VisemeNet_tensorflow 项目使用教程

1. 项目介绍

VisemeNet_tensorflow 是一个基于 TensorFlow 的开源项目，旨在通过音频输入生成对应的可视化口型（viseme）数据。该项目主要应用于动画制作、虚拟角色对话等领域，能够将音频信号转换为面部表情动画，使得虚拟角色的对话更加自然和生动。

2. 项目快速启动

2.1 环境准备

首先，确保你的系统环境满足以下要求：

• Python 3.5
• TensorFlow 1.1.0
• Cudnn 5.0

你可以使用 Conda 创建一个虚拟环境并安装所需的 Python 包：

conda create -n visnet python=3.5
conda activate visnet
pip install --ignore-installed --upgrade https://download.tensorflow.google.cn/linux/gpu/tensorflow_gpu-1.1.0-cp35-cp35m-linux_x86_64.whl
pip install numpy scipy python_speech_features matplotlib

2.2 下载项目

克隆 VisemeNet_tensorflow 项目到本地：

git clone https://github.com/yzhou359/VisemeNet_tensorflow.git
cd VisemeNet_tensorflow

2.3 数据准备

将你的测试音频文件转换为 44.1kHz、16-bit 的 WAV 格式，并放置在 data/test_audio/ 目录下。

下载公共面部模型并将其放置在 data/ckpt/pretrain_biwi/ 目录下。

2.4 运行推理

在 main_test.py 文件中，修改第 7 行的音频文件名为你的测试音频文件名，然后运行以下命令：

python main_test.py

推理结果将保存在 data/output_viseme/[your_audio_file_name]/mayaparam_viseme.txt 文件中。

3. 应用案例和最佳实践

3.1 动画制作

VisemeNet_tensorflow 可以用于生成虚拟角色的口型动画。通过将音频文件输入到模型中，可以生成对应的 viseme 数据，进而驱动面部表情动画，使得虚拟角色的对话更加自然。

3.2 虚拟助手

在虚拟助手应用中，VisemeNet_tensorflow 可以用于生成虚拟助手的口型动画，使得虚拟助手在语音交互时更加生动和真实。

4. 典型生态项目

4.1 JALI 面部模型

VisemeNet_tensorflow 的输出 viseme 数据适用于 JALI 面部模型。JALI 是一个用于面部动画的工具，能够将 viseme 数据转换为面部表情动画。

4.2 TensorFlow

VisemeNet_tensorflow 基于 TensorFlow 框架开发，TensorFlow 是一个广泛使用的机器学习框架，提供了丰富的工具和库，支持深度学习模型的开发和部署。

通过以上步骤，你可以快速启动并使用 VisemeNet_tensorflow 项目，生成可视化口型数据，并应用于动画制作和虚拟助手等领域。