简介：本文介绍了六款能够利用文字语音生成技术驱动虚拟数字人说话的开源项目，包括FACEGOOD的Audio2Face、Write-a-Speaker、AI-generated-characters等，涵盖了模型训练、面部表情合成、动画生成等方面。
在虚拟数字人技术日新月异的今天，文字语音生成技术已成为驱动虚拟数字人说话的关键。以下是六款开源项目，它们各具特色，为虚拟数字人的语音生成和动画驱动提供了丰富的解决方案。
Audio2Face是FACEGOOD团队开发的一款开源项目，它能够将输入的语音数据转化为虚拟数字人的面部动画。该项目主要完成Audio2Face部分，而ASR（语音识别）和TTS（文本转语音）部分则由思必驰智能机器人完成。用户可以根据自己的需求，使用自己的声音或第三方的ASR、TTS系统进行替换。Audio2Face的框架大致可以分为数据采集制作、数据预处理和数据模型训练三个阶段，通过训练得到的模型可以生成与语音数据相匹配的面部动画。
Write-a-Speaker是一个综合了高保真面部表情和头部运动的开源项目，它能够将文本情感、语音节奏和停顿与面部表情和头部运动相一致。该项目包括一个独立于说话人的阶段和一个特定于说话人的阶段。在独立于说话人的阶段，项目设计了三个并行网络，分别从文本中生成嘴巴、上脸和头部的动画参数。在特定说话人阶段，则提出了一个3D人脸模型引导的注意网络来合成针对不同个体的视频。Write-a-Speaker利用高精度的运动帽数据集，在视觉运动和音频之间建立了真实的对应关系，实现了高质量的照片真实感对话头部视频。
AI-generated-characters是麻省理工学院媒体实验室（MIT Media Lab）开源的一个虚拟角色生成工具。该工具结合了面部、手势、语音和动作领域的人工智能模型，可用于创建各种音频和视频输出。它主要用于音频或视频驱动视频，保护个人隐私，同时使著名的历史或现代人栩栩如生。虽然该项目暂不支持文本驱动视频，但其在音频和视频驱动方面的表现已经相当出色。
Audio2Head是一个基于参考照片和说话音频生成口播视频的开源项目。它兼顾生成的韵律和外表的相似度，除了面部动画外，还考虑了头部的动作和背景区域的细节。Audio2Head利用深度学习技术，将输入的音频数据转化为与参考照片相匹配的面部和头部动画，生成逼真的口播视频。
Omniverse Audio2Face是NVIDIA推出的一款利用深度学习AI技术生成表情丰富的面部动画的开源项目。它仅需一个音频来源即可快速轻松生成面部动画。Omniverse Audio2Face借助NVIDIA的强大算力，实现了高效、实时的面部动画生成，为虚拟数字人的语音驱动提供了有力的支持。
LiveSpeechPortraits是一个由音频信号驱动的、生成个性化逼真语音头动画的开源项目。它包含三个阶段：深度神经网络提取音频特征、学习面部动态和动作、以及图像到图像转换网络合成逼真的渲染。LiveSpeechPortraits可以很好地推广到野生音频，并成功合成高保真个性化的面部细节，如皱纹、牙齿等。此外，它还允许显式控制头部姿势，为虚拟数字人的语音驱动和动画生成提供了更多的可能性。
产品关联：在这些开源项目中，曦灵数字人作为一个虚拟数字人平台，可以很好地与这些技术相结合。曦灵数字人平台提供了丰富的虚拟数字人创建和编辑工具，用户可以将这些开源项目中的技术集成到曦灵数字人平台中，实现更加逼真、自然的虚拟数字人语音驱动和动画生成。例如，利用Audio2Face或Omniverse Audio2Face生成的面部动画，可以进一步提升曦灵数字人在语音交互中的表现力和真实感。
总之，这六款开源项目为虚拟数字人的语音生成和动画驱动提供了丰富的解决方案。它们各具特色，既有专注于面部动画生成的项目，也有综合考虑面部表情、头部运动和语音节奏的项目。这些项目的出现，将进一步推动虚拟数字人技术的发展和应用。
未来，随着技术的不断进步和应用场景的拓展，虚拟数字人将在更多领域发挥重要作用。无论是娱乐、教育、医疗还是其他领域，虚拟数字人都将为我们带来更加便捷、高效、有趣的交互体验。