沉浸式AI交互數字人技術解析

360智匯云沉浸式AI交互數字人支持開發者靈活接入和私有化部署大模型服務，構建面向業務場景的實時音視頻交互能力。系統集成了360智匯云自研的沉浸式AI交互數字人引擎與高性能 RTC 模塊，保障音視頻傳輸過程中的低延遲、高穩定性和高并發承載能力，實現自然流暢的沉浸式交互體驗。

平臺提供覆蓋 Web、移動端、PC 等多端的 SDK 組件，支持快速集成、靈活擴展與本地部署，滿足多種業務形態下的開發需求。本文將系統性介紹該產品的整體技術架構，包括沉浸式AI交互數字人的交互機制、數據流處理邏輯、渲染與合成路徑、模型服務集成方案。

1. 沉浸式AI交互數字人介紹

1.1 定義

沉浸式AI交互數字人是一種融合了視覺感知、語音交互和大語言模型推理能力的智能交互體，能夠實現實時、自然、具備人類表達能力的沉浸式交互體驗。與傳統的虛擬形象或語音助手不同，現代實時數字人不僅能“聽懂”用戶的語音，還能理解語境、讀取情緒，并做出協調的語言與面部反饋。

該系統集成了語音識別（ASR）、大語言模型（LLM）推理、語音合成（TTS）以及虛擬人驅動等多項關鍵技術模塊，具備高響應速度和上下文記憶能力，能夠支持更加自然、人性化的人機對話。隨著多模態 AI 技術的發展，沉浸式AI交互數字人正成為構建新一代人機交互接口的核心組件。

1.2 應用場景

沉浸式AI交互數字人作為融合語音、視覺與語言智能的綜合交互體，已廣泛應用于多個行業，助力構建自然、高效的人機協作體驗。常見場景包括：

智能客服與虛擬助手：部署于客服系統中，數字人通過語音識別與大語言模型實現多輪對話，實時響應用戶咨詢、處理請求，并具備情緒識別與上下文記憶能力。
教育與培訓：用于在線教育或企業培訓，數字人支持語音問答、內容講解與表情反饋，增強學習互動性與沉浸感。
金融與政務窗口：作為前臺接待人員，數字人通過語音與視覺感知引導用戶辦理業務，支持人臉識別、語音表單填寫與身份驗證等功能。
媒體與內容生成：用于新聞播報、視頻主持或虛擬直播等內容創作場景，數字人可根據腳本或實時輸入生成語音與動畫，提升內容生產效率。
醫療與心理陪伴：在問診初篩、健康咨詢或心理支持中，數字人以自然語言進行交流，結合情緒反饋功能，提升用戶信任感與陪伴體驗。
數字展廳與元宇宙導覽：應用于展覽展示、虛擬空間或數字城市，數字人通過語音交互提供導覽講解、交互引導與信息查詢服務。

2. 沉浸式AI交互數字人基本原理

2.1 工作流程

360智匯云 AI 數字人產品同時支持語音、文本和圖像的輸入與輸出，充分發揮多模態優勢。

輸入：系統接受用戶的語音輸入, 甚至是視頻輸入，比如用戶的問題或請求（含語音、文字或圖片）
輸出：生成音視頻同步的答復，一個有形象、會說話的虛擬數字人

360智匯云 AI 數字人產品支持多類型數字人模型，兼容主流的 STT、LLM 與 TTS 模型，覆蓋全面、靈活可替換。用戶可根據業務需求便捷集成，快速實現個性化配置與復雜對話能力的擴展，從而顯著提升數字人的響應效果與交互體驗。

核心組件：

常見的基本步驟：

用戶設備上的麥克風捕捉語音信號，并對其進行編碼，然后通過網絡發送至云端運行的 Agent 程序。
接收到的語音被 ASR 轉寫為文本，為 LLM 生成輸入內容。
轉寫后的文本會被整理成完整的上下文提示（prompt），然后由 LLM 進行推理處理。
模型生成的結果通常會經過 Agent 程序的邏輯處理，進行過濾或轉換。
處理后的文本被送入 TTS，生成對應的語音輸出。
TTS生成的音頻輸入送入虛擬人驅動模型，生成相應視頻輸出。
生成的語音和視頻進行音視頻同步再被發送回用戶端，完成一個回合的語音交互。

2.2 實現方式

AI 數字人整體可劃分為兩大核心模塊：Agent?與?虛擬人驅動。其中，Agent 負責實現對話功能并生成語音音頻，支持三段式級聯方案與端到端一體化方案，具體實現方式可參考：Voice Agent 介紹與實現方案

本文主要聚焦于另一部分——虛擬人驅動（主要是唇形同步）的實現，用于將 Agent 輸出的語音信號轉化為同步的面部和口型動作，從而實現自然、生動的數字人交互體驗。

模塊詳解：

1. Whisper Encoder：語義理解

利用 OpenAI 的 Whisper 模型，對語音進行編碼，生成高層語義特征（Audio Embeddings）。這些特征反映了語音的語義內容、情緒節奏等，是控制數字人“說什么”的基礎。

2. MFCC + BNF：嘴型控制

系統采用傳統的MFCC（梅爾頻率倒譜系數）和BNF（瓶頸特征）音頻提取算法提取特征：

MFCC 反映音頻的音色結構；

BNF 是來自預訓練語音模型中間層的上下文表征。

這兩類特征用于控制嘴部細節動作，實現聲音與嘴型的精準對齊。

3. Encoder：圖像特征提取
Encoder（編碼器）是一個將高維輸入數據（比如圖像）映射到低維特征空間的函數或網絡模塊。它“編碼”了圖像中的重要信息，同時丟棄無關細節。Encoder 多為卷積神經網絡（CNN），比如 ResNet、VGG、MobileNet 等，通過多層卷積、池化、激活函數，逐步抽象圖像信息。

4. Encoder：特征還原
Decoder（解碼器）在深度學習和生成模型中，通常是與 Encoder 配對使用的模塊，負責將 Encoder 生成的特征表示“解碼”回某種具體的輸出形式。

輸入：來自 Encoder 的壓縮特征或潛在向量（比如 VAE 中的潛在空間向量）

輸出：重建的圖像或新生成的圖像（像素矩陣）

綜合來看，各家廠商的實現方式在整體流程上大同小異，主要區別集中在Neural network神經網絡模型的設計與優化策略上。除核心模型結構外，其余環節如語音特征提取、參考圖像處理、唇形貼回與音視頻同步等流程基本一致。

2.3 圖解沉浸式AI交互數字人工作流程

這張圖直觀展示了沉浸式AI交互數字人系統如何從用戶語音輸入到音視頻輸出進行完整閉環處理的過程，覆蓋了從語音識別（ASR/STT）到大語言模型推理（LLM）再到語音合成（TTS）最后經過唇形同步模型的整個流式交互流程。本文只詳細介紹唇形同步部分，Agent調度部分見Voice Agent 介紹與實現方案

唇形同步實現方式詳解

輸入說明：這部分輸入指的是經過Agent后的TTS輸入，輸入是一段流式語音，例如Agent中由 AI 生成的回答。該語音包含了語義信息、語調、說話速度等要素，需要被精確地映射為相應的嘴型動作。
音頻特征提取：為了兼容不同數字人模型的輸入需求，系統支持靈活配置特征提取模塊。用戶可根據實際應用（如語義驅動或嘴型精度優先）選擇使用 Whisper Encoder 或 MFCC + BNF 模塊，以實現語音與視覺生成之間的最佳匹配。
唇部特征提取：首先從參考圖像（Ref Frames）中定位并裁剪出唇部區域，并記錄該區域boxs，以獲取精準的視覺輸入。隨后，這一唇部圖像被送入?VAE Encoder（變分自編碼器編碼器），從中提取出高維、可泛化的唇部特征向量，為后續驅動模型生成同步嘴型奠定基礎。
唇形同步：唇形同步是 AI 數字人生成中至關重要的環節，決定了嘴型動作是否能夠與語音節奏自然匹配。該模塊核心通常依賴一個多模態神經網絡模型，該模型融合音頻特征和唇部特征向量，學習語音與唇動之間的映射關系，輸出一系列潛在表示，用于驅動唇部動畫。這一過程本質上是在“語音內容與個體唇型之間”建立非線性時序映射。最終這些潛在特征將被送入 VAE Decoder，生成與音頻內容動態匹配的唇部圖像序列（Frames）。
唇形貼回：在完成唇形生成后，會根據先前提取的唇部裁剪區域（Bounding Boxes），通過仿射變換（Affine Transformation）等幾何映射方法，將生成的唇部圖像精準地貼回至原始參考圖像（Ref Frame）中對應的位置。
音視頻同步：系統根據音頻幀（如每40ms視為一幀）提取出的語音特征（如MFCC、BNF 或 Whisper 編碼表示）生成的唇部圖像幀，后經webrtc發送到agent，由agent逐一音視頻對齊發送到sfu。

3. 沉浸式AI交互數字人實現面臨的問題

3.1 唇形同步效果和延遲之間的權衡

當前主流的開源唇形同步模型多基于擴散模型，盡管生成效果較為逼真，但存在推理延遲較高的問題。在實時數字人應用中，為降低響應時延，常見的優化方法是減少擴散輪次。然而，該策略會顯著降低唇形同步精度，影響生成質量。

本項目曾嘗試通過降低擴散輪次以壓縮時延，但實際效果無法滿足唇形精度要求，最終放棄該方案。為在保證生成質量的同時提升推理速度，我們引入了多 GPU 并發推理和 ONNX 加速技術，顯著提高了系統的實時性能。

不過，該方案也存在明顯問題：GPU 資源占用較高，系統負載較重，難以大規模部署。為此，我們接入了另一套數字人方案，采用了更輕量的模型結構。該模型將原有的擴散模型替換為 DINet（硅語 AI 方案）或 Gen，其具有更小模型體積和更低延遲，顯著降低了資源消耗。

然而，該模型在泛化能力方面存在不足，無法直接適配不同數字人形象，一旦更換人物形象，則需重新訓練模型，增加了運維和適配成本。

3.2?情緒與表情、動作驅動的準確性

問題描述：

在當前的沉浸式AI交互數字人系統中，面部表情與肢體動作通常依賴語音或文本進行驅動。然而，僅依靠這些模態往往難以準確還原人物在特定語境下應有的情緒狀態，如憤怒、開心、驚訝、疑惑等。這可能導致數字人的面部表情和動作表現單一、缺乏變化，甚至與語義內容出現錯位，影響交互的真實感與沉浸感。

核心挑戰：

缺乏細膩的情緒建模機制
現有的表情生成模塊大多基于粗粒度的情緒標簽（如“高興”“生氣”），難以捕捉語義細節中隱含的微妙情緒變化。例如，在表達“諷刺”或“遺憾”這類情感時，數字人可能仍然展現中性或不相關的面部表情，缺乏真實人類交互的感染力。
音頻驅動方式對情緒變化識別能力有限
傳統音頻驅動方式多依賴節奏、語調和音量變化等低層特征進行判斷，無法有效捕捉語義層級的情緒信息。例如，同一句“你說得對”可能是認同，也可能帶有反諷語氣，僅靠聲學信號難以區分。
文本驅動難以實現上下文情緒連貫性
單句文本在缺乏上下文建模的情況下，難以準確驅動面部動態。例如在連續對話或長段播報中，數字人可能頻繁切換不一致的表情狀態，降低沉浸感和自然度。
動作驅動與語義不匹配問題
除了表情，手勢和頭部動作等非語言行為的生成也存在語義對應不足的問題，往往是通過規則模板觸發的偽擬態動作，缺乏個性與表達張力。

4. 總結

360智匯云 AI 數字人系統，融合語音識別、大模型問答、語音合成與唇形動畫等多項核心技術，構建了穩定、低延遲、高還原度的實時交互體驗。系統不僅具備靈活部署、模塊替換和多端接入能力，還在唇形同步與情緒表達等關鍵環節持續優化。隨著多模態理解與生成能力的提升，AI 數字人將加速從“能說會動”邁向“有情緒、有共鳴”，在更多場景中釋放價值。

360智匯云沉浸式交互 AI 數字人產品將持續致力于降低技術門檻，幫助企業快速構建和部署自己的智能交互應用，釋放 AI 交互的潛力，共同開創人機協作的美好未來。

產品地址：https://zyun.360.cn/product/aimi

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