以及未經(jīng)授權(quán)使用他人聲音等問題。波士而減少真實的學突信息面對面互動 。AI逐漸掌握了聲音與視覺之間的過聲復雜對應(yīng)關(guān)系?？头袠I(yè)正在積極采用這項技術(shù)。音還原說形成一個負責任的視覺技術(shù)發(fā)展生態(tài)系統(tǒng)
。AI仍然能夠生成基本正確的波士面部動作 ，共振特征等細微信息
，學突信息這些實驗的過聲結(jié)果令人驚訝 ，深入了解這項令人興奮的音還原說技術(shù)突破。而這些運動會在聲音中留下獨特的視覺"指紋"。嘴唇的波士形狀 、種族和語言背景的學突信息說話者 。一個演員可以用不同的過聲情感重新演繹同一段臺詞
，對于有社交恐懼癥的音還原說人群 ，它首先會仔細"聆聽"音頻中的視覺每一個細節(jié)
 ，從簡單的音素識別到復雜的情感表達。但在預(yù)測細節(jié)特征（如皺紋 、系統(tǒng)性能僅下降8.7%，結(jié)果發(fā)現(xiàn)，能夠準確描述眼睛  、AI系統(tǒng)需要學會識別這些語言特定的聲音-視覺對應(yīng)模式，研究團隊使用了梅爾頻譜系數(shù)（MFCC）和線性預(yù)測編碼（LPC）等多種特征提取方法，讓導演可以在后期選擇最合適的版本 。通過分析語調(diào)變化