360智汇云沉浸式AI交互数字人支持开发者灵活接入和私有化部署大模型服务，构建面向业务场景的实时音视频交互能力。系统集成了360智汇云自研的沉浸式AI交互数字人引擎与高性能 RTC 模块，保障音视频传输过程中的低延迟、高稳定性和高并发承载能力，实现自然流畅的沉浸式交互体验。

平台提供覆盖 Web、移动端、PC 等多端的 SDK 组件，支持快速集成、灵活扩展与本地部署，满足多种业务形态下的开发需求。本文将系统性介绍该产品的整体技术架构，包括沉浸式AI交互数字人的交互机制、数据流处理逻辑、渲染与合成路径、模型服务集成方案。

1. 沉浸式AI交互数字人介绍

1.1 定义

沉浸式AI交互数字人是一种融合了视觉感知、语音交互和大语言模型推理能力的智能交互体，能够实现实时、自然、具备人类表达能力的沉浸式交互体验。与传统的虚拟形象或语音助手不同，现代实时数字人不仅能“听懂”用户的语音，还能理解语境、读取情绪，并做出协调的语言与面部反馈。

该系统集成了语音识别（ASR）、大语言模型（LLM）推理、语音合成（TTS）以及虚拟人驱动等多项关键技术模块，具备高响应速度和上下文记忆能力，能够支持更加自然、人性化的人机对话。随着多模态 AI 技术的发展，沉浸式AI交互数字人正成为构建新一代人机交互接口的核心组件。

1.2 应用场景

沉浸式AI交互数字人作为融合语音、视觉与语言智能的综合交互体，已广泛应用于多个行业，助力构建自然、高效的人机协作体验。常见场景包括：

智能客服与虚拟助手：部署于客服系统中，数字人通过语音识别与大语言模型实现多轮对话，实时响应用户咨询、处理请求，并具备情绪识别与上下文记忆能力。
教育与培训：用于在线教育或企业培训，数字人支持语音问答、内容讲解与表情反馈，增强学习互动性与沉浸感。
金融与政务窗口：作为前台接待人员，数字人通过语音与视觉感知引导用户办理业务，支持人脸识别、语音表单填写与身份验证等功能。
媒体与内容生成：用于新闻播报、视频主持或虚拟直播等内容创作场景，数字人可根据脚本或实时输入生成语音与动画，提升内容生产效率。
医疗与心理陪伴：在问诊初筛、健康咨询或心理支持中，数字人以自然语言进行交流，结合情绪反馈功能，提升用户信任感与陪伴体验。
数字展厅与元宇宙导览：应用于展览展示、虚拟空间或数字城市，数字人通过语音交互提供导览讲解、交互引导与信息查询服务。

2. 沉浸式AI交互数字人基本原理

2.1 工作流程

360智汇云 AI 数字人产品同时支持语音、文本和图像的输入与输出，充分发挥多模态优势。

输入：系统接受用户的语音输入, 甚至是视频输入，比如用户的问题或请求（含语音、文字或图片）
输出：生成音视频同步的答复，一个有形象、会说话的虚拟数字人

360智汇云 AI 数字人产品支持多类型数字人模型，兼容主流的 STT、LLM 与 TTS 模型，覆盖全面、灵活可替换。用户可根据业务需求便捷集成，快速实现个性化配置与复杂对话能力的扩展，从而显著提升数字人的响应效果与交互体验。

核心组件：

常见的基本步骤：

用户设备上的麦克风捕捉语音信号，并对其进行编码，然后通过网络发送至云端运行的 Agent 程序。
接收到的语音被 ASR 转写为文本，为 LLM 生成输入内容。
转写后的文本会被整理成完整的上下文提示（prompt），然后由 LLM 进行推理处理。
模型生成的结果通常会经过 Agent 程序的逻辑处理，进行过滤或转换。
处理后的文本被送入 TTS，生成对应的语音输出。
TTS生成的音频输入送入虚拟人驱动模型，生成相应视频输出。
生成的语音和视频进行音视频同步再被发送回用户端，完成一个回合的语音交互。

2.2 实现方式

AI 数字人整体可划分为两大核心模块：Agent 与 虚拟人驱动。其中，Agent 负责实现对话功能并生成语音音频，支持三段式级联方案与端到端一体化方案，具体实现方式可参考：Voice Agent 介绍与实现方案

本文主要聚焦于另一部分——虚拟人驱动（主要是唇形同步）的实现，用于将 Agent 输出的语音信号转化为同步的面部和口型动作，从而实现自然、生动的数字人交互体验。

模块详解：

1. Whisper Encoder：语义理解

利用 OpenAI 的 Whisper 模型，对语音进行编码，生成高层语义特征（Audio Embeddings）。这些特征反映了语音的语义内容、情绪节奏等，是控制数字人“说什么”的基础。

2. MFCC + BNF：嘴型控制

系统采用传统的MFCC（梅尔频率倒谱系数）和BNF（瓶颈特征）音频提取算法提取特征：

MFCC 反映音频的音色结构；

BNF 是来自预训练语音模型中间层的上下文表征。

这两类特征用于控制嘴部细节动作，实现声音与嘴型的精准对齐。

3. Encoder：图像特征提取
Encoder（编码器）是一个将高维输入数据（比如图像）映射到低维特征空间的函数或网络模块。它“编码”了图像中的重要信息，同时丢弃无关细节。Encoder 多为卷积神经网络（CNN），比如 ResNet、VGG、MobileNet 等，通过多层卷积、池化、激活函数，逐步抽象图像信息。

4. Encoder：特征还原
Decoder（解码器）在深度学习和生成模型中，通常是与 Encoder 配对使用的模块，负责将 Encoder 生成的特征表示“解码”回某种具体的输出形式。

输入：来自 Encoder 的压缩特征或潜在向量（比如 VAE 中的潜在空间向量）

输出：重建的图像或新生成的图像（像素矩阵）

综合来看，各家厂商的实现方式在整体流程上大同小异，主要区别集中在Neural network神经网络模型的设计与优化策略上。除核心模型结构外，其余环节如语音特征提取、参考图像处理、唇形贴回与音视频同步等流程基本一致。

2.3 图解沉浸式AI交互数字人工作流程

这张图直观展示了沉浸式AI交互数字人系统如何从用户语音输入到音视频输出进行完整闭环处理的过程，覆盖了从语音识别（ASR/STT）到大语言模型推理（LLM）再到语音合成（TTS）最后经过唇形同步模型的整个流式交互流程。本文只详细介绍唇形同步部分，Agent调度部分见Voice Agent 介绍与实现方案

唇形同步实现方式详解

输入说明：这部分输入指的是经过Agent后的TTS输入，输入是一段流式语音，例如Agent中由 AI 生成的回答。该语音包含了语义信息、语调、说话速度等要素，需要被精确地映射为相应的嘴型动作。
音频特征提取：为了兼容不同数字人模型的输入需求，系统支持灵活配置特征提取模块。用户可根据实际应用（如语义驱动或嘴型精度优先）选择使用 Whisper Encoder 或 MFCC + BNF 模块，以实现语音与视觉生成之间的最佳匹配。
唇部特征提取：首先从参考图像（Ref Frames）中定位并裁剪出唇部区域，并记录该区域boxs，以获取精准的视觉输入。随后，这一唇部图像被送入 VAE Encoder（变分自编码器编码器），从中提取出高维、可泛化的唇部特征向量，为后续驱动模型生成同步嘴型奠定基础。
唇形同步：唇形同步是 AI 数字人生成中至关重要的环节，决定了嘴型动作是否能够与语音节奏自然匹配。该模块核心通常依赖一个多模态神经网络模型，该模型融合音频特征和唇部特征向量，学习语音与唇动之间的映射关系，输出一系列潜在表示，用于驱动唇部动画。这一过程本质上是在“语音内容与个体唇型之间”建立非线性时序映射。最终这些潜在特征将被送入 VAE Decoder，生成与音频内容动态匹配的唇部图像序列（Frames）。
唇形贴回：在完成唇形生成后，会根据先前提取的唇部裁剪区域（Bounding Boxes），通过仿射变换（Affine Transformation）等几何映射方法，将生成的唇部图像精准地贴回至原始参考图像（Ref Frame）中对应的位置。
音视频同步：系统根据音频帧（如每40ms视为一帧）提取出的语音特征（如MFCC、BNF 或 Whisper 编码表示）生成的唇部图像帧，后经webrtc发送到agent，由agent逐一音视频对齐发送到sfu。

3. 沉浸式AI交互数字人实现面临的问题

3.1 唇形同步效果和延迟之间的权衡

当前主流的开源唇形同步模型多基于扩散模型，尽管生成效果较为逼真，但存在推理延迟较高的问题。在实时数字人应用中，为降低响应时延，常见的优化方法是减少扩散轮次。然而，该策略会显著降低唇形同步精度，影响生成质量。

本项目曾尝试通过降低扩散轮次以压缩时延，但实际效果无法满足唇形精度要求，最终放弃该方案。为在保证生成质量的同时提升推理速度，我们引入了多 GPU 并发推理和 ONNX 加速技术，显著提高了系统的实时性能。

不过，该方案也存在明显问题：GPU 资源占用较高，系统负载较重，难以大规模部署。为此，我们接入了另一套数字人方案，采用了更轻量的模型结构。该模型将原有的扩散模型替换为 DINet（硅语 AI 方案）或 Gen，其具有更小模型体积和更低延迟，显著降低了资源消耗。

然而，该模型在泛化能力方面存在不足，无法直接适配不同数字人形象，一旦更换人物形象，则需重新训练模型，增加了运维和适配成本。

3.2 情绪与表情、动作驱动的准确性

问题描述：

在当前的沉浸式AI交互数字人系统中，面部表情与肢体动作通常依赖语音或文本进行驱动。然而，仅依靠这些模态往往难以准确还原人物在特定语境下应有的情绪状态，如愤怒、开心、惊讶、疑惑等。这可能导致数字人的面部表情和动作表现单一、缺乏变化，甚至与语义内容出现错位，影响交互的真实感与沉浸感。

核心挑战：

缺乏细腻的情绪建模机制
现有的表情生成模块大多基于粗粒度的情绪标签（如“高兴”“生气”），难以捕捉语义细节中隐含的微妙情绪变化。例如，在表达“讽刺”或“遗憾”这类情感时，数字人可能仍然展现中性或不相关的面部表情，缺乏真实人类交互的感染力。
音频驱动方式对情绪变化识别能力有限
传统音频驱动方式多依赖节奏、语调和音量变化等低层特征进行判断，无法有效捕捉语义层级的情绪信息。例如，同一句“你说得对”可能是认同，也可能带有反讽语气，仅靠声学信号难以区分。
文本驱动难以实现上下文情绪连贯性
单句文本在缺乏上下文建模的情况下，难以准确驱动面部动态。例如在连续对话或长段播报中，数字人可能频繁切换不一致的表情状态，降低沉浸感和自然度。
动作驱动与语义不匹配问题
除了表情，手势和头部动作等非语言行为的生成也存在语义对应不足的问题，往往是通过规则模板触发的伪拟态动作，缺乏个性与表达张力。

4. 总结

360智汇云 AI 数字人系统，融合语音识别、大模型问答、语音合成与唇形动画等多项核心技术，构建了稳定、低延迟、高还原度的实时交互体验。系统不仅具备灵活部署、模块替换和多端接入能力，还在唇形同步与情绪表达等关键环节持续优化。随着多模态理解与生成能力的提升，AI 数字人将加速从“能说会动”迈向“有情绪、有共鸣”，在更多场景中释放价值。

360智汇云沉浸式交互 AI 数字人产品将持续致力于降低技术门槛，帮助企业快速构建和部署自己的智能交互应用，释放 AI 交互的潜力，共同开创人机协作的美好未来。

产品地址：https://zyun.360.cn/product/aimi

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