AI數(shù)字人原理與實現(xiàn)

技術基礎
第 1 章　數(shù)字人概述 3
1.1　什么是數(shù)字人 3
1.1.1　數(shù)字人的定義 4
1.1.2　數(shù)字人的特征 4
1.2　數(shù)字人的發(fā)展歷史 5
1.2.1　早期虛擬角色 5
1.2.2　人工智能與數(shù)字人的融合 5
1.3　數(shù)字人的分類 5
1.3.1　根據(jù)外觀分類 6
1.3.2　根據(jù)用途分類 6
1.3.3　根據(jù)智能級別分類 7
1.4　數(shù)字人的應用場景 7
1.4.1　娛樂場景 7
1.4.2　教育場景 8
1.4.3　客服場景 9
1.5　數(shù)字人技術的發(fā)展趨勢 9
1.6　數(shù)字人的社會影響 10
1.7　本章小結 11
第 2 章　數(shù)字人系統(tǒng)的架構 12
2.1　系統(tǒng)的組成模塊 12
2.1.1　輸入模塊 13
2.1.2　內容生成模塊 16
2.1.3　渲染模塊 19
2.1.4　交互模塊 22
2.2　多模態(tài)信息融合流程 25
2.2.1　文本生成 25
2.2.2　語音合成 26
2.2.3　表情映射 28
2.2.4　唇型同步 29
2.3　數(shù)字人云服務架構 30
2.3.1　云平臺選型 31
2.3.2　模型倉庫 32
2.3.3　多模態(tài)處理 33
2.3.4　在線服務 34
2.4　數(shù)字人的數(shù)據(jù)表示 35
2.4.1　文本數(shù)據(jù)表示 36
2.4.2　音頻數(shù)據(jù)表示 37
2.4.3　視頻數(shù)據(jù)表示 38
2.4.4　多模態(tài)數(shù)據(jù)表示 38
2.5　本章小結 39
第 3 章　數(shù)字人視覺算法 41
3.1　3D 人臉建模 42
3.1.1　建模流程 42
3.1.2　參數(shù)調整 45
3.1.3　3D 人臉重建技術 47
3.1.4　建模軟件比較 51
3.2　表情分析 54
3.2.1　表情識別 54
3.2.2　表情生成 62
3.2.3　表情跟蹤 69
3.2.4　表情融合 74
3.3　姿態(tài)估計 81
3.3.1　2D 姿態(tài)估計 81
3.3.2　3D 姿態(tài)估計 87
3.3.3　手勢估計 92
3.3.4　手勢生成 96
3.4　唇形檢測和口型匹配 99
3.4.1　2D 唇型檢測 99
3.4.2　2D 口型匹配 105
3.4.3　3D 唇型檢測 109
3.4.4　3D 口型匹配 115
3.4.5　唇型同步評價 119
3.5　本章小結 125
第 4 章　數(shù)字人語音合成 126
4.1　語音數(shù)字化原理 127
4.1.1　音頻采樣 127
4.1.2　語音編碼 130
4.2　基于拼接的語音合成 137
4.2.1　段音拼接 137
4.2.2　語音跨段平滑 141
4.3　基于深度學習的語音合成 144
4.3.1　LSTM 在語音合成中的應用 145
4.3.2　基于注意力機制的 Tacotron 模型 147
4.3.3　Tacotron2 與 WaveNet 集成 151
4.3.4　基于 Transformer 的語音合成 154
4.3.5　基于非自回歸結構的實時語音合成 155
4.4　語音風格遷移 158
4.4.1　聲紋提取 159
4.4.2　風格轉換 159
4.5　個性化語音合成 162
4.6　語音風格增強 164
4.7　多語種語音合成 165
4.7.1　多語言模型訓練 165
4.7.2　語言嵌入 166
4.7.3　語言自適應模型 167
4.7.4　語音后處理 168
4.8　本章小結 169
第 5 章　數(shù)字人語義理解 171
5.1　語義解析 172
5.1.1　詞法分析 172
5.1.2　句法分析 175
5.1.3　語義分析 179
5.2　情感分析 183
5.2.1　情感識別 184
5.2.2　情感分類 188
5.3　語義編碼器 - 解碼器 191
5.3.1　編碼器架構 191
5.3.2　解碼器架構 195
5.3.3　注意力機制 197
5.3.4　應用場景 200
5.4　本章小結 203
第 6 章　數(shù)字人知識表示 204
6.1　知識表示基礎 205
6.1.1　符號主義知識表示 205
6.1.2　連接主義知識表示 210
4.4　語音風格遷移 158
4.4.1　聲紋提取 159
4.4.2　風格轉換 159
4.5　個性化語音合成 162
4.6　語音風格增強 164
4.7　多語種語音合成 165
4.7.1　多語言模型訓練 165
4.7.2　語言嵌入 166
4.7.3　語言自適應模型 167
4.7.4　語音后處理 168
4.8　本章小結 169
第 5 章　數(shù)字人語義理解 171
5.1　語義解析 172
5.1.1　詞法分析 172
5.1.2　句法分析 175
5.1.3　語義分析 179
5.2　情感分析 183
5.2.1　情感識別 184
5.2.2　情感分類 188
5.3　語義編碼器 - 解碼器 191
5.3.1　編碼器架構 191
5.3.2　解碼器架構 195
5.3.3　注意力機制 197
5.3.4　應用場景 200
5.4　本章小結 203
第 6 章　數(shù)字人知識表示 204
6.1　知識表示基礎 205
6.1.1　符號主義知識表示 205
6.1.2　連接主義知識表示 210
7.4.4　數(shù)字人表情及動作生成實例 265
7.5　語音及視頻合成 266
7.5.1　語音驅動的唇型動畫 266
7.5.2　體積感渲染 267
7.5.3　數(shù)字人語音及視頻合成實例 268
7.6　內容編輯和后期制作 268
7.6.1　視頻編輯 269
7.6.2　后期特效制作 270
7.6.3　渲染與輸出 270
7.6.4　數(shù)字人后期編輯與渲染實例 271
7.7　交互設計與內容運營 272
7.7.1　交互設計 273
7.7.2　內容運營策略 275
7.7.3　數(shù)字人交互設計與內容運營
實例 278
7.8　本章小結 279
第 8 章　數(shù)字人身份認知 280
8.1　數(shù)字人的身份定位 280
8.1.1　個體或工具 280
8.1.2　數(shù)字人的角色定位 281
8.2　數(shù)字人的權利保障 283
8.2.1　知識產權 283
8.2.2　隱私權 285
8.3　數(shù)字人的成長與沒落 286
8.3.1　持續(xù)學習 287
8.3.2　版本迭代 288
8.4　數(shù)字人的倫理問題 290
8.4.1　摒棄偏見和歧視 290
8.4.2　透明可解釋性 292
8.4.3　尊重多樣性 293
8.5　本章小結 295
第 9 章　數(shù)字人技術規(guī)范 296
9.1　數(shù)字人信息安全規(guī)范 296
9.1.1　數(shù)據(jù)隔離規(guī)范 297
9.1.2　訪問控制規(guī)范 298
9.2　數(shù)字人內容審核規(guī)范 300
9.2.1　內容審核方式 300
9.2.2　違規(guī)處理機制 302
9.3　數(shù)字人應用管理規(guī)范 303
9.3.1　應用接入管理 303
9.3.2　應用監(jiān)測與審計 305
9.4　本章小結 308
展望未來
第 10 章　人機共生 311
10.1　人機共生的美好時代 311
10.1.1　人機共生的定義與理念 312
10.1.2　人機共生時代的社會生態(tài) 312
10.2　數(shù)字人與人類的深度互動 313
10.2.1　互動模式的多樣性 313
10.2.2　數(shù)字人與人類文化的交融 314
10.3　社區(qū)共建 315
10.3.1　數(shù)字人與人類社區(qū)的融合 315
10.3.2　共同學習的平臺與機制 316
10.3.3　社區(qū)共建與數(shù)字人技術的創(chuàng)新 316
10.4　本章小結 317