目錄TOC\o"1-2"\h\z\u摘要： [23]。1.4論文組織本篇論文共分六章，各章的組織結(jié)構(gòu)和內(nèi)容如下：第一章：緒論。該章旨在介紹數(shù)字人技術(shù)的研究背景和意義，詳述其在語(yǔ)音合成領(lǐng)域的重要性和應(yīng)用前景，以及國(guó)內(nèi)外對(duì)語(yǔ)音合成技術(shù)的研究現(xiàn)狀。第二章：系統(tǒng)分析。本章探討系統(tǒng)的功能需求和性能需求。第三章：系統(tǒng)設(shè)計(jì)。描述系統(tǒng)的業(yè)務(wù)流程、功能介紹和訓(xùn)練流程。第四章：系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)。詳細(xì)展示了系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)的具體界面，包括音頻選擇、素材選擇、視頻選項(xiàng)、嘴部mask和視頻生成等。第五章：系統(tǒng)測(cè)試。分析實(shí)驗(yàn)中使用的文本素材以及生成視頻的效果。第六章：總結(jié)與展望。對(duì)本研究?jī)?nèi)容進(jìn)行總結(jié)，并提出未來(lái)的展望。

2、系統(tǒng)需求分析2.1功能需求分析1）聲音采樣和音色克隆聲音采樣是指將模擬信號(hào)轉(zhuǎn)換為數(shù)字信號(hào)的過(guò)程，即通過(guò)在時(shí)間上采集聲音信號(hào)的離散點(diǎn)來(lái)獲取聲音的數(shù)字表示。在處理孤獨(dú)癥患者熟悉的聲音時(shí)，這一步驟尤為重要，因?yàn)檫@些聲音可能對(duì)患者具有特殊的意義，幫助他們?cè)谇榫w上感到安慰或引發(fā)共鳴。利用VITS（VoiceImpersonationviaTransformer）技術(shù)進(jìn)行音色克隆，可以是對(duì)孤獨(dú)癥患者進(jìn)行聲音治療的手段之一，通過(guò)精準(zhǔn)復(fù)制他們喜愛(ài)的音色，來(lái)幫助他們改善溝通能力和情緒調(diào)節(jié)。2）圖像合成圖像合成技術(shù)，如Wav2lip，可以將語(yǔ)音轉(zhuǎn)換成人物臉部的口型動(dòng)畫。這一技術(shù)可以為孤獨(dú)癥患者提供一個(gè)更加豐富的溝通環(huán)境。通過(guò)將提供的人物圖片與合成語(yǔ)音對(duì)應(yīng)的口型動(dòng)畫結(jié)合起來(lái)，可以讓患者的溝通方式更加直觀和生動(dòng)。這對(duì)于那些在非語(yǔ)言溝通方面有障礙的孤獨(dú)癥患者來(lái)說(shuō)，是一種非常有價(jià)值的輔助工具。3）視頻修復(fù)視頻修復(fù)是通過(guò)使用先進(jìn)的深度學(xué)習(xí)技術(shù)，如GFP-GAN（GenerativeAdversarialNetworkswithGlobalFeedback），來(lái)改善視頻質(zhì)量，恢復(fù)遺失或損壞的視頻片段。在為孤獨(dú)癥患者創(chuàng)建或修復(fù)視頻內(nèi)容時(shí)，視頻質(zhì)量的提高可以使觀看體驗(yàn)更加自然和舒適。這對(duì)于患者來(lái)說(shuō)，無(wú)論是作為治療工具還是娛樂(lè)手段，都是非常有價(jià)值的。高逼真度的視頻可以更好地吸引患者的注意力，從而提高他們的參與度和互動(dòng)體驗(yàn)。2.2性能需求分析1）精準(zhǔn)性聲音和圖像的復(fù)制必須精準(zhǔn)無(wú)誤，確保提供給孤獨(dú)癥患者最真實(shí)的體驗(yàn)。2）自然性語(yǔ)音合成和圖像處理的效果必須自然，合成的語(yǔ)音應(yīng)該聽(tīng)起來(lái)自然流暢，沒(méi)有機(jī)械感或者斷斷續(xù)續(xù)的感覺(jué)，以使患者感受到親切和舒適。3）一致性生成的語(yǔ)音和圖像必須保持一致性，避免產(chǎn)生不協(xié)調(diào)或矛盾的情況，以確保整個(gè)體驗(yàn)流暢而連貫。

3、系統(tǒng)設(shè)計(jì)3.1業(yè)務(wù)流程1)聲音采樣和音色克隆孤獨(dú)癥患者或其監(jiān)護(hù)人提供希望模擬的聲音樣本，可以是親人、卡通角色等。系統(tǒng)使用VITS技術(shù)對(duì)提供的聲音樣本進(jìn)行采樣和音色克隆，以精確還原特定聲音。2)文本輸入和語(yǔ)音合成用戶通過(guò)系統(tǒng)界面輸入想要表達(dá)的文本信息。系統(tǒng)將輸入的文本信息與之前采樣和音色克隆得到的聲音進(jìn)行匹配。利用TTS軟件和訓(xùn)練好的模型，生成具有特定音色的語(yǔ)音目標(biāo)。3)圖像輸入和口型模擬用戶提供希望模擬的人物圖片，可以是親人、卡通角色等。系統(tǒng)使用wav2lip技術(shù)對(duì)提供的人物圖片進(jìn)行處理，模擬開口說(shuō)話的效果。4)語(yǔ)音合成和圖像處理的結(jié)合將生成的語(yǔ)音目標(biāo)與口型模擬的人物圖片結(jié)合。利用圖像處理技術(shù)將口型模擬的效果與語(yǔ)音合成的內(nèi)容相匹配。3.2功能模塊3.2.1音頻選擇功能描述：用戶可以在此模塊中選擇已經(jīng)訓(xùn)練好的音色模型，用于語(yǔ)音文字轉(zhuǎn)換。 操作流程：1）用戶打開音頻選擇界面，并瀏覽可用的音頻樣本列表。2）用戶選擇適合自己需求的音頻文件。3）用戶確認(rèn)選擇后，系統(tǒng)將加載所選音頻供后續(xù)合成使用。3.2.2圖片選擇功能描述：用戶可以在此模塊中選擇想要用于語(yǔ)音圖像合成的圖片。 操作流程： 1）用戶打開圖片選擇界面，并瀏覽可用的圖片列表或上傳自己的圖片。 2）用戶選擇希望用于語(yǔ)音圖像合成的圖片。3）用戶確認(rèn)選擇后，系統(tǒng)將加載所選圖片和音頻以供后續(xù)語(yǔ)音圖像合成使用。3.2.3視頻生成用戶可以在此模塊基于前兩步選擇的音頻和圖片組合生成視頻。3.3系統(tǒng)流程3.3.1數(shù)據(jù)選擇本研究訓(xùn)練的聲音模型分為以下兩類：1）歌手本研究選取了孫燕姿和梁靜茹的聲音作為訓(xùn)練數(shù)據(jù)源。這兩位歌手在華語(yǔ)音樂(lè)界具有極高的知名度和廣泛的影響力，她們的作品多樣且豐富，這為數(shù)據(jù)集的構(gòu)建提供了便利。孫燕姿和梁靜茹因其溫柔和親和力的聲音特色，非常適合用作孤獨(dú)癥兒童的語(yǔ)音治療素材。這些特點(diǎn)可能有助于孤獨(dú)癥兒童：情感共鳴：音樂(lè)和悅耳的聲音可以幫助孤獨(dú)癥兒童在情感上產(chǎn)生共鳴，尤其是當(dāng)他們難以用言語(yǔ)表達(dá)自己的情緒時(shí)。放松和安撫：溫柔的嗓音可以產(chǎn)生安撫效果，幫助孤獨(dú)癥兒童在感到焦慮或過(guò)度興奮時(shí)平靜下來(lái)。語(yǔ)言和聽(tīng)覺(jué)刺激：通過(guò)聽(tīng)覺(jué)刺激，孩子們可以提高他們的語(yǔ)言理解能力和發(fā)音技巧，尤其是在模仿清晰發(fā)音方面。2）動(dòng)畫人物本研究同樣選取了喜羊羊和懶羊羊的聲音作為訓(xùn)練數(shù)據(jù)源。這兩位角色來(lái)自廣受歡迎的動(dòng)畫系列《喜羊羊與灰太狼》，該動(dòng)畫集數(shù)眾多，因此，他們的聲音樣本數(shù)量龐大且多樣，為數(shù)據(jù)集的構(gòu)建提供了豐富的素材。喜羊羊和懶羊羊的聲音，由于其在兒童動(dòng)畫中的特色和親和力，可以在孤獨(dú)癥兒童的教育和治療中發(fā)揮以下作用：增強(qiáng)聽(tīng)覺(jué)刺激：這些角色的聲音因其獨(dú)特的音色和表現(xiàn)方式，可以為孤獨(dú)癥兒童提供豐富的聽(tīng)覺(jué)刺激。喜羊羊的聲音活潑開朗，而懶羊羊的聲音慵懶幽默，這種對(duì)比不僅能吸引孩子們的注意，還能幫助他們識(shí)別和區(qū)分不同的情緒和語(yǔ)調(diào)。情緒穩(wěn)定與安撫效果：孤獨(dú)癥兒童有時(shí)可能會(huì)感到焦慮或不安，需要特定的刺激來(lái)幫助他們平靜下來(lái)。喜羊羊和懶羊羊的聲音，因其在動(dòng)畫中的樂(lè)觀和幽默特質(zhì)，可能對(duì)孩子們有一種天然的安撫和情緒穩(wěn)定作用。這些角色的聲音通常與積極的情緒和有趣的情節(jié)相關(guān)聯(lián)，能夠引起孤獨(dú)癥兒童的興趣，使他們感到愉悅和放松。3.3.2數(shù)據(jù)集準(zhǔn)備為方便展示，以下流程均已歌手孫燕姿為例：數(shù)據(jù)獲取本研究的數(shù)據(jù)源主要來(lái)自在線音樂(lè)平臺(tái)，通過(guò)這些平臺(tái)獲取了著名歌手孫燕姿的音樂(lè)作品。孫燕姿，作為華語(yǔ)音樂(lè)界的重要人物，其豐富的音樂(lè)作品為本研究提供了寶貴的數(shù)據(jù)資源。數(shù)據(jù)的收集過(guò)程遵循以下步驟：1）平臺(tái)選擇與許可：首先確定了幾個(gè)提供高質(zhì)量音樂(lè)流服務(wù)的在線平臺(tái)，并確保這些平臺(tái)上的音樂(lè)獲取是合法的，且符合學(xué)術(shù)研究的倫理標(biāo)準(zhǔn)。2）數(shù)據(jù)下載與整理：篩選出孫燕姿的官方音樂(lè)作品后，按照平臺(tái)指南進(jìn)行下載。下載的數(shù)據(jù)包括音樂(lè)文件本身、發(fā)布日期、歌曲時(shí)長(zhǎng)、流派標(biāo)簽等元數(shù)據(jù)信息。所有數(shù)據(jù)在下載后進(jìn)行了仔細(xì)的整理和分類，確保后續(xù)分析的準(zhǔn)確性與效率。3）數(shù)據(jù)預(yù)處理：對(duì)下載的音樂(lè)文件進(jìn)行初步的音頻質(zhì)量檢查，排除了音質(zhì)不佳或文件損壞的情況。通過(guò)上述方法，本研究成功收集了一批高質(zhì)量的音樂(lè)數(shù)據(jù)，如圖3-1所示。圖3-1下載歌曲Figure3-1Downloadingasong數(shù)據(jù)處理1）去除伴奏處理為了滿足VITS音頻訓(xùn)練模型對(duì)干聲素材的需求，本研究采用了先進(jìn)的音頻處理技術(shù)來(lái)提取歌曲中的純凈人聲。干聲素材是指未經(jīng)伴奏音樂(lè)和背景噪聲處理的純?nèi)寺曇纛l，這對(duì)于訓(xùn)練高質(zhì)量的語(yǔ)音合成模型至關(guān)重要。本研究選用了UVR（UltimateVocalRemover），一款開源的AI人聲伴奏音頻分離軟件。UVR基于先進(jìn)的源分離模型，能夠高效地從音頻文件中去除人聲或伴奏，支持多種音頻格式的處理。通過(guò)深度學(xué)習(xí)技術(shù)，UVR可以實(shí)現(xiàn)對(duì)音頻信號(hào)的高精度分離，從而獲得接近原聲的人聲音頻。如圖3-2所示。圖3-2降噪處理Figure3-2Processingnoisereduction2）音頻切分處理為了適應(yīng)VITS音頻訓(xùn)練模型對(duì)短時(shí)音頻的需求，本研究選用audio-slicer對(duì)干聲數(shù)據(jù)集進(jìn)行切片，將長(zhǎng)音頻文件切分成了數(shù)百個(gè)時(shí)長(zhǎng)不超過(guò)15秒的短音頻片段。切分結(jié)果如圖3-3所示。圖3-3音頻切分Figure3-3Audiosegmentation3）文本標(biāo)注處理為了準(zhǔn)確訓(xùn)練語(yǔ)音識(shí)別模型，對(duì)切分后的音頻片段進(jìn)行文本標(biāo)注是一個(gè)關(guān)鍵步驟。本研究采用了buzz軟件，一個(gè)高效的語(yǔ)音轉(zhuǎn)文字工具，以自動(dòng)化方式將音頻內(nèi)容轉(zhuǎn)換為文字，從而為每個(gè)音頻片段創(chuàng)建準(zhǔn)確的文本標(biāo)注。盡管buzz軟件提供了高水平的自動(dòng)轉(zhuǎn)寫準(zhǔn)確率，但為確保最終文本標(biāo)注的質(zhì)量，每一段自動(dòng)生成的文字都經(jīng)過(guò)人工校對(duì)。校對(duì)過(guò)程中，仔細(xì)比對(duì)音頻與文字，對(duì)不準(zhǔn)確或遺漏的部分進(jìn)行修正。生成結(jié)果如圖3-4所示。圖3-4文本標(biāo)注Figure3-4Textannotation3.3.3模型訓(xùn)練通過(guò)VITS模型對(duì)音頻訓(xùn)練，每個(gè)模型均訓(xùn)練10000步以上，以確保模型能夠充分學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)集中的特征。訓(xùn)練結(jié)果如圖3-5所示。圖3-5訓(xùn)練結(jié)果Figure3-5Trainingresults3.3.4模型推理 本研究在模型訓(xùn)練完成后，進(jìn)入了模型推理和語(yǔ)音生成的階段。利用一款在線文本到語(yǔ)音（TTS）工具，首先將文本材料轉(zhuǎn)換成初步的語(yǔ)音輸出。隨后，為了進(jìn)一步提升語(yǔ)音的自然度和清晰度，這些初步生成的語(yǔ)音再通過(guò)訓(xùn)練好的VITS模型進(jìn)行處理和優(yōu)化。VITS模型在這一環(huán)節(jié)中充當(dāng)聲音轉(zhuǎn)錄的角色，通過(guò)深度學(xué)習(xí)技術(shù)優(yōu)化語(yǔ)音質(zhì)量，使最終輸出的語(yǔ)音更加貼近自然人聲。語(yǔ)音推理結(jié)果如圖3-6所示。圖3-6推理結(jié)果Figure3-6Inferenceresult3.3.5視頻精度修復(fù)在本研究中，為了提升生成視頻的質(zhì)量，我們采用了GFPGAN（GenerativeFacialPrior-GAN）網(wǎng)絡(luò)對(duì)視頻中的面部圖像進(jìn)行精度修復(fù)。GFPGAN是一種基于深度學(xué)習(xí)的圖像修復(fù)技術(shù)，特別擅長(zhǎng)恢復(fù)人臉圖像的細(xì)節(jié)，使之更加清晰和真實(shí)。修復(fù)過(guò)程首先涉及將視頻分幀，隨后對(duì)每一幀中的人臉圖像運(yùn)用GFPGAN網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行修復(fù)。該網(wǎng)絡(luò)利用先進(jìn)的生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）架構(gòu)，能夠識(shí)別人臉圖像中的損失或低質(zhì)量部分，并自動(dòng)生成高質(zhì)量的圖像細(xì)節(jié)進(jìn)行替換。3.3.6wav2lip模型可視化在本項(xiàng)目中，采用Gradio庫(kù)，專為快速構(gòu)建和共享機(jī)器學(xué)習(xí)模型的交互式界面而設(shè)計(jì)。通過(guò)Gradio，本研究將復(fù)雜的機(jī)器學(xué)習(xí)模型轉(zhuǎn)化為易于訪問(wèn)和使用的Web應(yīng)用程序。這使得模型的展示和交互更加直觀。該界面直觀展示了Wav2Lip模型的效果，允許用戶上傳視頻和音頻文件，生成自然、流暢的視頻。通過(guò)Gradio實(shí)現(xiàn)的界面，憑借其對(duì)用戶友好的設(shè)計(jì)，讓非技術(shù)背景的用戶也能輕松地體驗(yàn)最前沿的機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)。用戶僅需幾步簡(jiǎn)單操作，即可見(jiàn)證Wav2Lip模型的強(qiáng)大功能，這種互動(dòng)性極大地提升了模型的可接受度和應(yīng)用范圍。

4、系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)4.1界面設(shè)計(jì) 在本研究中，利用Gradio庫(kù)對(duì)WAV2LIP模型進(jìn)行了界面設(shè)計(jì)，以提供一個(gè)用戶友好的交互平臺(tái)。通過(guò)這個(gè)設(shè)計(jì)，用戶可以更方便地上傳聲音和圖片，進(jìn)行語(yǔ)音到唇形的同步推理。首先，構(gòu)建了一個(gè)簡(jiǎn)潔直觀的Web界面。在這個(gè)界面上，用戶可以直接上傳音頻文件和相應(yīng)的圖片。音頻文件支持常見(jiàn)的格式，如.wav和.mp3，而圖片則可以是.jpg或.png格式。這樣的設(shè)計(jì)大大簡(jiǎn)化了用戶上傳數(shù)據(jù)的流程，無(wú)需進(jìn)行復(fù)雜的文件格式轉(zhuǎn)換。其次，利用Gradio的交互功能，允許用戶實(shí)時(shí)預(yù)覽上傳的音頻和圖片。用戶可以播放上傳的音頻，并查看對(duì)應(yīng)的圖片，以確保數(shù)據(jù)的質(zhì)量和一致性。最后，通過(guò)Gradio集成了WAV2LIP模型和GFP-GAN網(wǎng)絡(luò)。用戶在上傳完音頻和圖片后，只需點(diǎn)擊“開始推理”按鈕，模型就會(huì)自動(dòng)進(jìn)行語(yǔ)音到唇形的同步推理。推理結(jié)果會(huì)實(shí)時(shí)顯示在界面上，用戶可以直觀地看到唇形與音頻的同步效果。界面如圖4-1所示。圖4-1界面展示Figure4-1Theinterfacedisplay4.2模塊設(shè)計(jì)4.2.1音頻選擇模塊如圖4-1所示，在該界面，用戶可以瀏覽并選定希望用于合成的音頻。這些音頻是精心為孤獨(dú)癥兒童準(zhǔn)備的語(yǔ)料素材，特別注重溫柔、舒緩的聲音特性。用戶可以在界面上預(yù)覽不同音頻樣本，并根據(jù)孩子的偏好和治療需求，選擇最合適的音頻用于后續(xù)的合成過(guò)程。這樣的設(shè)計(jì)旨在提供一種用戶友好的體驗(yàn)，讓家長(zhǎng)和治療師能夠方便地訪問(wèn)并選擇最適合孩子的聲音素材，以支持他們的語(yǔ)音治療和情感發(fā)展。圖4-2音頻選擇界面Figure4-2Audioselectioninterface4.2.2素材選擇模塊如圖4-3所示，在該界面，用戶可以瀏覽并選擇希望用于合成的圖片或視頻。這些素材是專門為孤獨(dú)癥兒童挑選的，用戶可以選擇孩子喜歡的卡通或者真人素材。用戶可以預(yù)覽不同的素材，并根據(jù)孩子的喜好和需求選擇最合適的素材用于后續(xù)的合成過(guò)程。圖4-3素材選擇界面Figure4-3Materialselectioninterface4.2.3視頻選項(xiàng)模塊視頻選項(xiàng)界面共有四項(xiàng)可選，如圖4-4所示，選項(xiàng)分別為：視頻質(zhì)量選項(xiàng)用戶可以選擇經(jīng)過(guò)GFP-GAN網(wǎng)絡(luò)修復(fù)后的清晰度，fast速度最快但質(zhì)量較差，improved效果好于fast但速度較慢，enhanced效果好于improved但速度較慢，experimental效果最好但速度最慢。全分辨率選項(xiàng)用戶可以選擇全分辨率或半分辨率。3）wav2lip版本選項(xiàng)用戶可以選擇wav2lip或者wav2lip_GAN，其中wav2lip的口型同步更好，而wav2lip_GAN可以修正牙齒缺失的情況。4）臉部平滑選項(xiàng)選擇True適用于快速移動(dòng)的人臉視頻，非快速移動(dòng)或者照片選擇False。圖4-4視頻選項(xiàng)界面Figure4-4Videooptionsinterface4.2.4數(shù)據(jù)選擇模塊 用戶在此節(jié)目可以選擇嘴部mask區(qū)域的尺寸，及減輕周圍邊框的清晰度.如圖4-5所示。圖4-5嘴部mask界面Figure4-5Maskinterface4.2.5視頻生成模塊 用戶點(diǎn)擊生成視頻按鈕，即可生成視頻。如圖4-6所示。圖4-6視頻生成界面Figure4-6Videogenerationinterface

5、系統(tǒng)測(cè)試5.1語(yǔ)錄用例 在本次研究中，針對(duì)孤獨(dú)癥兒童的特殊需求，設(shè)計(jì)了40條常用語(yǔ)錄，這些常用語(yǔ)錄涵蓋了孤獨(dú)癥兒童在日常生活、學(xué)習(xí)和社交中可能遇到的情境，旨在幫助他們更好地理解和應(yīng)對(duì)這些情況。此外，本研究還編寫了五個(gè)小故事，以增強(qiáng)工具的互動(dòng)性和趣味性。這些故事圍繞友誼、同理心、情緒管理等主題展開，旨在通過(guò)故事的形式，引導(dǎo)孤獨(dú)癥兒童學(xué)習(xí)社交技能和情感表達(dá)。語(yǔ)錄用例如表5-1所示。表5-1常用語(yǔ)錄表Table5-1Listofcommonquotations序號(hào)語(yǔ)錄1小朋友你好，我是孫燕姿/梁靜茹/喜羊羊/懶羊羊2我們現(xiàn)在去做一個(gè)有趣的活動(dòng)，你準(zhǔn)備好了嗎？3小朋友，你今天感覺(jué)怎么樣？4如果你需要幫助，請(qǐng)告訴我，我在這里支持你。5寶貝，我們一起慢慢來(lái)，不需要著急。6小朋友，你想要玩什么游戲？7小朋友看，這是我今天帶來(lái)的一本新書，我們一起看看吧。8寶寶，我注意到你很擅長(zhǎng)畫畫，你能告訴我更多關(guān)于你的畫嗎？9如果你想要休息一會(huì)兒，可以隨時(shí)告訴我。10你今天有什么特別想做的事情嗎？11今天我很高興看到你，我們可以一起嘗試新的活動(dòng)，看看你是否喜歡。12這個(gè)環(huán)境是不是太吵了？我們可以找一個(gè)更安靜的地方。13小朋友，我們可以用這些積木搭建一個(gè)城堡，聽(tīng)起來(lái)有趣嗎？14你想和我一起畫畫嗎？15我們一步一步來(lái)，不用擔(dān)心。16我在這里，你可以依靠我。17告訴我，你最喜歡的顏色是什么？18我們可以一起讀這本書，你想從哪一頁(yè)開始呢？19我看到你對(duì)這個(gè)很感興趣，我們可以再深入了解一下。5.2單元測(cè)試為了驗(yàn)證本系統(tǒng)是否能成功運(yùn)行所有模塊并得出相應(yīng)結(jié)果，本研究評(píng)估和驗(yàn)證以下五個(gè)關(guān)鍵模塊的功能和性能：音頻選擇模塊、素材選擇模塊、視頻選項(xiàng)模塊、數(shù)據(jù)選擇模塊和視頻生成模塊。測(cè)試過(guò)程中，我們關(guān)注每個(gè)模塊的運(yùn)行效果、以及最終產(chǎn)出的質(zhì)量，以確保系統(tǒng)按預(yù)期工作。測(cè)試環(huán)境：硬件環(huán)境:測(cè)試在含有8核CPU，16GBRAM，和一塊NVIDIARTX3070GPU的環(huán)境中進(jìn)行。軟件環(huán)境:操作系統(tǒng)使用Windows11，開發(fā)環(huán)境為Python3.8。測(cè)試模塊與結(jié)果：1）音頻選擇模塊功能描述：用戶可在此界面瀏覽并選定希望用于合成的音頻。測(cè)試結(jié)果：界面測(cè)試:界面直觀，音頻文件加載速度快。支持.wav和.mp3格式文件，文件瀏覽器方便定位和選擇文件。功能測(cè)試:成功選取音頻文件后，系統(tǒng)能正確顯示文件名及基本信息。性能測(cè)試:音頻加載時(shí)間平均在2秒以下，用戶體驗(yàn)良好。如圖5-1所示：圖5-1音頻測(cè)試結(jié)果Figure5-1Audiotestresult2)素材選擇模塊功能描述：用戶可在此界面瀏覽并選定希望用于合成的圖片或視頻素材。測(cè)試結(jié)果：界面測(cè)試:界面布局清晰，支持圖片和視頻文件預(yù)覽。功能測(cè)試:支持多種格式，包括但不限于.jpg、.png、.mp4、.avi。性能測(cè)試:文件預(yù)覽加載時(shí)間取決于文件大小，但在測(cè)試的素材中，加載時(shí)間均未超過(guò)2秒。如圖5-2所示。圖5-2素材測(cè)試結(jié)果Figure5-2Materialtestresult3）視頻選項(xiàng)模塊功能描述：提供視頻質(zhì)量選項(xiàng)、全分辨率選項(xiàng)、wav2lip版本選項(xiàng)、臉部平滑選項(xiàng)，供用戶根據(jù)需要選擇。測(cè)試結(jié)果：視頻質(zhì)量選項(xiàng):測(cè)試了不同質(zhì)量選項(xiàng)，發(fā)現(xiàn)隨著質(zhì)量的提高，處理時(shí)間相應(yīng)增加。experimental選項(xiàng)雖然耗時(shí)最長(zhǎng)，但質(zhì)量顯著提升。全分辨率選項(xiàng):全分辨率與半分辨率的視頻輸出對(duì)比，全分辨率的清晰度更高，適合對(duì)質(zhì)量有較高要求的場(chǎng)景。wav2lip版本選項(xiàng):wav2lip提供更好的口型同步，wav2lip_GAN在修正牙齒缺失方面表現(xiàn)更佳。臉部平滑選項(xiàng):True選項(xiàng)對(duì)快速移動(dòng)的視頻表現(xiàn)更好，F(xiàn)alse選項(xiàng)適合靜態(tài)或緩慢移動(dòng)的畫面。4）數(shù)據(jù)選擇模塊功能描述：用戶可選擇嘴部mask區(qū)域的尺寸，以及減輕周圍邊框的清晰度。測(cè)試結(jié)果：界面與功能測(cè)試:界面簡(jiǎn)潔，通過(guò)滑動(dòng)條選擇尺寸和清晰度。實(shí)際效果與預(yù)期一致，能有效地調(diào)整嘴部區(qū)域和邊框效果。性能測(cè)試:該模塊調(diào)整響應(yīng)迅速，未觀察到明顯的性能延遲。5）視頻生成模塊功能描述：用戶點(diǎn)擊生成視頻按鈕，根據(jù)之前的選擇合成視頻。測(cè)試結(jié)果：功能測(cè)試:綜合前面的選項(xiàng)，生成的視頻質(zhì)量、分辨率、同步效果等均符合預(yù)期設(shè)置。性能測(cè)試:視頻生成時(shí)間與所選選項(xiàng)有較大關(guān)系，experimental視頻質(zhì)量選項(xiàng)和全分辨率選項(xiàng)下，生成時(shí)間最長(zhǎng)，但均在可接受范圍內(nèi)?？谛蜏y(cè)試：生成的視頻中的口型與音頻內(nèi)容的同步效果符合預(yù)期。說(shuō)話者的嘴唇動(dòng)作與所聽(tīng)到的聲音相匹配，沒(méi)有明顯的延遲或不同步現(xiàn)象。如圖5-3左側(cè)所示，說(shuō)話者在說(shuō)“們”字的口型與聲音相匹配，如圖5-3右側(cè)所示，說(shuō)話者在說(shuō)“嗎”字的口型與聲音相匹配。圖5-3口型測(cè)試Figure5-3Mouthshapetest輸出質(zhì)量:由于wav2lip技術(shù)對(duì)圖片人臉的要求性比較高，所以真人照片生成的視頻口型效果較好；而動(dòng)漫人物生成的口型效果較差，且只有擬人化的動(dòng)漫造型才可以運(yùn)行推理模型。如圖5-4所示，左側(cè)為對(duì)孤獨(dú)癥醫(yī)生進(jìn)行視頻生成，右側(cè)為對(duì)卡通動(dòng)漫角色進(jìn)行視頻生成。圖5-4測(cè)試結(jié)果Figure5-4Testresults

6、總結(jié)與展望本文提出了一種基于VITS和wav2lip技術(shù)的孤獨(dú)癥數(shù)字人實(shí)現(xiàn)方案。通過(guò)結(jié)合VITS技術(shù)對(duì)孤獨(dú)癥患者熟悉的聲音進(jìn)行采樣和音色克隆，實(shí)現(xiàn)對(duì)特定音色的精準(zhǔn)還原。然后，利用TTS軟件與訓(xùn)練好的模型協(xié)同工作，實(shí)現(xiàn)通過(guò)輸入文字生成具有特定音色的語(yǔ)音目標(biāo)，為患者提供更個(gè)性化和親切感的語(yǔ)音交流體驗(yàn)。同時(shí)，應(yīng)用wav2lip技術(shù)使提供的人物圖片能夠模擬開口說(shuō)話的效果，為語(yǔ)音合成添加更直觀的視覺(jué)元素，提高交流的自然性。最后，通過(guò)GFP-GAN網(wǎng)絡(luò)對(duì)生成的視頻進(jìn)行精度修復(fù)，以提高合成視頻的質(zhì)量和逼真度，確保生成的語(yǔ)音和圖像具有更好的一致性。本文詳細(xì)介紹了系統(tǒng)的設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)，并展示了相關(guān)的界面和代碼。相較于當(dāng)前市場(chǎng)上的產(chǎn)品，本項(xiàng)目更專注于模擬用戶熟悉的音色和圖像，提供更個(gè)性化和親切的用戶體驗(yàn)。通過(guò)綜合運(yùn)用VITS、TTS、wav2lip技術(shù)以及GFP-GAN網(wǎng)絡(luò)，本研究為孤獨(dú)癥患者創(chuàng)造了一種新穎且有益的交流工具，具有廣闊的應(yīng)用前景和社會(huì)意義。在未來(lái)的研究中，有幾個(gè)方向可以進(jìn)行擴(kuò)展和深化：1）擴(kuò)大聲音樣本范圍：可以收集和訓(xùn)練更多孤獨(dú)癥患者熟悉的聲音樣本，以提供更多個(gè)性化選擇，滿足不同患者的需求。2）優(yōu)化語(yǔ)音合成效果：進(jìn)一步優(yōu)化TTS模型，提高語(yǔ)音合成的自然度和流暢度，使合成語(yǔ)音更接近真人語(yǔ)音?？傊疚奶岢龅幕赩ITS和wav2lip技術(shù)的孤獨(dú)癥數(shù)字人實(shí)現(xiàn)方案具有創(chuàng)新性和實(shí)用性，為孤獨(dú)癥患者的語(yǔ)音交流提供了一種新的思路和工具。通過(guò)進(jìn)一步優(yōu)化和完善，有望為更多患者帶來(lái)更好的治療效果和生活質(zhì)量。

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附錄Gradio界面代碼defread_config(config_path='config.ini'):config=configparser.ConfigParser()config.read(config_path)settings={'quality':config.get('OPTIONS','quality',fallback='Improved'),'output_height':config.get('OPTIONS','output_height',fallback='fullresolution'),'wav2lip_version':config.get('OPTIONS','wav2lip_version',fallback='Wav2Lip'),'use_previous_tracking_data':config.getboolean('OPTIONS','use_previous_tracking_data',fallback=True),'nosmooth':config.getboolean('OPTIONS','nosmooth',fallback=True),'u':config.getint('PADDING','u',fallback=0),'d':config.getint('PADDING','d',fallback=10),'l':config.getint('PADDING','l',fallback=0),'r':config.getint('PADDING','r',fallback=0),'size':config.getfloat('MASK','size',fallback=2.5),'feathering':config.getint('MASK','feathering',fallback=2),'mouth_tracking':config.getboolean('MASK','mouth_tracking',fallback=False),'debug_mask':config.getboolean('MASK','debug_mask',fallback=False),'batch_process':config.getboolean('OTHER','batch_process',fallback=False),}returnsettingsdefupdate_config_file(config_values):quality,output_height,wav2lip_version,use_previous_tracking_data,nosmooth,u,d,l,r,size,feathering,mouth_tracking,debug_mask,batch_process,source_image,driven_audio=config_valuesconfig=configparser.ConfigParser()config.read('config.ini')config.set('OPTIONS','video_file',str(source_image))config.set('OPTIONS','vocal_file',str(driven_audio))config.set('OPTIONS','quality',str(quality))config.set('OPTIONS','output_height',str(output_height))config.set('OPTIONS','wav2lip_version',str(wav2lip_version))config.set('OPTIONS','use_previous_tracking_data',str(use_previous_tracking_data))config.set('OPTIONS','nosmooth',str(nosmooth))config.set('PADDING','U',str(u))config.set('PADDING','D',str(d))config.set('PADDING','L',str(l))config.set('PADDING','R',str(r))config.set('MASK','size',str(size))config.set('MASK','feathering',str(feathering))config.set('MASK','mouth_tracking',str(mouth_tracking))config.set('MASK','debug_mask',str(debug_mask))config.set('OTHER','batch_process',str(batch_process))withopen('config.ini','w')asconfigfile:config.write(configfile)defexecute_pipeline(source_media,driven_audio,quality,output_height,wav2lip_version,use_previous_tracking_data,nosmooth,u,d,l,r,size,feathering,mouth_tracking,debug_mask,batch_process):ifos.path.exists('in'):shutil.rmtree('in')os.makedirs('in',exist_ok=True)source_media_path=copy_to_folder(source_media,'in')driven_audio_path=copy_to_folder(driven_audio,'in')config_values=(quality,output_height,wav2lip_version,use_previous_tracking_data,nosmooth,u,d,l,r,size,feathering,mouth_tracking,debug_mask,batch_process,source_media_path,driven_audio_path)update_config_file(config_values)video_path,message=run_wav2lip()returnvideo_path,messagedefeasywav2lip_demo(config_path='config.ini'):settings=read_config(config_path)withgr.Blocks(analytics_enabled=False)aseasywav2lip_interface:gr.Markdown("<h2>Wav2Lip數(shù)字人生成</span></h2><pstyle='font-size:18px;color:black;'>magicsheep</p></div>")withgr.Row(equal_height=False):withgr.Tabs(elem_id="source_media"):withgr.TabItem('上傳原素材'):withgr.Row():source_media=gr.File(label="支持圖片、視頻格式",file_types=['image','video'],type="filepath",elem_id="source_media")withgr.Tabs(elem_id="driven_audio"):withgr.TabItem('上傳音頻'):withgr.Column(variant='panel'):driven_audio=gr.Audio(label="支持mp3、wav格式",sources="upload",type="filepath")withgr.Row(equal_height=False):withgr.Tabs(elem_id="easywav2lip_checkbox"):