实时智能应答3D数字人搭建

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了实时智能应答3D数字人搭建。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方,请大家不吝赐教,您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

语音驱动口型的算法
先看效果:

你很快就可以帮得上我了



FACEGOOD 决定将语音驱动口型的算法技术正式开源,这是 AI 虚拟数字人的核心算法,技术开源后将大程度降低 AI 数字人的开发门槛。FACEGOOD是一家国际领先的3D基础软件开发商,研究领域涉及生物软组织模拟、运动科学、计算机图形学等,其核心产品软件AVATARY广泛应用于国内外影视动画、游戏、虚拟人应用场景的娱乐、文化、媒体等行业的3D数字内容制作,提供优秀的数字工程设计、娱乐软件服务和媒体娱乐行业和基础设施行业的产品和技术解决方案。 2022年6月28日,FACEGOOD(量子动力(深圳)计算机科技有限公司)作为国内首批企业以Principle Member身份正式加入Metaverse Standard Forum(元宇宙标准论坛)。

下载工程

​git clone  https://github.com/FACEGOOD/FACEGOOD-Audio2Face.git



文件如下:
 

实时智能应答3D数字人搭建,神经网络,人工智能,神经网络,gpt,实时数字人



部署依赖

pip install PyAudio
pip install tensorflow
pip install websocket ,websocket-client



pyaudio库,使用这个可以进行录音,播放,生成wav文件等等。PyAudio 提供了 PortAudio 的 Python 语言版本,这是一个跨平台的音频 I/O 库,使用 PyAudio 你可以在 Python 程序中播放和录制音频。为PoTaTudio提供Python绑定,跨平台音频I/O库。使用PyAudio,您可以轻松地使用Python在各种平台上播放和录制音频.
PyAudio更多
相关版本如下:tersorflow-gpu 2.6
cudatoolkit 11.3.1 cudnn 8.2.1 scipy 1.7.1
python-libs:pyaudio 请求 websocket websocket-client

申请智能语音API接口
会话精灵(Talking Genie) “ 文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-840164.html

到了这里,关于实时智能应答3D数字人搭建的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容,请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章,希望大家以后多多支持TOY模板网!

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处: 如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请点击违法举报进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

领支付宝红包 赞助服务器费用

相关文章

  • 真的不能再详细了,2W字保姆级带你一步步用Pytorch搭建卷积神经网络实现MNIST手写数字识别

    目录 一、引言(环境)  二、正文 1. 代码基本情况介绍 2. MNIST数据集介绍         3. 代码输出结果介绍 数据集取样: 训练信息输出: 前三次训练成果以及预测: 八次训练的结果:  4. 代码拆解讲解 基本的参数设定 MNIST数据集下载、保存与加载 神经网络模型 训练前的准

    2023年04月20日
    浏览(38)
  • 手写数字识别--神经网络实验

     我自己搞的代码,预测精度才94% 神经网络实验报告源码.zip - 蓝奏云  老师给的实验源码答案和资料,预测精度高达99% 深度学习实验报告.zip - 蓝奏云 上深度学习的课程,老师布置了一个经典的实验报告,我做了好久才搞懂,所以把实验报告放到CSDN保存,自己忘了方便查阅

    2024年02月06日
    浏览(42)
  • 手写数字识别-基于卷积神经网络

    🌞欢迎来到机器学习的世界  🌈博客主页:卿云阁  💌欢迎关注🎉点赞👍收藏⭐️留言📝 🌟本文由卿云阁原创! 🌠本阶段属于练气阶段,希望各位仙友顺利完成突破 📆首发时间:🌹2021年6月5日🌹 ✉️希望可以和大家一起完成进阶之路! 🙏作者水平很有限,如果发

    2024年02月10日
    浏览(45)
  • 神经网络基础-手写数字识别

    基本原理 图像本质上被认为是一个矩阵,每个像素点都是一个对应的像素值,相当于在多维数据上进行相关的归类或者其他操作。 线性函数 线性函数的一个从输入到输出的映射,用于给目标一个每个类别对应的得分。 图像 ( 32 ∗ 32 ∗ 3 ) → f ( x , W ) Y 图像(32*32*3) stackrel{

    2024年02月02日
    浏览(39)
  • pytorch-神经网络-手写数字分类任务

    Mnist分类任务: 网络基本构建与训练方法,常用函数解析 torch.nn.functional模块 nn.Module模块 读取Mnist数据集 会自动进行下载 注意数据需转换成tensor才能参与后续建模训练 torch.nn.functional 很多层和函数在这里都会见到 torch.nn.functional中有很多功能,后续会常用的。那什么时候使

    2024年02月09日
    浏览(36)
  • 基于神经网络的3D地质模型

    地球科学家需要对地质环境进行最佳估计才能进行模拟或评估。 除了地质背景之外,建立地质模型还需要一整套数学方法,如贝叶斯网络、协同克里金法、支持向量机、神经网络、随机模型,以在钻井日志或地球物理信息确实稀缺或不确定时定义哪些可能是岩石类型/属性。

    2024年02月11日
    浏览(38)
  • 神经网络 04(神经网络的搭建)

    tf.Keras 中构建模有两种方式,一种是通过  Sequential  构建,一种是通过  Model  类构建。前者是按 一定的顺序对层进行堆叠 ,而后者可以用来 构建较复杂的网络模型 。首先我们介绍下用来构建网络的全连接层: units: 当前层中包含的神经元个数 Activation: 激活函数,relu,sig

    2024年02月09日
    浏览(29)
  • 神经网络基础-神经网络补充概念-30-搭建神经网络块

    搭建神经网络块是一种常见的做法,它可以帮助你更好地组织和复用网络结构。神经网络块可以是一些相对独立的模块,例如卷积块、全连接块等,用于构建更复杂的网络架构。

    2024年02月12日
    浏览(50)
  • 【深度学习】2-4 神经网络-手写数字识别

    在实现对手写数字图像的分类,可以先假设学习已经全部结束,我们使用学习到的参数,先实现神经网络的“推理处理”。该处理也称为神经网络的 前向传播 。 和求解机器学习问题的步骤(分成学习和推理两个阶段进行)一样 使用神经网络解决问题时,也需要 首先使用训练数

    2024年02月09日
    浏览(59)
  • 【神经网络手写数字识别-最全源码(pytorch)】

    Torch安装的方法 学习方法 1.边用边学,torch只是一个工具,真正用,查的过程才是学习的过程 2.直接就上案例就行,先来跑,遇到什么来解决什么 Mnist分类任务: 网络基本构建与训练方法,常用函数解析 torch.nn.functional模块 nn.Module模块 读取Mnist数据集 会自动进行下载 784是m

    2024年02月14日
    浏览(39)

觉得文章有用就打赏一下文章作者

支付宝扫一扫打赏

博客赞助

微信扫一扫打赏

请作者喝杯咖啡吧~博客赞助

支付宝扫一扫领取红包,优惠每天领

二维码1

领取红包

二维码2

领红包