一种语音驱动数字人口型的方法

本申请涉及数字人领域，公开了一种语音驱动数字人口型的方法，包括以下步骤：接收语音信号并提取时频特征，基于语音信号生成个性化的声纹特征，利用非线性动力学建模生成与语音信号同步的数字人口型，并通过时序建模方法确保口型与语音信号的精准同步。进一步，通过哈密顿系统对面部表情生成进行物理约束，确保生成的面部动作符合生物力学规律。最终，根据同步结果生成数字人口型视频并输出，具有个性化、高精度同步和自然的面部表情。本发明适用于医学科普、虚拟助手等领域，能够提高视频生成效率并增强用户体验。