复旦&腾讯优图联手打造AI模型MDT-A2G：语音同步生成手势，赋能虚拟交互
上海，2024年8月29日 – 复旦大学与腾讯优图实验室近日联合发布了全新AI模型MDT-A2G，该模型能够根据语音内容同步生成相应的手势动作，为虚拟交互体验带来革新。
MDT-A2G的诞生源于对人类自然交流方式的深度学习。在日常对话中，手势作为一种重要的非语言表达方式，能够丰富语义，增强情感传递，提升交流效率。MDT-A2G正是致力于将这种自然的手势表达融入虚拟世界，让计算机能够更加生动、自然地进行“表演”。
多模态信息融合，打造逼真手势
MDT-A2G的核心技术在于多模态信息融合。该模型能够综合分析语音、文本、情感等多种信息源，并通过去噪和加速采样等技术，生成连贯逼真的手势序列。这意味着，MDT-A2G不仅能够根据语音内容生成对应的手势，还能根据情感语境调整手势表达，使其更具人性化。
技术原理：多层级深度学习
MDT-A2G的技术原理主要包含以下几个方面：
- 多模态特征提取： 模型从语音、文本、情感等多种信息源中提取特征，并利用语音识别技术将语音转换为文本，以及情感分析技术识别说话人的情绪状态。
- 掩蔽扩散变换器： MDT-A2G采用了一种新型的掩蔽扩散变换器结构，通过逐步去除数据中的随机性来生成目标输出，类似于去噪过程。
- 时间对齐和上下文推理： 模型需要理解语音和手势之间的时间关系，确保手势与语音同步，并利用序列模型学习时间依赖性。
- 加速采样过程： 为了提高生成效率，MDT-A2G采用了一种缩放感知的加速采样过程，利用先前计算的结果来减少后续的计算量，从而加快手势生成的速度。
- 特征融合策略： 模型采用创新的特征融合策略，将时间嵌入与情感和身份特征结合起来，并与文本、音频和手势特征相结合，产生全面的特征表示。
- 去噪过程： 在生成手势的过程中，模型会逐步去除噪声，优化手势动作，确保生成的手势既准确又自然。
广泛应用场景，赋能虚拟交互
MDT-A2G的应用场景十分广泛，有望在以下领域发挥重要作用：
- 增强交互体验： 虚拟助手可通过MDT-A2G模型生成的手势来增强与用户的非语言交流，对话更加自然和人性化。
- 教育和培训： 虚拟教师或培训助手可以用手势来辅助教学，提高学习效率和参与度。
- 客户服务： 在客户服务场景中，虚拟客服助手可以通过手势来更清晰地表达信息，提高服务质量和用户满意度。
- 辅助残障人士： 对于听力或语言障碍人士，虚拟助手可以通过手势来提供更易于理解的交流方式。
未来展望：打造更具情感表达的虚拟交互
MDT-A2G的出现标志着虚拟交互技术迈上了新的台阶，它将为用户带来更加生动、自然、人性化的交互体验。未来，研究人员将继续探索更先进的AI模型，赋予虚拟角色更丰富的情感表达，打造更具沉浸感的虚拟世界。
项目地址：
- GitHub仓库：https://github.com/sail-sg/MDT
- Hugging Face模型库：https://huggingface.co/spaces/shgao/MDT
- arXiv技术论文：https://arxiv.org/pdf/2408.03312
【source】https://ai-bot.cn/mdt-a2g/
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