检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
机构地区:[1]长春大学,吉林长春130000
出 处:《电脑知识与技术》2024年第24期123-126,共4页Computer Knowledge and Technology
摘 要:随着人工智能的快速发展,语音驱动的说话人脸生成技术因其在公共安全、医疗、电影娱乐、虚拟数字人等领域的广泛应用而受到越来越多的关注。该技术旨在根据给定的目标人脸和音频,生成自然的说话人脸视频。在过去五年中,研究人员提出了许多创新方法,以解决该领域中的不同问题,推动了这一领域的发展。本文对当前说话人脸生成领域的发展进行了系统梳理和总结,以期为学术界提供有价值的资源。此外,详细介绍了常用的数据集及多项用于评估模型性能的评价指标,为该领域的研究提供了更全面的理解和认识。最后,我们总结了该领域未来的发展趋势,并鼓励更多研究者在这一领域进行持续创新,为技术进步贡献力量。
关 键 词:计算机视觉 深度学习 说话人脸生成 音频驱动 数字人
分 类 号:TP391[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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