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龍圖騰網(wǎng)恭喜天度(廈門)科技股份有限公司;廈門圖感科技有限公司申請的專利動靜特征融合的虛擬人嘴型驅動方法、裝置、設備和介質獲國家發(fā)明授權專利權，本發(fā)明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN119724193B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產權局官網(wǎng)在2025-05-16發(fā)布的發(fā)明授權授權公告中獲悉：該發(fā)明授權的專利申請?zhí)?專利號為：202510246463.4，技術領域涉及：G10L15/25；該發(fā)明授權動靜特征融合的虛擬人嘴型驅動方法、裝置、設備和介質是由龔新法;柳欣;徐素文;彭淑娟;趙麗凱設計研發(fā)完成，并于2025-03-04向國家知識產權局提交的專利申請。

本動靜特征融合的虛擬人嘴型驅動方法、裝置、設備和介質在說明書摘要公布了：本發(fā)明提供一種動靜特征融合的虛擬人嘴型驅動方法、裝置、設備和介質，涉及音頻處理與圖像處理技術領域。該虛擬人嘴型驅動方法包含：S1、獲取語音數(shù)據(jù)，并提取語音特征。S2、對語音特征進行全局信息提取，獲取增強的動態(tài)全局特征。S3、對語音特征進行靜態(tài)局部特征提取，獲取靜態(tài)局部特征。S4、融合語音特征、增強的動態(tài)全局特征和靜態(tài)局部特征，獲取增強語音動靜特征。S5、獲取基于面部網(wǎng)格形變參數(shù)的帶噪聲的混合形變參數(shù)序列。S6、將增強語音動靜特征和帶噪聲的混合形變參數(shù)序列輸入降噪模塊，獲取預測的混合形變參數(shù)序列。其中，降噪模塊包括編碼塊、中間塊和解碼塊。帶噪聲的混合形變參數(shù)序列輸入編碼塊的卷積層。

本發(fā)明授權動靜特征融合的虛擬人嘴型驅動方法、裝置、設備和介質在權利要求書中公布了：1.一種動靜特征融合的虛擬人嘴型驅動方法，其特征在于，包含：獲取語音數(shù)據(jù)，并提取語音特征；對所述語音特征進行全局信息提取，獲取增強的動態(tài)全局特征；對所述語音特征進行靜態(tài)局部特征提取，獲取靜態(tài)局部特征；融合所述語音特征、所述增強的動態(tài)全局特征和所述靜態(tài)局部特征，獲取增強語音動靜特征；獲取基于面部網(wǎng)格形變參數(shù)的帶噪聲的混合形變參數(shù)序列；將所述增強語音動靜特征和所述帶噪聲的混合形變參數(shù)序列輸入降噪模塊，獲取預測的混合形變參數(shù)序列；其中，降噪模塊包括編碼塊、中間塊和解碼塊；所述帶噪聲的混合形變參數(shù)序列輸入編碼塊的卷積層；所述增強語音動靜特征輸入所述編碼塊、所述中間塊和所述解碼塊的Transformer層；獲取基于面部網(wǎng)格形變參數(shù)的帶噪聲的混合形變參數(shù)序列，具體包括：獲取基于網(wǎng)格頂點數(shù)據(jù)的嘴型動畫數(shù)據(jù)集作為目標模型；獲取帶有代表語音嘴型驅動的融合形變變形器的混合形變參數(shù)的三維虛擬人臉部模型作為源模型；使用虛擬人面部動畫數(shù)據(jù)映射模型，將源模型的形狀調整到目標模型的形狀，得到最終的混合形變參數(shù)序列；對所述最終的混合形變參數(shù)序列加入噪聲，獲取帶噪聲的混合形變參數(shù)序列；所述虛擬人面部動畫數(shù)據(jù)映射模型為： ；式中，為映射后的混合形變參數(shù)序列、為面部動畫數(shù)據(jù)的總幀數(shù)、為幀的序號、為第幀面部網(wǎng)格頂點數(shù)據(jù)、為標準面部網(wǎng)格頂點向量、為混合形變參數(shù)的總數(shù)量、為混合形變參數(shù)的序號、為第幀第個混合形變參數(shù)的值、為第個混合形變參數(shù)對應的面部網(wǎng)格頂點向量；噪聲添加模型為： ；式中，為帶噪聲的混合形變參數(shù)序列、表示噪聲添加模塊、為映射后的混合形變參數(shù)序列、為噪聲強度、為標準高斯噪聲。

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