用python实现AI视频合成音频，并且嘴形能对的上 |
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要实现这样的程序，需要用到一些深度学习技术。以下是一个基本的实现思路： 1.收集视频和音频数据进行训练，数据最好是同步的。 2.使用深度学习模型，对视频帧进行关键点检测，从而获得嘴巴形态的坐标。 3.使用语音识别技术，将音频转换为文本。 4.将文本转换为发音序列，通过合成器生成对应的音频。 5.使用深度学习模型，将该发音序列映射到嘴型坐标序列。 6.将嘴型坐标序列与原始视频进行合成。 下面是一个简单的Python示例代码： import cv2 import dlib import numpy as np import librosa import argparse import os # 加载模型，使用dlib的68个特征点 predictor = dlib.shape_predictor('shape_predictor_68_face_landmarks.dat') detector = dlib.get_frontal_face_detector() # 视频处理类 class Video(object): def __init__(self, path): self.path = path self.cap = cv2.VideoCapture(path) self.fps = self.cap.get(cv2.CAP_PROP_FPS) self.width = int(self.cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH)) self.height = int(self.cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT)) self.total_frames = int(self.cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_COUNT)) def __del__(self): if self.cap.isOpened(): self.cap.release() def get_frame(self, indx): if indx >= self.total_frames: return None self.cap.set(cv2.CAP_PROP_POS_FRAMES, indx) ret, frame = self.cap.read() return frame # 语音处理类 class Audio(object): def __init__(self, path): self.path = path self.y, self.sr = librosa.load(path, sr=22050) def get_audio(self, start, end): return self.y[int(start*self.sr):int(end*self.sr)] # 合成程序 class Synth(object): def __init__(self): self.frame_size = 256 self.frame_shift = 128 self.window = np.hanning(self.frame_size) self.n_fft = self.frame_size def get_spectrogram(self, audio): stft = librosa.stft(audio, n_fft=self.n_fft, hop_length=self.frame_shift, win_length=self.frame_size, window=self.window, center=False) spectrogram = np.abs(stft)**2 return spectrogram def get_mel_basis(self, n_mels, fmin, fmax): return librosa.filters.mel(sr=self.sr, n_fft=self.n_fft, n_mels=n_mels, fmin=fmin, fmax=fmax) def get_mel_spectrum(self, spectrogram, mel_basis): mel_spectrum = np.dot(mel_basis, spectrogram) return mel_spectrum def get_audio(self, spect, wav_encoder): inv_mel_basis = np.linalg.pinv(self.mel_basis) inv_spectrogram = np.dot(inv_mel_basis, spect) return librosa.istft(inv_spectrogram, hop_length=self.frame_shift, win_length=self.frame_size, window=self.window) def synthesize(self, text): # 使用TTS合成声音 wav_encoder = TTS.synthesize(text) audio = np.array(wav_encoder.output.audio).astype(np.float32) audio /= np.max(np.abs(audio)) mel_basis = self.get_mel_basis(...) spectrogram = self.get_spectrogram(audio) mel_spectrum = self.get_mel_spectrum(spectrogram, mel_basis) # 使用深度学习模型, 将发音序列映射到嘴巴坐标系 landmarks = model(mel_spectrum) # 合并视频和音频 video = Video('./path/to/video') audio = Audio('./path/to/audio') for i in range(video.total_frames): frame = video.get_frame(i) gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY) faces = detector(gray, 0) if len(faces) == 1: landmarks = predictor(gray, faces[0]) landmarks = np.array([[p.x, p.y] for p in landmarks.parts()]) landmarks = landmarks[48:68] # 合成视频 cv2.imshow('frame', frame) if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'): break def save(self, output_path): out.release() cv2.destroyAllWindows() if __name__ == '__main__': parser = argparse.ArgumentParser() parser.add_argument('--text', type=str, help='要说的话') parser.add_argument('--output', type=str, help='输出路径') args = parser.parse_args() synth = Synth() synth.synthesize(args.text) synth.save(args.output)需要注意的一些细节： 1.需要训练模型，以便将发音序列映射到嘴型坐标系。 2.将嘴巴形态与音频同步可能会很困难，因为光明不足、切换视角和数据延迟等原因可能导致偏差。 3.此代码可能不充分，具体部分还需要根据实际情况和需求进行调整和改进。 |
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