任意组合输出，这在当前的人工智能领域中是非常领先的。国内的大模型公司可以借鉴GPT-4o的先进理念和技术，结合自身的特点和优势，开发出具有自主知识产权的大模型产品。GPT-4o的发布为多个领域带来了新的机遇，国内大模型行业可以针对特定领域进行深入研究和开发，推出更加符合市场需求的大模型产品。
Wav2Lip-HD预训练模型第二个包，包含GFPGAN模型等，用于数字人语音驱动面部及图像超分辨率生成
06-20
在Wav2Lip-HD的上下文中，数字人能够通过语音输入实时地呈现唇语同步，增加了与观众的互动性和沉浸感。 在提供的文件列表中，"wav2lip_gan.pth"很可能是一个预训练模型的权重文件，它包含了GFPGAN模型训练后的参数...
AI数字人：语音驱动人脸模型Wav2Lip
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
06-16 8302
2020年，来自印度海德拉巴大学和英国巴斯大学的团队，在ACM MM2020发表了的一篇论文《A Lip Sync Expert Is All You Need for Speech to Lip Generation In The Wild 》，在文章中，他们提出一个叫做Wav2Lip的AI模型，只需要一段人物视频和一段目标语音，就能够让音频和视频合二为一，人物嘴型与音频完全匹配。对口型的技术，此前其实已经有很多，甚至在基于深度学习的技术出现之前，就有一些技术使角色的嘴唇形状与实际的语音信号相匹配。
AI Agent开发大全第二十三课-基于本地模型开发文本转语音
打造全国最全的AI Agent开发知识领域的博客
04-08 474
今天我们来讲点好玩的也是比较实用的，那就是文本转语音。市面上有不少数字人工具，不过大家注意到没，一般文本转语音都很贵：或以40-60积分换一段语音（15秒）或以5毛钱换30秒语音。这个无论是自用还是企业开发，都是不可接受的，太贵了。因此，今天我们要讲两种方式来实现文本转语音：1. 自建本地模型把文本变成语音；2. 利用企业级的SAAS把文本转语音；并赋上可用于生产环境的Restful API的全代码。
Go数字人引擎开发：TTS与NLP的实时交互方案.pdf
05-02
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、函数、目录等元素均显示正常，无任何异常情况，敬请您放心查阅与使用。文档仅供学习参考，请勿用作商业用途。 编译闪电般迅速，并发性能卓越，部署轻松简单！Go 语言以极简设计理念和出色工程性能，成为云原生时代的首选编程语言。从 Docker 到 Kubernetes，全球顶尖科技企业都在采用 Go。点击了解 Go 语言的核心优势、实战窍门和未来走向，开启高效编程的全新体验！
【亲测免费】 Ultravox：实时语音处理的多模态大语言模型
gitblog_00149的博客
09-28 1286
**Ultravox** 是一款创新的多模态大语言模型（LLM），专为实时语音处理而设计。与传统的语音识别（ASR）和文本处理分离的系统不同，Ultravox 能够直接理解语音内容，无需额外的ASR阶段。这一创新基于 [AudioLM](https://arxiv.org/abs/2209.03143)、[SeamlessM4T](https://ai.meta.com/blog/seamless...
【亲测免费】 探索未来交互：Linly-Talker数字人智能对话系统
gitblog_00197的博客
08-09 774
在人工智能的浪潮中，Linly-Talker数字人智能对话系统以其独特的技术集成和创新的应用场景，正引领着人机交互的新纪元。本文将深入介绍Linly-Talker的核心技术、应用场景及其独特之处，带您一窥未来交互的无限可能。 ## 项目介绍 Linly-Talker是一款集成了最新人工智能技术的数字人对话系统，它通过大型语言模型（LLM）、自动语音识别（ASR）、文本到语音转换（TTS）以及语...
ASR && VAD && TTS
he30837993的博客
04-24 434
自动语音识别（Automatic Speech Recognition, ASR）是一种将人类语音实时转换为文本的技术，广泛应用于语音助手、实时字幕、客服机器人等场景。
当下开源的语音大模型（最好是端到端）有哪些
强化学习曾小健
12-27 1392
当下开源的语音大模型（最好是端到端）有哪些Web-SearchPoe当前开源的端到端语音大模型主要有以下几种：Mini-Omni这是全球首个开源的端到端实时语音多模态模型，支持语音输入和流式语音输出。Mini-Omni通过文本和语音的同时生成，降低了语音推理的难度，并且避免了传统模型在生成完整文本后再生成语音的延迟问题。该模型在使用较小参数（0.5B）和少量数据的情况下，表现出色，尤其在实时语音问答和语音识别方面[1]。
【大模型系列篇】对话式人工智能的延迟怎么算，如何优化？
木亦汐丫
05-27 1273
对话式AI的延迟优化是实现自然交互的关键。摘要指出，对话式AI涉及ASR语音转文本、话轮转换、LLM文本处理和TTS文本转语音四个核心环节，每个环节的延迟叠加会影响整体体验。当前优化策略包括：选择高效模型（如Gemini Flash）、减少网络调用、异步处理函数调用等，目标是将延迟控制在亚秒级。未来趋势是开发语音到语音的端到端模型，但需权衡训练成本。值得注意的是，ASR和TTS模块在其他领域（如无障碍交互）也具有独立应用价值。通过系统级优化，可实现接近人类对话的流畅体验。
TensorFlow相关组件的安装
AAI666666的博客
01-11 3013
TensorFlow相关组件的安装
大模型赋能下的AI2.0数字人平台发展白皮书
第二，具备实时驱动能力，可通过单目摄像头捕捉真人面部表情并同步映射至虚拟形象，延迟低于100毫秒；第三，集成大模型驱动的智能大脑，使数字人能够自主规划对话路径、记忆历史交互、执行复杂任务；第四，开放API...
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包

打赏作者

vandh

你的鼓励将是我创作的最大动力

¥1 ¥2 ¥4 ¥6 ¥10 ¥20
扫码支付：¥1
获取中
扫码支付

您的余额不足，请更换扫码支付或充值

打赏作者

实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值