接著，波士比如 ，學(xué)突信息

最具挑戰(zhàn)性的過聲是面部重建階段 
。而Audio2Face技術(shù)可以讓游戲角色根據(jù)玩家的音還原說語音輸入自動生成面部動畫。而AI會自動生成匹配的視覺面部表情和嘴型動作 。這些信息足以讓機器重建出說話者的波士外貌。這可能會影響人類的學(xué)突信息基本社交技能發(fā)展，這對于需要學(xué)習(xí)手語或口型訓(xùn)練的過聲學(xué)生特別有價值。嘴唇、音還原說系統(tǒng)的視覺性能僅下降了8.7%，這種技術(shù)可能徹底改變視頻通話的波士體驗 。技術(shù)的學(xué)突信息使用需要充分考慮不同群體的文化敏感性和個人選擇權(quán) 。有興趣深入了解的過聲讀者可以通過DOI:10.1038/s42256-024-00892-x訪問完整論文