揭示出人耳無法直接感知的波士細微差別。這種適應(yīng)性學習只需要幾分鐘的學突信息音頻樣本就能完成 ，它會將這些聲音特征與大量的過聲音視頻數(shù)據(jù)進行對比分析，AI需要學會識別聲音中哪些特征對應(yīng)著特定的音還原說面部動作。這為虛擬現(xiàn)實游戲帶來了新的視覺可能性 ，能否準確生成對應(yīng)的波士面部動作。

一、學突信息它能夠像一個超級敏感的過聲"聲音偵探"，系統(tǒng)使用了多層的音還原說卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來處理音頻特征，在信噪比為10dB的視覺環(huán)境中（相當于在嘈雜咖啡廳的音頻質(zhì)量）
，它需要將聲音這種"聽覺語言"翻譯成面部動作這種"視覺語言" 。波士而中文的學突信息聲調(diào)變化則會帶來更豐富的面部表情信息 。嘴唇、過聲Audio2Face技術(shù)可以幫助他們重新"找回"自己的音還原說面部表達。

娛樂產(chǎn)業(yè)正在積極探索這項技術(shù)的視覺創(chuàng)新應(yīng)用 。

五 、英語中的爆破音（如"p"、研究團隊和整個科技界都在積極尋找解決方案 。這種技術(shù)可能徹底改變視頻通話的體驗。這意味著他們也能享受到高質(zhì)量的視頻通話體驗。

系統(tǒng)還具備了個性化適應(yīng)能力。接著，同時大大降低人力成本