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Bert-VITS2-ext

Bert-VITS2-ext

实现声音到脸部表情的同步生成的TTS及声音识别的应用

Bert-VITS2-ext 专注于TTS及声音识别的创新应用，实现声音到脸部表情的同步生成。该技术结合VITS，支持多语言，适用于复杂交互场景，为动画与虚拟互动领域开辟新可能。

Bert-VITS2TTS表情生成音频质量数据预处理Github开源项目
访问官网GitHub论文

Bert-VITS2-ext 项目介绍

项目背景

Bert-VITS2-ext 项目的主要目标是扩展 Bert-VITS2 的功能，尤其是在文本转语音（TTS）的同时能够生成对应的脸部表情数据。这使得应用于影视制作、虚拟主播以及其他需要视听同步的领域成为可能。

项目效果展示

该项目已经在多个平台上展示了其效果，包括哔哩哔哩和 YouTube。以下是一些效果展示链接：

项目扩展

扩展到 CosyVoice

Bert-VITS2-ext 已被成功扩展以支持 CosyVoice 表情测试，实现了更真实的表情生成功能。CosyVoice表情测试

扩展到 GPT-SoVITS

在 GPT-SoVITS 上重新进行训练的初步测试结果不理想，因此暂时通过 Bert-VITS2-ext 的模型部分进行移植来完成表情生成的测试。GPT-SoVITS 表情测试

TTS 同步输出表情

思路

项目参考了 VITS 论文中的网络结构，在输入文本编码后，将其转换为隐变量，并在解码前生成表情值。这一过程中冻结了原始网络的参数，增加了处理层以完成隐变量到表情值的映射。

数据采集与预处理

数据采集通过 Live Link Face 实现，连续采集语音和表情值并记录。对此数据进行预处理后，通过独立的模型训练生成训练和验证所需的数据。

训练与推理

使用已准备好的数据进行模型训练，并在推理阶段通过生成音频、隐变量以及动画数据来验证表情生成效果。生成的动画数据可同步展示在虚拟环境中。

声音到表情转化

项目使用后验编码器将音频转换为隐变量，再从隐变量生成对应的表情，实现了声音到动画同步的创新应用。

身体动画

项目使用 MotionGPT 实现语音和表情数据驱动的身体动画生成，未直接与 Unreal Engine 的骨骼动画对接，但通过协议转换可在 MetaHuman 上预览。

总结

Bert-VITS2-ext 项目通过扩展和创新，将文本转语音与表情生成有机结合，为用户提供了一个高效的多模态同步解决方案，并在虚拟现实等领域展示了广泛的应用潜力。

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