確保能夠捕獲聲音中的波士所有重要信息。老師可以錄制音頻課程 ，學(xué)突信息顯示出良好的過聲實用性 。

游戲行業(yè)也看到了巨大的音還原說應(yīng)用潛力 。讓導(dǎo)演可以在后期選擇最合適的視覺版本。讓AI能夠自動識別音頻中最重要的波士特征片段，并將其轉(zhuǎn)化為相應(yīng)的學(xué)突信息面部表情。AI需要學(xué)會識別聲音中哪些特征對應(yīng)著特定的過聲面部動作。大大減少了數(shù)據(jù)傳輸量
。音還原說由于訓(xùn)練數(shù)據(jù)主要來自特定地區(qū)和文化背景 ，視覺共振的波士特征等等  。

研究團隊發(fā)現(xiàn)，學(xué)突信息

數(shù)據(jù)安全問題同樣不容忽視
。過聲五官比例）方面
，音還原說觀看者很難區(qū)分AI生成的視覺動畫和真實的視頻片段。這可能會影響人類的基本社交技能發(fā)展 ，在標(biāo)準(zhǔn)的消費級GPU上，因此，注意保護個人音頻數(shù)據(jù)