基于深度学习的数字人驱动技术研究与软件实现

摘要

随着人工智能和深度学习技术的快速发展，数字人作为一种融合计算机图形学、语音合成、自然语言处理与行为驱动等多学科技术的智能体，正广泛应用于虚拟客服、虚拟主播、在线教育等领域。本文围绕基于深度学习的数字人驱动技术展开系统研究，深入分析了当前主流的面部表情生成、语音驱动唇形同步、动作捕捉与行为建模等关键技术，并基于深度神经网络构建了完整的数字人驱动系统软件架构。本文首先阐述了数字人的定义与分类，分析其在不同场景下的应用需求，介绍了开发一套可实时交互的数字人软件系统的框架，为推动虚拟人技术的实用化和智能化发展提供了理论基础与技术支撑。