基于深度學(xué)習(xí)的系統(tǒng)可以提供更高的準確性以及細節(jié)度。

最近，迪士尼研究院聯(lián)合東安格利亞大學(xué)、加利福尼亞理工大學(xué)和卡內(nèi)基梅隆大學(xué)的研究人員，發(fā)布了一篇題為“A Deep Learning Approach for Generalized Speech Animation”的論文，闡述了通過深度學(xué)習(xí)來實現(xiàn)程序語音動畫的方法。該方法采樣完人們的錄音后，即可自動生成與語音相匹配的口型動畫。

據(jù)了解，這是一個借助深度學(xué)習(xí)方法進行訓(xùn)練的系統(tǒng)，它能夠分析來自任何揚聲器的音頻，學(xué)習(xí)從語音標簽輸入序列到口部運動的任意非線性映射，然后系統(tǒng)會自動生成相應(yīng)的口形以及符合語音的面部模型。

如果應(yīng)用到虛擬現(xiàn)實中，可以讓虛擬的人物形象在說話的時候保持和現(xiàn)實中用戶相同的口型變化，讓VR社交應(yīng)用的VR形象更加逼真。而且對于虛擬化身語音動畫來說，雖然口型追蹤是比較準確的方法，但是在這種口型追蹤硬件普及之前，迪士尼研究院的程序語音動畫是一個行之有效的好方式。

另外，在一些VR社交應(yīng)用中也有通過系統(tǒng)實現(xiàn)語音動畫的方式，主要也是基于音頻來制作虛擬形象的口型動畫，而基于深度學(xué)習(xí)的系統(tǒng)可以提供更高的準確性以及細節(jié)度。

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