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实时语音控制的虚拟说话人.pdf

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简介:
本文介绍了实时语音控制技术在创建互动性更强、更自然的虚拟说话人的应用,探讨了该领域的最新进展和挑战。 本段落提出了一种实时语音驱动的虚拟说话人面部动画方案。通过输入语音信号来同步生成对应的面部动画。这种技术在可视电话、虚拟会议以及音视频聊天等领域具有广泛的应用前景。由于音素是语言中的最小发音单元,因此构建了音素识别器以实现实时音素识别,从而提高了语音与口型的同步效果,并改进了相应的输出算法。考虑到协同发音的影响,使用动态视素生成算法将识别出的音素转化为面部动画参数序列。最后利用这些参数驱动符合Mpeg-4标准的3D头部模型,实现面部动画的实时生成。主观Mos评测结果显示:本段落提出的方案在同步性和逼真度上的评分分别为3.42和3.50。

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    本文介绍了实时语音控制技术在创建互动性更强、更自然的虚拟说话人的应用,探讨了该领域的最新进展和挑战。 本段落提出了一种实时语音驱动的虚拟说话人面部动画方案。通过输入语音信号来同步生成对应的面部动画。这种技术在可视电话、虚拟会议以及音视频聊天等领域具有广泛的应用前景。由于音素是语言中的最小发音单元,因此构建了音素识别器以实现实时音素识别,从而提高了语音与口型的同步效果,并改进了相应的输出算法。考虑到协同发音的影响,使用动态视素生成算法将识别出的音素转化为面部动画参数序列。最后利用这些参数驱动符合Mpeg-4标准的3D头部模型,实现面部动画的实时生成。主观Mos评测结果显示:本段落提出的方案在同步性和逼真度上的评分分别为3.42和3.50。
  • 基于者识别:利用MFCC及GMM进行辨识
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    本研究探讨了通过提取语音信号中的梅尔频率倒谱系数(MFCC)并结合高斯混合模型(GMM),实现有效的说话人识别技术,以区分不同说话人的身份。 基于语音的说话人识别使用免费的ST美国英语语料库数据集(SLR45)。该数据集中包含10位说话者(5名女性和5名男性)的话语,每位说话者的讲话大约有350种。 在理论上的语音特征提取中,我们采用梅尔频率倒谱系数(MFCC),因为它们在说话人验证中提供最佳结果。MFCC通常通过以下步骤得出: 1. 对信号进行傅立叶变换。 2. 使用三角形重叠窗口将获得的光谱功率映射到mel尺度上。 3. 记录每个梅尔频率下的对数功率值。
  • 基于MFCC识别(MATLAB)
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    本项目运用MATLAB编程环境,采用梅尔频率倒谱系数(MFCC)技术进行特征提取,实现高效的说话人语音识别系统开发。 课设找到的代码并添加了注释,编写了学习文档及相关内容扩充,对于入门来说应该是很有帮助的。感谢原代码提供者。希望这份文件可以被更多人使用,并且程序一直保持可用状态。
  • Python数字
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    Python数字人虚拟控制器是一款利用Python编程语言开发的人工智能交互工具,它能够创建并操控虚拟世界中的数字人物,实现自动化任务执行与复杂场景模拟。 本项目可以充当当前流行的虚拟人、虚拟主播以及数字人的内核部分。使用UE(虚幻引擎)、C4D( Cinema 4D)、DAZ 和 LIVE2D 等三维软件开发的数字形象,能够与我们的“数字人控制器”对接,并实现如虚拟主播、数字导游和数字助手等功能。 我们提供了 UE4 对接的演示示例,但更鼓励用户自行创建喜欢的数字形象。如果不考虑外观设计,“数字人控制器”同样可以独立使用,充当语音助理的角色。NLP(自然语言处理)支持自由切换 AIUI、ChatGPT 和 Yuan1.0 三种不同的AI模型。 在与用户的交互中,我们的“数字人控制器”能够根据设定的人设属性做出相应的响应,并且具备情感识别功能,在用户互动过程中可以感知到用户的情感变化并作出相应反应。例如,当用户感到开心或生气时,“数字人”的语气会随之改变以适应这些情绪变化。 此外,通过设置灵敏度参数,您可以调整外部因素(如用户的感情)对“数字人”行为的影响程度。“数字人控制器”还支持从抖音直播间接收互动信息,在直播中与粉丝进行实时交互。同时,麦克风设备的选择使得用户能够实现面对面的交流体验,并且可以远程音频输入和输出。 在商品展示方面,“数字人控制器”允许您添加商品介绍功能,当观众对特定产品产生疑问时,它将自动跳转到该产品的详细页面并提供相关解答。结合抖音直播间接收来源的功能,这有助于实现自动化带货流程。
  • 基于量化(VQ)识别.zip
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    本项目探讨了利用语音量化技术进行说话人识别的研究与应用,旨在通过分析和处理音频数据中的特征信息来准确辨识不同说话人的身份。 使用VQ适量量化技术对说话人进行识别,并成功将其应用于门禁系统领域。该程序采用MATLAB GUI界面开发,能够根据人的声音确认身份并控制门锁的开启。此外,还可以实现添加或删除说话人等功能。这项工作与我的博客文章《基于VQ矢量量化的说话人识别(应用于门禁识别)》相配套,希望能为大家提供帮助。
  • 识别-Speech Recognition MATLAB代码.zip
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    本资源提供了一个基于MATLAB实现的说话人语音识别系统代码,适用于研究和学习语音信号处理及机器学习算法在语音识别中的应用。 基于MATLAB的说话人语音识别系统利用了mfcc、train、test数据以及主程序进行开发。
  • Qt 局域网
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    Qt实时局域网语音通话是一款基于Qt框架开发的应用程序,它能够实现在同一局域网内用户之间的高质量、低延迟的语音通信功能。 Qt局域网语音实现已在Windows系统下测试通过,并且在Linux环境下也能运行(尽管尚未进行通话测试)。其实现原理是使用QAudioInput采集音频数据并通过UDP发送至客户端,客户端接收到的数据被写入Output以供播放,从而实现了实时通话功能。
  • 基于CNN连续识别研究
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    本研究探讨了利用卷积神经网络(CNN)进行连续语音说话人识别的有效性,通过分析不同架构对性能的影响,提出了一种优化模型以提高识别准确率。 近年来,随着社会生活水平的提高,人们对机器智能人声识别的要求也越来越高。在说话人识别研究领域中,高斯混合—隐马尔可夫模型(GMM-HMM)是最为重要的模型之一。然而由于该模型对大量语音数据建模的能力较差,并且对于噪声环境下的适应性不强,其发展遇到了瓶颈。 为了克服这些问题,研究人员开始转向深度学习技术的研究应用。他们引入了卷积神经网络(CNN)来解决连续语音说话人识别的问题,并提出了CSR-CNN算法。这种算法通过提取固定长度、符合语序的语音片段,在时间线上形成有序的语谱图;然后利用CNN模型从这些数据中抽取特征序列,再经过奖惩函数对所得到的不同组合进行评估和优化。 实验结果显示,相较于传统的GMM-HMM方法,CSR-CNN在连续—片段说话人识别任务上取得了更佳的效果。
  • 基于ChatGPT言模型在数字交互中应用.pdf
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    本文探讨了将基于ChatGPT的技术应用于虚拟数字人的语音交互系统中,分析其优势及面临的挑战,并提出优化方案。 虚拟数字人是一种新兴的交互形式。可以通过基于ChatGPT的语言模型来优化用户体验并提高互动效果,以克服当前虚拟数字人在互动性、内容多样性和语音实时性等方面的局限性。利用虚幻引擎作为开发平台,可以进一步提升虚拟数字人的交互体验。