基于Microsoft Speech SDK和OGRE的语音驱动三维面部动画研究

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浙大计算机学院各大实验室介绍

国际学术前沿，大力开展原始性创新研究及应用集成开发研究，使实验室成为具有国际影响
的计算机辅助设计与图形学的研究基地、高层次人才培养的基地、学术交流的基地和高技术
的辐射基地。
近二十年来，实验室依托浙江大学计算机、数学、机械等学科，作为项目负责单位先后
承担了一批国家级科重大研项目和国际合作项目，在计算机辅助设计与图形学的基础研究和
系统集成等方面取得了一批重要成果，其中多项成果获国家奖励，并形成了一支学风正派、
勤奋踏实、勇于创新的学术队伍。实验室积极推进国际合作，与美国、德国、英国、法国、
日本等国外相关研究机构展开了广泛的学术合作和交流，产生了较大的国际学术影响，曾被
国际权威期刊 SCIENCE 列为中国 TOP-LEVEL 国家重点实验室。实验室曾两次获得由国家
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天勤论坛：一：实验室及导师介绍
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浙大大大小小总共有 15 个实验室和团队。大部分的导师会以团队或者实验室的形式在一起工作，也有个别的导师单干。浙大各实验室工程居多，也有搞科研，发论文的。
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浙江大学实验室及导师介绍
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——师兄师姐们的现身说法
1.2 20110505
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这里所列的是一些比较大的实验室和部分导师的信息，更加详细的实验室和导师介绍我
们会在复试前组织复试交流会，到时我们会请更多的师兄师姐与大家当面交流，解答大家关

微软正式发布Kinect for Windows及SDK

微软正式发布Kinect for Windows及SDK10月9日，微软正式在中国发布了Windows版Kinect感应器。

从现在起，企业可以充分利用Kinect 体感功能，为中国客户开发和部署商业解决方案。

同期，微软还发布了最新版本的Kinect for Windows软件开发工具包(SDK)，以及供全球下载的运行时间。

Kinect for Windows平台支持企业和开发者利用PC及其它Windows终端使用Kinect，以开发更多应用给用户带来更多创新体验。

Kinect for Windows平台包括Kinect for Windows感应器，Kinect for Windows 开发工具包(SDK)，以及商用许可。

Kinect for Windows能够帮助用户通过手势和语音与计算机进行自然交互，从而向各行业领导厂商提供全新的交互工具以改变其客户和员工的人机交互方式。

Kinect for Windows的发布意味着用户不再局限于使用键盘、鼠标或触控屏幕进行计算机操作，使用者只需给出口令即可完成应用命令操作。

如果他们想要在屏幕上移动对象，只需通过手势即可完成。

这一创新性的自然界面人机交互开启了全新的计算应用体验类别，其中包括：• 零售行业——与零售商店和公共场所数字标牌信息亭进行远程互动;• 医疗行业——充分利用语音和手势功能进行远程诊疗，以确保无菌环境和免控制要求;• 利用Kinect for Windows的人体跟踪功能来开发培训和模拟工具，如物理疗法应用、员工学习模块或体育健身应用;• 教育领域——在教室中，对数据进行可视化和操纵。

Kinect for Windows感应器中国地区建议零售价格为人民币1930元，可在京东商城网站购买。

Kinect for Windows感应器提供了Windows开发者所要求的功能和特性，其中包括：用户可在无需接触键盘或屏幕的情况下进行人机交互(例如在会议室、手术室或办公室)的近距离功能。

基于SpeechSDK的语音识别技术在三维仿真中的应用

Ｏ引言
随着计算机三维仿真技术的不断发展和应用领域
的不断扩大，与虚拟世界的交互方式也越来越丰富，简
阶段，中大多是利用了微软ＳｅｃＤ其ｐｅｈＳＫ开发包进行的开发，武汉大学开发的“ 于语音识别的火车票如基查询系统 ” ，上海交大的“ ａｅｔ ” ＣｌＣｎｒ系统，茜ｌｅ林等人设计的 “ 音关键字检出系统 ” 等。但是语音语
中图分类号：Ｐ９Ｔ３文献标识码：Ａ文章编号：７ — ２Ｘ２１）１０６ — ３１３６９（０１１— １００６
ＡｐｌａｉｎｏｐｅｈＲｅｏｎｔｎＴｅｈｏｏｙｉＤｐｉｔｆＳｅｃｃｇｉｉｃｎｌｇｎ３ｃｏｏＳｍｕａｉｎＢａｅｎＳｅｃＤＫｉｌｔｓｄｏｐｅｈＳｏ
第２卷１
第ｌ期ｌ
计算机技术与发展
ＣＯＭＰｒＲＣＨＮＯＬＵＥＴＥＯＧＹＡＮＤＤＥＶＥＬＯＰＭＥＮＴ
２１年１月０１１Ｖｏ｜１Ｎｏ１ｌ２．ｌＮＯ．２１Ｖ０１
基于ＳｅｃＤ的语音识别技术ｐｅｈＳＫ在三维仿真中的应用
林呜霄
（同济大学电子与信息技术学院，上海２１０）０８４
摘要：随着三维仿真技术的不断发展，单的人机交互方式已经不能满足人们对仿真环境真实感和沉浸感的要求。针简
对于此，出了将基于ＳｅｃＤ５１提ｐｅｈＳＫ．的语音识别技术应用到三维仿真平台的构想，析了ＳｅｃＤ５１工作原理，分ｐｅｈＳＫ．的着重研究了其语音识别接口，将语音识别应用到三维仿真程序中的可能性和关键技术进行了研究。提出了一种实现动对态词汇识别的方法，过一个简单的实例展示了实现这类技术的框架和方法，设计有语音识别功能的三维仿真程序并通对有一定的参考价值。关键词：识别；语音三维仿真；ｐｅｈＳＫＣＭ；音控制ＳｃＤ；Ｏ语ｅ

基于Microsoft Speech SDK和OGRE的语音驱动三维面部动画研究

３ＸＭＬ表情标签
ＭｉｃｍｓｏｆＳｐｅｅｃｈＳＤＫ可以解析符合超文本标记语言的ＸＭＬ格式文件．用于文本信息输入．我们在其原有标签基础上增加了表情标签＜ｆａｃｉａｌ＞＜／ｆａｅｉａｌ＞．由于ＯＧＲＥ的面部动画提供了一个具有 ” ｓａｄ ” 、 ” ｈａｐｐｖ ” 、 ” ｍａｄ ” 三个维度的表情模型，我们亦为添加的表情标签设置了三个属性＂ｓａｄ ” 、 ” ｈａｐｐｙ ” 、 ” ｍａｄ ” ，并且每个属性的取值范围为０ — １０，如下：
０引言
１系统原理与结构
语音驱动三维面部系统．主要包括逻辑分析器、１ＴｒＳ引擎、动画合成器等多个模块．能够对于输入的ＸＭＬ格式汉语文本提供ＴＴＳ语音输出以及生动的二：维动画同步．本系统基于ＭｉｃｒｏｓｏｔｆＳｐｅｅｃｈＳＤＫ５．１和ＯＧＲＥ三维渲染引擎．下文对系统实现的关键技术给出了描述．系统流程图如图１所示。
本系统基于Ｍｉｃ１＂ＯｓｏｆｔＳｐｅｅｃｈＳＤＫ５．１．该ＳＤＫ提供了一套语音识别（ｓＲ）和语音合成ｒｒｒｓ）系统接口，完全支持简体中文语音系统的开基于语音驱动的三维动画技术是当前计算机图形学以及虚拟现发。它基于ＣＯＭ标准开发，使程序设计人员从复杂的语音技术细节中实领域的研究热点之一．九十年代末期．基于英文文本的语音驱动的解放出来．仅需面向逻辑问题即可使用ＳＤＫ中的资源开发语音识别口型动画技术得到的迅速的发展．随后该技术在汉语语音驱动动画技（ｓＲ）和语音合成（１Ｔｒｓ）的应用程序，ＭｉｃｒｏｓｏｔｆＳｐｅｅｃｈＳＤＫ５．１结构如图术领域也得到了广泛的应用语音驱动三维动画技术．将口型动画参２所示。数和表情动画参数分离为两个正交分量。在汉语口型动画领域哈尔滨２．２ＯＧＲＥ三维渲染弓１擎简介工业大学、四川大学等在１３型实时模拟技术方面取得了较好的成果．ＯＧＲＥｆＯｂｉｅｃｔ — ＯｉｒｅｎｔｅｄＧｒａｐｈｉｃｓＲｅｎｄｅｉｒｎｇＥｎｇｉｎｅ）是一个基于但都是基于静态人脸模型数据库实现．其方法在实际虚拟现实产品开ｃ＋＋的面向对象的商业级的３Ｄ渲染引擎．ＯＧＲＥ拥有良好的内部构发中应用的难度较大本文以ＭｉｃｒｏｓｏｔｆＳｐｅｅｃｈＳＤＫ提供的１ｖＩ．Ｓ接口架．可以使研发人员更容易、更直接地利用硬件加速的３Ｄ图形系统以及ＯＧＲＥ的ＦａｃｉａｌＡｎｉｍａｔｉ０ｎ模型为基础．扩展了ＸＭＬ标记增加表开发应用ＯＧＲＥ对于底层的渲染系统库（Ｄｉｒｅｃｔ３Ｄ和ＯｐｅｎＧＬ）提供情标签并构建了一个便于复用的准工业级汉语语音驱动面部动画解同等支持．并且隐藏了所有细节．提供了一个基于世界对象和其他直决方案观类的接口

基于加权算法的汉语语音同步三维口型动画研究

，
ｎｔＯｍｕｈ．Ｃｏｎｅｔｄｗｉｈｏｒｄｃｓｏｓｅｅｒｈｅ，ｔｓＰａｅｔｆｒｒｏｎｄｏＳｃｎｃｅｔｕｒｐｅｅｅｓｒ ’ｒｓａｃｓｈｉＤｒｐｕｓｏｗａｄｓａｓｕ
ｗｅｇｉｇｃｎｒｌａｇｒｔｉｈｎｅａｉｎｏｆｔｈｎｇｎａｏｏｔｈａｎｈｅｔｍｅｉｈｔｎｏｔｏｌｏｉｈｍｗｔｔｅｉｔｇｒｔｏｈｈｅｃａｉｇｌｗｆｍｕｈｓｐｅａｄｔｉ
２０１生２
４月
图学学报
ＪＵＲＮＡＬＦＲＡＰＨＩＳＯＯＧＣ
Ａｐｉ２０１ｒｌ２、０．ＮＯ．，１３３２
第３３卷２期第
基于加权算法的汉语语音同步三维口型动画研究
毕永新韩慧健２周世文，，
关键词：汉语语音同步；三维口型动画；加权控制算法
文章编号：２９ —０Ｘ（０２０ —０８００５３２２１）２０９ —５
中图分类号：Ｔ１Ｐ９３文献标识码：Ａ
பைடு நூலகம்
ＲｅｅｒｈｏｈｅＣｈｉｓｓａｃｎｔｎｅｅｐｈｏｅｉＤｏｔｎｉａｉｎｂａｅｎｗｅｇｅｎｔｃ３ｍｕｈａｍｔｏｓｄｏｉｈｔｄ
．
ｌｂｌｎｓｎｅｃａｄｐｒｇａｈｎｃｍｐｅ３ｄｉｅｉｎｌｏｅＴｈｉｍｏｅｃｎａｅｉａｅｔｎｅｎａａａｒｐａｄｏｏｓａ一ｍｎｓｏａｍｄ１ｓｄｌａｓｎｈｏｉｅｔｅｃｎｉｕｏｌｃｎｇｎｕｔｈｐｅｗｉｈｔｏｎｙｃｒｎｚｈｏｔｎｕｓｙｈａｉｇｍｏｈｓａｔｈｅｓｕｄｓＡｒｎｓｔｏｎｓｑｎｃｔａｉｉｅｕｅｅｏｆ

Microsoft speech语音技术概述

Microsoft speech语音技术概述Microsoft Speech SDK提供关于语音处理的一套应用程序编程接口SAPI（Speech Application Programming Interface）。

SAPI提供了实现文字-语音转换（Text-to-Speech）和语音识别（Speech Recognition）程序的基本函数。

Speech SDK是以COM接口的方式提供服务的。

Speech Recognition：语音识别编程涉及IsRecognizer,IsRecoContest/和IspRecoGrammar等多个语音识别引擎接口。

类中定义3个借口指针m_cpReconEngine,m_cpRecoCtext和m_cpDictationGrammer,分别用于引用语音识别引擎的三个重要的接口IspRecognizer,IspRecoContext和IspRecoGrammar。

初始化函数Initialize设定了语音识别的基本工作环境。

包括引擎，识别上下文，语法，音频和时间等的初始化。

释放函数Destroy被类的析构函数调用，释放了类所引用的所有接口。

函数Start和Stop用来控制开始和停止接受及识别语音。

它们通过引擎接口SetRecoState方法实现函。

函数GetText是获取从语音中已识别出的文字的关键，应该在响应识别引擎事件/消息的响应函数中调用。

首先声明一下，以下代码不是本人自己所写，也是好不容易搜到一些资料，给大家分享一下，帮助那些急需要这些资料的朋友们，希望那位前辈不要介意。

在相应的头文件里加上这些数据：#include <sphelper.h>#define GID_DICTATION 0// Dictation grammar has grammar ID 0#define GID_CMD_GR 33333#define WM_RECOEVENT WM_USER+1在定义的类里添加以下方法和数据：void RecoEvent();void InitSR();BOOL b_initSR; //Have init the SR engine?BOOL b_Dic_Grammar; //is the Dic Grammar active?BOOL b_Cmd_Grammar; //is the Cmd Grammar active?BOOL m_bInSound;BOOL m_bGotReco;CComPtr<ISpRecoContext> m_cpRecoCtxt;CComPtr<ISpRecoGrammar> m_cpDictationGrammar;CComPtr<ISpRecoGrammar> m_cpCmdGrammar;CComPtr<ISpRecognizer> cpRecoEngine;CString m_inputv;//以下是响应函数：afx_msg void OnStartText();afx_msg void OnStartCMD();在类的实现里要写以下数据：m_inputv = _T("");InitSR(){ //SR Initm_bGotReco=FALSE;m_bInSound=FALSE;HRESULT hr = S_OK;hr = cpRecoEngine.CoCreateInstance(CLSID_SpInprocRecognizer); //创建识别引擎COM实例if( SUCCEEDED( hr ) ){hr = cpRecoEngine->CreateRecoContext( &m_cpRecoCtxt );//创建识别上下文对象}elseMessageBox("error1");// Set recognition notification for dictationif (SUCCEEDED(hr)){hr = m_cpRecoCtxt->SetNotifyWindowMessage( m_hWnd, WM_RECOEVENT, 0, 0 );//设置消息机制}elseMessageBox("error2");if (SUCCEEDED(hr)){const ULONGLONG ullInterest = SPFEI(SPEI_RECOGNITION); //我们关心的事件hr = m_cpRecoCtxt->SetInterest(ullInterest, ullInterest);}elseMessageBox("error3");// create default audio objectCComPtr<ISpAudio> cpAudio;hr = SpCreateDefaultObjectFromCategoryId(SPCAT_AUDIOIN, &cpAudio);//建立默认的音频输入对象//设置识别引擎输入源hr = cpRecoEngine->SetInput(cpAudio, TRUE);b_initSR = TRUE;//创建听写模式的语法对象hr = m_cpRecoCtxt->CreateGrammar( GID_DICTATION, &m_cpDictationGrammar );if (SUCCEEDED(hr)){//加载词典hr = m_cpDictationGrammar->LoadDictation(NULL, SPLO_STATIC);}elseMessageBox("error4");if (FAILED(hr)){m_cpDictationGrammar.Release();MessageBox("start SR error");}//创建命令模式的语法对象hr = m_cpRecoCtxt->CreateGrammar( GID_CMD_GR, &m_cpCmdGrammar);if( FAILED(hr) ){MessageBox("Error CreateGrammar","Error",MB_OK);}WCHAR wszXMLFile[20]=L"";//ANSI转UNINCODEMultiByteToWideChar(CP_ACP, 0, (LPCSTR)"CmdCtrl.xml" , -1, wszXMLFile, 256); //从文件中读取语法词典hr = m_cpCmdGrammar->LoadCmdFromFile(wszXMLFile,SPLO_DYNAMIC);if (FAILED(hr)){MessageBox("Error LoadCmdFromFile","Error",MB_OK);}}。

语音驱动人脸口型和面部姿势动画的研究

语音驱动人脸口型和面部姿势动画的研究语音驱动人脸动画合成的研究是自然人机交互领域的重要内容。

目前，还没有一个较好的方法来实现语音同时驱动人脸口型动画和面部姿势，这就使得生成的虚拟人的表情木讷、呆滞，从而降低了人机交互的可理解性和认知度。

因此，我们的目标是探索研究一种语音可视化新方法，并建立一个基于汉语的虚拟人语音动画合成系统。

我们提出一种基于混合模型的语音可视化协同发音建模方法，该方法可以使语音同时驱动虚拟人唇部、头部、眼睛和眉毛等部位从而合成更为细腻、生动的动画。

通过该项目的研究，可以实现语音对整个面部和头部的驱动，使虚拟人具有更加丰富、真实的表情。

关键词：人脸语音动画；语音可视化建模；口型动画1 引言语音驱动人脸动画合成的研究是自然人机交互领域的重要内容。

语音驱动人脸动画合成是对一个人的声音进行处理，使之在人脸头像上合成与语音对应的口型动画（lip animation）和面部表情（facial expressions）。

目前，这方面的研究主要集中在合成同步、精确的口型动画，以及通过语音分析实现对面部表情的分类上，还没有一个较好的方法来实现语音同时驱动虚拟人的口型动画和面部姿势（facial gestures or visual prosody）。

所谓面部姿势是指头部动作（head movements）、眼睛动作（eye movements）和眉毛动作（eyebrow movements）等非语言信息。

相对于口型动画与语音有明显的关联关系，面部姿势跟语音的关联关系比较微弱，因此获得比较准确的面部姿势比较困难，这就使得语音驱动人脸动画的表情木讷、呆滞，没有较为丰富的信息反馈，从而降低了人机交互的可理解性和认知度，这是语音驱动人脸动画领域必须解决的瓶颈。

2 语音可视化建模为了实现语音同步驱动人脸口型和面部姿势，语音可视化建模是必不可少的一步。

语音可视化建模是语言信息与合成人脸的接口，是驱动人脸产生语音动画的核心结构。

语音驱动人脸唇形动画的实现

摘要：提出了一种实现语音直接驱动人脸唇形动画的新方法。结合人脸唇部运动机理，建立了与唇部运动相关肌肉拉伸和下颌转动的唇
形物理模型，对输入的语音信号进行分析和提取其与唇部运动相关的特征参数，并直接将其映射到唇形物理模型的控制参数上，驱动唇形
动画变形，实现输入语音和唇形动画的实时同步。仿真实验结果表明，方法有效实现了语音和唇形的实时同步，唇形动画效果更接近自该
ＬＮＡｉｕＺＩ．ａ，ＨＡＮｎｕＷＡｉｎ，ＨＡＯＧｕｎ－ｎｈＧＷｅ￣ｎ，ＮＧＹ．Ｚｍｉａｇｕｊ
（．ｈｏｍｍｕｉａｉｎ＆ＩｆｒｔｎＥｎｉｅｒｎ，ｈｎｈｉ１ＳｃｏｌＣｏｏｆｎｃｔｏｎｏｍａｉｇｎｅｇＳａｇａｏｉＵｎｉｅｓｔ，ｈａｇａ００２ｖｒｉｙＳｎｈｉ０７；２
ｍｏｉｎ，ｅｐｓｃｌｔｏｔｈｙｉａｈｍｏｄｌｏｅｆｍｕｓｌｓａｄｍａｄｂｅｃｒｅｐｎｄｎｉｏｏｓｅｔｂｉｈｄａｄｔｅｉｐｔｐｅｈｉｎａｙｅｄｐｒｍｅｅｉｅｃｅｎｉｌｏｒｓｏｉｇｔｌｍｔｎｉｓａｌｓｅ，ｎＯｐｉｎｎｕｅｃｓａｌｚｄａａａｔｒｄｈｓｎｚｉｔｅｆａｕｅｃｅｃｅｔ，ｄｔａｒｐｅｅｃｎｒｌｃｅｃｅｓｏｅｌｄｌｔｅｅｌｉｔｎｉｒｎｄｒｃｌｎｕｔｐｅｈ，ｎｏｔｅｔｒｏｆｉｎｓａｔｅｍａｐｄｔｔｏｔｏｆｉｎｔｆｔｉｍｏｅ，ｎｔｉａｍａｉｓｄｖｅｉｅｔｙｂｙｉｐｅｃｈｉｎｈａＯｈｏｉｈｐｈｈｐｎｏｉｓａｄｉｓｒａ —ｉｙｃｒｎｚｔｎｉｒａｉｅ．Ｔｅｒｓｌｓｏｉｎｔｅｌｔｍｅｓｎｈｏｉａｉｓｅｌｚｄｈｅｕｔｆｓｍｕｌｔｎｈｗｈｔｔｅｉｐｔｓｅｃｎａｉｌｌｉｔｏｓｓｎｈｏｉｅｒｏａｏｓｓｏｔａｎｕｐｅｈａｄｆｃａｉａｍａｉｎｉｙｃｎｚｄｍｏｅｉｈｐｎｒｐｅｉｅｙａｄｅｃｅｔｙｉｉｙａｄｔｅｅｆｃｅｌｉｓｏａｉｌｉｎｍａｉｎｄｒｐｅｈａｅｇｅｔｙｉｒｖｅ，ａｄｄｅｔｅｌｄｌｉｒｃｓｌｆｉｎｌｎｔｓｗａ，ｎｉｈｎｆｅｔｒａｉｅｆｆｃａｐａｉｔｕｎｇｓｅｃｒａｌｍｐｏｄｎｕｏｔｉｍｏｅｓｈｔｌｏｉｒｈｐｉｄｐｎｅｔｔｅｇｏ￣ｃｆｃａｄｌｉｉｌｏｓｔｂｅｆｒｓｅｃｒｅｉｎｔｅｆｅｄｏａｉｕａｉｌｎｍａｉｎ．ｎｅｅｄｎｔｅｍｅａｉｌＯｈｍｏｅ，ｔｓａｓｕｉｌｏｐｅｈｄｖｎｌｉｌｆｖｏｓｆｃａｉｔｓａｉｐｓｈｉｒａｏ

基于HTK的语音驱动唇形动画的实现

ＣＲＬ９４３－，ＤｉｉｌＥｕｐｎｒｏａｉｎｇｔｑｉｍｅｔＣｏｐｒｔ，ＣｍｂｄｅＲａｏａｒｇｅ— ｉ
方向【１＿包括了语音输出，能够展现说话者面部表。它又
数目．且能够准确地识别语音文件中的音节．划分而并
情和嘴部、眼部等变化情况的３Ｄ人脸动画技术。语音的可视化是人脸动画的关键技术之［］２．－它要求实现３
收稿日期：０１Ｏ７２１ —１一１修稿日期：０１００２１ —１ —３
Ｍｉｏｏ公司对其不断增强和改进．使之在语音识别ｃｓｆｒｔ领域处于世界领先水平它是以隐马尔可夫模型
（ｉｄｎＭｒｏｏｅ，Ｍ）为语音识别的核心。ＨｄｅａｋｖＭｄｌＨＭ作ｓ
研究与开发
基于ＨＫ的语音驱动唇形动画的实现 ★ Ｔ
高春梅．郑伯Βιβλιοθήκη （．ｌ学计算机学院机器智能实验室，都６０６；．华师范大学数学与信息学院，充６７０）１Ｉｌ￣）大成１０４２西南３０２
０引言
近年来，视语音越来越受到人们的重视．成可已
在分析汉语连续语音识别中所用声学建模方法的基础上．本文提出一种基于严格声韵母的声学建模方
法．该方法不仅在上下文相关建模时大大减少了模型

VC++开发基于Microsoft Speech SDK的TTS软件

３软件设计
软件实现的功能：一是将文本转换为语音进行播放，二是将文本转换为语音保存为ＷＡＶ文件。软件运行界面如图１所示。
ＳｐｅｅｃｈＳＤＫ提供一套关于语音处理的应用程序编程接１：３ＳＡＰＩ（ＳｐｅｅｃｈＡｐｐｌｉｃａｔｉｏｎＰｒｏｇｒａｍｍｉｎｇＩｎｔｅｒｆａｃｅ），ＳＡＰＩ提供了开发文语转换（Ｔｅｘｔ－ｔｏ — Ｓｐｅｅｃｈ）程序和语音识别（ＳｐｅｅｃｈＲｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ）程序的基本函数，大大简化语音编程的难度，降低语音编程的工
摘要：基于ＭｉｃｒｏｓｏｆｔＳｐｅｅｃｈＳＤＫ提供的ＳＡＰＩ函数，用ＶＣ＋＋编写文语转换程序，给出了实现代码，完成文本朗读和语音保存为ＷＡＶ文件功能。关键词：ＴＴＳ软件；ＳＡＰＩ函数；ＩＳｐＶｏｉｃｅ接口；语音库
的过程，这个过音
素，并对文本中的数字、货币单位、单词变形以及标点等需要特
殊处理的符号进行分析，将音素生成数字音频，然后用扬声器
播放出来或者保存为声音文件用音频播放器播放。Ｍｉｃｒｏｓｏｆｔ

脸部识别专家系统（windows端）使用手册说明书

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基于LSTM-CBAM的音视频同步人脸视频生成

基于LSTM-CBAM的音视频同步人脸视频生成基于LSTM-CBAM的音视频同步人脸视频生成随着人工智能技术的不断发展，音视频处理和人脸识别技术在各个领域都得到了广泛的应用。

一种重要的应用就是音视频同步人脸视频生成，即通过一个音频源和一个人脸图像，生成一个与音频内容同步的人脸视频。

在传统的音视频同步人脸视频生成方法中，通常需要进行较为复杂的手动标定和编辑，耗时耗力且效果有限。

而基于深度学习的方法在这一领域中取得了显著的成功。

其中，长短期记忆网络（LSTM）和注意力机制的压缩-激励注意力模块（CBAM）在音视频处理和人脸识别领域都表现出良好的效果。

因此，将LSTM和CBAM应用于音视频同步人脸视频生成中，具有潜在的概念创新和技术突破。

LSTM是一种递归神经网络（RNN），能够处理序列数据并捕捉序列中的长期依赖关系。

在音视频同步人脸视频生成中，LSTM可以用于建模音频的时间序列特征，从而捕捉到语音的音节和音调等信息。

通过学习音频和人脸图像之间的时间对齐关系，LSTM可以生成与音频内容同步的人脸运动序列。

CBAM是一种基于注意力机制的压缩-激励模块，可以自适应地选择输入特征图的重要区域并增强它们。

在音视频同步人脸视频生成中，CBAM可以用于提取人脸图像的重要特征，并根据音频内容调整人脸图像的运动状态。

通过加权人脸图像的不同时间步的特征，CBAM可以生成更加准确和连贯的人脸视频。

基于LSTM-CBAM的音视频同步人脸视频生成模型的具体实现步骤如下：1. 数据准备：收集音频源和人脸图像数据，并进行预处理，如音频转换为频谱图，人脸图像进行裁剪和对齐。

2. 特征提取：使用卷积神经网络（CNN）提取音频和人脸图像的特征。

对音频使用Fast Fourier Transform（FFT）将其转换为频谱图，对人脸图像使用预训练的人脸识别模型提取特征。

3. 特征对齐：将音频的时间序列特征与人脸图像的特征进行对齐，使用LSTM学习两者之间的时间对齐关系。

基于汉语文本驱动的人脸语音同步动画的处理方法

基于汉语文本驱动的人脸语音同步动画的处理方法一、研究背景随着人工智能和计算机图形学技术的不断发展，人脸语音同步动画技术逐渐成为了一个热门研究领域。

该技术的应用涉及到虚拟主持人、语音合成、影视特效等多个领域。

而汉语文本作为一种复杂而丰富的语言，其语音与面部表情之间的同步关系更复杂。

基于汉语文本驱动的人脸语音同步动画的处理方法成为了有待解决的重要问题。

二、研究意义研究基于汉语文本的人脸语音同步动画处理方法，不仅可以提高虚拟形象的逼真度，还可以在视听娱乐、上线教育、文化传播等领域广泛应用。

单纯基于英语文本的同步动画处理方法在处理汉语文本时可能存在一些局限性，因此有必要针对汉语特性提出相应的处理方法，为相关领域的发展提供技术支持。

三、文本理解与词性标注在进行人脸语音同步动画处理时，首先需要进行文本理解与词性标注。

汉语文本中的词性丰富多样，需要通过自然语言处理技术对文本内容进行分析和标注，以便于后续的处理与分析。

常见的词性包括名词、动词、形容词、副词等，它们对面部表情和语音的同步处理起着重要的指导作用。

四、音素分析与发音模型在进行汉语文本的语音处理时，需要对文本进行音素分析，并建立对应的发音模型。

汉语文本包含多音字和浊音清音变化，因此需要借助语音合成技术，将文本转化为对应的发音模型，并结合面部运动模型，实现语音与面部表情的高效同步。

五、面部表情生成与同步基于汉语文本进行人脸语音同步动画处理时，需要根据文本内容生成相应的面部表情，并进行与语音的同步处理。

这一过程涉及到面部运动捕捉、表情合成、动画渲染等多个环节，需要充分考虑汉语文本的语音特点和面部表情的细微变化，以实现高质量的动画效果。

六、技术难点与解决方案在进行基于汉语文本的人脸语音同步动画处理时，存在一些技术难点，如音素模型的精准匹配、面部表情与语音的精准同步等。

针对这些难点，研究人员可通过改进文本处理算法、优化面部表情捕捉技术、提高语音合成质量等方式来解决问题，从而提高其同步动画处理的效果。

azure kinect dk原理

azure kinect dk原理
Azure Kinect DK是微软推出的一款深度相机开发包，它可以实现深度相机获取数据并可以被用于许多领域，如机器人控制、增强现实、虚拟现实、人体姿态检测等，使得这个设备很受欢迎。

它拥有四个主要组件：深度相机、RGB相机、多通道麦克风阵列和传感器条，一起构成了它的工作原理。

首先是它的深度相机，它是通过红外光来探测深度的，其数据由两个传感器获得，一个红外摄像机和一个可见的RGB摄像机，分别捕捉红外光和可见光。

其中，红外摄像机的工作原理是根据飞行时间法利用了测距原理，将红外光与应答时间相结合，计算出了物体到传感器的距离，输出深度信息。

而RGB摄像机则是捕捉与深度相机对齐的彩色图像，将深度图像与颜色图像无缝衔接，形成混合图像。

然后是它的多通道麦克风阵列，它是由七个麦克风组成的，可以捕捉来自多个来源的声音信号，是一个强大的音频系统。

由于麦克风的数量和布局，可以实现空间声源定位和语音增强等功能，大大提升了它的可用性。

最后是它的传感器条，它包含了各种传感器，如温度、湿度、气压、陀螺仪、加速度计等，可以测量许多环境变量和设备状态，这些数据可以用于更高级别的操控和任务规划。

以上是Azure Kinect DK的主要组件。

它们一起协作，构成了一个功能齐备，性能稳定的深度相机开发包。

通过这个设备的应用，可以完成多种需要深度信息的视觉任务，如SLAM、目标跟踪、人脸识别等，可以应用在机器人、自动驾驶、医疗、安防等领域内。

相信它的应用领域会越来越广泛，未来会有更多的创新和发展。

基于Microsoft Speech SDK和OGRE的语音驱动三维面部动画研究

基于Microsoft Speech SDK和OGRE的语音驱动三维面部动画研究【摘要】本文介绍了一种基于Microsoft Speech SDK作为语音引擎和OGRE （Object-Oriented Graphics Rendering Engine）作为三维动画渲染引擎语音驱动三维面部动画系统，使用Microsoft Speech SDK提供的TTS（Text To Speech）接口将带有表情标记的XML文本转化为语音的同时提取音素关键字以及表情关键字并驱动OGRE的Facial Animation组件生成和语音指令同步的面部动画。

【关键词】Microsoft Speech SDK；OGRE；面部动画0 引言基于语音驱动的三维动画技术是当前计算机图形学以及虚拟现实领域的研究热点之一，九十年代末期，基于英文文本的语音驱动的口型动画技术得到的迅速的发展，随后该技术在汉语语音驱动动画技术领域也得到了广泛的应用。

语音驱动三维动画技术，将口型动画参数和表情动画参数分离为两个正交分量。

在汉语口型动画领域哈尔滨工业大学、四川大学等在口型实时模拟技术方面取得了较好的成果，但都是基于静态人脸模型数据库实现，其方法在实际虚拟现实产品开发中应用的难度较大。

本文以Microsoft Speech SDK提供的TTS接口以及OGRE 的Facial Animation模型为基础，扩展了XML标记增加表情标签并构建了一个便于复用的准工业级汉语语音驱动面部动画解决方案。

1 系统原理与结构语音驱动三维面部系统，主要包括逻辑分析器、TTS引擎、动画合成器等多个模块，能够对于输入的XML格式汉语文本提供TTS语音输出以及生动的三维动画同步，本系统基于Microsoft Speech SDK 5.1和OGRE三维渲染引擎，下文对系统实现的关键技术给出了描述，系统流程图如图1所示。

图1 语音驱动三维面部系统流程图2 关键技术简介2.1 Microsoft Speech SDK简介图2 Microsoft Speech SDK 5.1结构本系统基于Microsoft Speech SDK 5.1，该SDK提供了一套语音识别（SR）和语音合成（TTS）系统接口，完全支持简体中文语音系统的开发。

音频与动作两种驱动说话人脸视频生成综述

音频与动作两种驱动说话人脸视频生成综述
苏红旗;黄玉;李璐
【期刊名称】《电子技术与软件工程》
【年(卷),期】2022()21
【摘要】本文研究的说话人脸视频生成由于在虚拟代理、视频会议、艺术/电影制作中的广泛应用而引起了广泛的研究关注。

针对说话人脸视频生成,在驱动方面,主要分为音频驱动和动作驱动,在技术方面,主要分为基于2D和基于3D的方法。

在本次调查中,我们首先分别总结了人脸视频生成的音频和动作这两种驱动基于2D 和3D两种方法的国内外最新进展和技术趋势,并对关键技术原理进行了详细的解释与分析。

其次总结了该领域使用的基准数据集和评估指标。

最后我们希望这项调查能够为深度人的生成的未来前景提供一些启示,并为数字人的全面应用提供有益的基础。

【总页数】6页(P174-179)
【作者】苏红旗;黄玉;李璐
【作者单位】中国矿业大学(北京)机电与工程学院
【正文语种】中文
【中图分类】TP3
【相关文献】
1.针对无线移动环境的音频同步视频连环画的自动生成
2.基于关键点表示的语音驱动说话人脸视频生成
3.音频驱动跨模态视觉生成算法综述
4.斜拉桥桥塔船撞安全评估分析
5.基于音频驱动的遮挡下人脸表情重建技术
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油箱刻度的CAD求解方法

在竞争日益激烈的市场竞争环境下,能够根据市场的变化和客户需求的改变而迅速变更产品设计和市场策略是十分重要的。

随着竞争的加剧,产品的设计周期大大缩短,产品的设计越来越复杂,这就需要企业能够在短时间内设计出美观、实用和高质量的产品,来满足市场和客户的要求。

客户对产品外观和实用性的要求,越来越多的产品和零件都不再是简单的满足使用要求,而是被设计的更加美观并符合用户的使用习惯,因此出现了越来越多的曲面零件。

但曲面零件在设计和制造中会面临众多的难题,例如零件的重量、体积、强度、刚度等等都很难计算,原来的经验设计法在新的环境下趋于疲惫,这就需要找到一种更加快捷准确的方法来完成曲面零件的设计和制造,使企业在新的市场环境下得到发展。

某小型内燃机油箱的形状如图1所示。

油箱用半透明塑料制成,为了直观地观察油箱内所剩燃料的多少,需要在油箱表面上标明刻度。

但摆在面前的技术难题是:由于油箱的形状复杂,油面高度并不和油的体积成比例,因此标示的刻度也不是均匀的,找到刻度的规律成为设计人员的难题。

若分段进行手工计算,既复杂又不精确,因此借助计算机来完成此任务是明智的选择。

图1油箱外形计算机辅助设计(Computer Aided Design),简称CAD。

它是把计算机技术引人设计过程.利用计算机来完成汁算、选型、绘图及其他作业的一种现代设计方法。

CAD 是设计中应用计算机进行设计信息处理的总称。

它应包括产品分折计算和自动绘图两部分功能,甚至扩展到具有理辑能力的智能CAD。

CAD 是产品或工程的设计系统,所以CAD 系统应能支持包括:分析、计算、综合、创新、模拟及绘图等各项基本设计活动。

CAD 的基础工作是建立产品设计数据库、图形库、应用程序库。

Pro/ENGINEER 是美国PTC 公司的标志性CAD 软件产品,是一套由设计至生产的机械自动化软件。

自90年代中期,国内许多大型企业开始选用Pro/ENGINEER,发展至今,已拥有相当大的用户群。

audio2face用法 -回复

audio2face用法-回复Audio2Face 是一种神奇的技术，它能够根据语音输入，自动生成面部表情。

这项技术为虚拟角色和人机交互带来了新的发展机遇。

在这篇文章中，我将一步步地回答关于Audio2Face 的用法，带你深入了解这一令人着迷的技术。

首先，让我们从了解Audio2Face 的基本原理开始。

这项技术是由英伟达公司开发的，它基于人工智能和生成对抗网络（GAN）的原理。

Audio2Face 利用了深度学习的方法，通过训练虚拟角色的面部表情数据集，使其能够准确地根据语音输入生成逼真的面部表情。

使用Audio2Face 的第一步是收集并准备面部数据集。

这个过程涉及到使用摄像机拍摄许多不同的面部表情，并记录对应的音频输入。

为了获得高质量的数据集，需要确保光照和摄像条件的一致性，以及尽可能准确地记录音频输入。

这个数据集将成为训练模型的基础，对于生成准确的面部表情至关重要。

接下来，我们需要使用深度学习技术训练模型。

训练过程中，我们将使用生成对抗网络（GAN）算法，将输入的音频与相应的面部表情进行对齐，使模型能够学习到它们之间的关联性。

训练模型需要耗费大量计算资源和时间，因此需要具备一定的计算能力和训练经验。

一旦训练完成，我们就可以开始使用Audio2Face 进行实时生成面部表情了。

这个过程涉及到输入语音，并使用训练好的模型生成相应的面部表情。

根据输入的语音内容和情感，模型能够自动调整生成的面部表情，使其与语音输入保持一致，并能够准确地传达情感和语义信息。

在使用Audio2Face 时，我们还可以进行一些模型调整和优化。

例如，我们可以继续收集更多的数据，并对模型进行再次训练，以获得更准确的面部表情生成效果。

此外，我们还可以通过对模型进行微调来适应不同的语音输入和人物特征，以满足不同应用场景的需求。

除了以上的用法，Audio2Face 还有一些其他的应用领域。

例如，它可以用于电影和游戏行业，为虚拟角色赋予更加真实的表情和情感；它还可以用于人机交互中，使机器能够更加准确地理解和回应用户的语音指令和情感；此外，它还可以用于虚拟现实和增强现实技术中，为用户提供更加身临其境的交互体验。

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基于Microsoft Speech SDK和OGRE的语音驱动三维面部动画研究
【摘要】本文介绍了一种基于Microsoft Speech SDK作为语音引擎和OGRE （Object-Oriented Graphics Rendering Engine）作为三维动画渲染引擎语音驱动三维面部动画系统，使用Microsoft Speech SDK提供的TTS（Text To Speech）接口将带有表情标记的XML文本转化为语音的同时提取音素关键字以及表情关键字并驱动OGRE的Facial Animation组件生成和语音指令同步的面部动画。

【关键词】Microsoft Speech SDK；OGRE；面部动画
0 引言
基于语音驱动的三维动画技术是当前计算机图形学以及虚拟现实领域的研究热点之一，九十年代末期，基于英文文本的语音驱动的口型动画技术得到的迅速的发展，随后该技术在汉语语音驱动动画技术领域也得到了广泛的应用。

语音驱动三维动画技术，将口型动画参数和表情动画参数分离为两个正交分量。

1 系统原理与结构
语音驱动三维面部系统，主要包括逻辑分析器、TTS引擎、动画合成器等多个模块，能够对于输入的XML格式汉语文本提供TTS语音输出以及生动的三维动画同步，本系统基于Microsoft Speech SDK 5.1和OGRE三维渲染引擎，下文对系统实现的关键技术给出了描述，系统流程图如图1所示。

图1 语音驱动三维面部系统流程图
2 关键技术简介
2.1 Microsoft Speech SDK简介
图2 Microsoft Speech SDK 5.1结构
本系统基于Microsoft Speech SDK 5.1，该SDK提供了一套语音识别（SR）和语音合成（TTS）系统接口，完全支持简体中文语音系统的开发。

它基于COM 标准开发，使程序设计人员从复杂的语音技术细节中解放出来，仅需面向逻辑问题即可使用SDK中的资源开发语音识别（SR）和语音合成（TTS）的应用程序，Microsoft Speech SDK 5.1结构如图2所示。

2.2 OGRE三维渲染引擎简介
OGRE（Object-Oriented Graphics Rendering Engine）是一个基于C++的面向对象的商业级的3D渲染引擎，OGRE拥有良好的内部构架，可以使研发人员更容易、更直接地利用硬件加速的3D图形系统开发应用。

OGRE对于底层的渲染系统库（Direct3D和OpenGL）提供同等支持，并且隐藏了所有细节，提供了一个基于世界对象和其他直观类的接口。

3 XML表情标签
Microsoft Speech SDK可以解析符合超文本标记语言的XML格式文件，用于文本信息输入，我们在其原有标签基础上增加了表情标签〈facial>〈/facial>，由于OGRE的面部动画提供了一个具有”sad”、”happy”、”mad”三个维度的表情模型，我们亦为添加的表情标签设置了三个属性”sad”、”happy”、”mad”，并且每个属性的取值范围为0-10，0为该分量幅度最小，10为最大，标记范例如下：
〈vo lume level=“100”>
〈facial type = “happy” level =“5”>
今天天气真好啊
〈/facial>
〈/volume>
〈volume level=“100”>
〈facial type = “sad” level =“10”>
高等数学考试没有及格
〈/facial>
〈/volume>
4 逻辑分析器
本系统的逻辑分析器，对输入的XML文本的语段逐一进行解析，首先提取表情标签，作为该语段的面部动画表情驱动分量、将语段中的汉语文本转化成汉语语音学的拼音并且根据可调节频率进行音素抽样作为面部动画的音素驱动分量，并将过滤表情标签后的文本信息交于TTS引擎进行语音转换，流程图如图3所示。

图3 逻辑分析器模块流程图
5 TTS模块
本系统主要使用Speech SDK提供的ISpV oice接口实现文本至语音的转换（TTS），该接口提供了许多成员方法，以下简要介绍一下与本系统相关的几个主要成员函数的用法：
HRESULT Speak（const WCHAR *pwcs，DWORD dwFlags，ULONG *pulStreamNumber）；
功能：将指定的文本文件（或字符串）以音频形式输出
参数：*pwcs 指向文本文件或字符串的指针，文本要求为Unicode编码，如果是其它编码形式的字符串必需先转换为Unicode。

dwFlags 为Speak的工作方式的标志位，其中SPF_IS_XML 表示指定转换文本含有XML标签。

PulStreamNumber 输出，用来获取去当前文本输入的等候播放队列的位置，只有在异步模式才有效。

HRESULT SetSyncSpeakTimeout（ULONG msTimeout）；
HRESULT GetSyncSpeakTimeout（ULONG *pmsTimeout）；。