一种基于深度学习的语音驱动3D人物面部表情方法

摘要

本发明提供一种基于深度学习的语音驱动3D人物面部表情方法，包括以下步骤：从制作好的动画中获取语音并提取语音特征以得到融合语音特征，将其与控制器参数对应起来构成训练数据；搭建深度学习网络模型，对语音特征从多个维度进行建模，得到抽象特征用于训练和回归预测，得到面部表情控制器参数；将融合语音特征输入上述模型中，通过实际输出与目标输出的均方误差，利用Adam优化器最小化误差，优化网络参数，得到最终模型；将语音特征经过处理后输入深度学习网络模型中，回归预测得到控制器参数，用输出的控制器参数驱动动画模型以生成面部表情动画，可以更快地得到更加稳定的动画出品，同时降低了人力和时间成本。