MDT-A2G – 復旦&騰訊優圖推出的AI模型，可根據語音同步生成手勢

MDT-A2G是什麼

MDT-A2G是復旦大學和騰訊優圖聯合推出的AI模型，專門用於根據語音內容同步生成相應的手勢動作。MDT-A2G模仿人類在交流時自然產生的手勢，計算機能更加生動和自然地進行”表演”。MDT-A2G用語音、文本、情感等多種信息進行綜合分析，通過去噪和加速採樣等技術，生成連貫逼真的手勢序列。

MDT-A2G的主要功能

• 多模態信息融合：結合語音、文本、情感等多種信息源，進行綜合分析，生成與語音同步的手勢。
• 去噪處理：通過去噪技術，修正和優化手勢動作，確保生成的手勢動作準確且自然。
• 加速採樣：採用高效的推理策略，利用先前計算的結果來減少去噪計算量，實現快速生成。
• 時間對齊的上下文推理：強化手勢序列之間的時間關係學習，產生連貫且逼真的動作。

MDT-A2G的技術原理

• 多模態特徵提取：模型從語音、文本、情感等多種信息源中提取特徵。涉及到語音識別技術來轉換語音爲文本，以及情感分析來識別說話人的情緒狀態。
• 掩蔽擴散變換器：MDT-A2G使用一種新型的掩蔽擴散變換器結構。通過在數據中引入隨機性，然後逐步去除這些隨機性來生成目標輸出，類似於去噪過程。
• 時間對齊和上下文推理：模型需要理解語音和手勢之間的時間關係，確保手勢與語音同步。涉及到序列模型，能夠處理時間序列數據並學習時間依賴性。
• 加速採樣過程：爲了提高生成效率，MDT-A2G採用了一種縮放感知的加速採樣過程。模型用先前計算的結果來減少後續的計算量，從而加快手勢生成的速度。
• 特徵融合策略：模型採用創新的特徵融合策略，將時間嵌入與情感和身份特徵結合起來，並與文本、音頻和手勢特徵相結合，產生全面的特徵表示。
• 去噪過程：在生成手勢的過程中，模型會逐步去除噪聲，優化手勢動作，確保生成的手勢既準確又自然。

MDT-A2G的項目地址

MDT-A2G的應用場景

• 增強交互體驗：虛擬助手可通過MDT-A2G模型生成的手勢來增強與用戶的非語言交流，對話更加自然和人性化。
• 教育和培訓：虛擬教師或培訓助手可以用手勢來輔助教學，提高學習效率和參與度。
• 客戶服務：在客戶服務場景中，虛擬客服助手可以通過手勢來更清晰地表達信息，提高服務質量和用戶滿意度。
• 輔助殘障人士：對於聽力或語言障礙人士，虛擬助手可以通過手勢來提供更易於理解的交流方式。