很多互联网的业务研发或者基础架构团队的同学，包括前后端，其实都遇到了 35 岁的门槛，竞争力如何再次得到提升。

开篇我们先讲讲最近做数字人相关的知识。说到数字人，其实核心还是 wav2lib。很多没有做过这方面的研发同学都对这个词很陌生。

没关系，这里我们来普及一下。

懂一点的可以看看这个项目：

https://github.com/Rudrabha/Wav2Lip

This repository contains the codes of “A Lip Sync Expert Is All You Need for Speech to Lip Generation In the Wild”, published at ACM Multimedia 2020. For HD commercial model, please try out Sync Labs

对，这种大部分都是 python，所以如果你转型 AI，建议学习下 python 的基础语法。

然后回顺着有这个网站：

https://synclabs.so/

an app for realtime lip-sync` `animate people to` `speak any language in any video

wav2lip 引入了一个在真实视频中预训练的专家口型同步判别器，且包含多帧信息，用于判断音频和口型是否同步。

相较于基于像素的人脸重建方法，专家判别器在口型同步判别任务上更精准。而且在训练阶段，专家判别器保持冻结状态下，可以保证判断结果不受伪影的干扰。

wav2lip模型的训练分为两个阶段：

1、专家音频和口型同步判别器预训练

2、GAN网络训练。

训练也需要一个数据集，比如：

https://www.robots.ox.ac.uk/~vgg/data/lip_reading/lrs2.html

这是一个 BBC的唇语视频。

The dataset consists of thousands of spoken sentences from BBC television. Each sentences is up to 100 characters in length. The training, validation and test sets are divided according to broadcast date. The dataset statistics are given in the table below.

这里有提到一个关键字 lip-sync：

Lip-sync 是嘴唇同步的缩写，是一种使人造图像或视频中的人物嘴唇动作与音频（通常是人声或对话）同步的技术。

这一技术广泛应用于电影制作、游戏开发以及实时视频通信等领域。为了实现lip-sync，AI算法分析输入的音频信号，并生成与音频中的音素相匹配的嘴唇运动，使人物的嘴唇动作看起来自然和准确。

在AI领域有几个知名的开源项目可用于lip-sync任务：

1. Wav2Lip: Wav2Lip是一个深度学习模型，用于将任意说话人的嘴唇运动与任意音频同步。该项目在GitHub上提供，并且以其高质量的同步和灵活的应用而著称。

2. DeepSync: 类似于Wav2Lip，DeepSync是一个研究项目，旨在探索和改进视频中嘴唇同步的质量。

3. AVSpeech: 虽然不是专门用于lip-sync，但AVSpeech是一个大型的视听数据集，可用于培训与lip-sync相关的AI模型。该数据集含有配有清晰音轨的YouTube视频片段，可用于构建和测试lip-sync模型。

4. Adobe Project VoCo: 虽然不是完全开源的，但Adobe的Project VoCo就是一个知名的音频编辑工具，可以用来修改说话人的音频录音。该技术可以与lip-sync技术配合使用，为特定的嘴唇运动创建匹配的音频。

5. LipGAN: LipGAN (Lip Generative Adversarial Network) 是另一个用于口型合成的工具，能够根据给定的音频信号生成逼真的嘴唇动画。

也是一种计算机视觉和机器学习算法，专门用于生成和同步唇部运动。

这种技术通常用于视频中让人的嘴唇动作与新的语音信号同步，例如在配音应用、视频会议中改善音视频同步，或者是为了语言教学等目的。LipGAN结合了生成对抗网络（GANs）的概念，这种深度学习模型包括一个生成器和一个判别器，它们相互竞争：生成器试图创建尽可能真实的数据（在这个情况下是唇部运动），而判别器则尝试区分真实数据和生成器创建的数据。通过这种方式，LipGAN不断改进，以生成更加精准的唇形来匹配给定的语音信号。

这些项目通常依赖于深度学习、计算机视觉和音频处理技术。很多情况下，项目会使用如：

卷积神经网络(CNN)、递归神经网络(RNN)或生成对抗网络(GAN)等先进的深度学习架构来训练模型以对嘴唇动作进行准确预测。

使用这些模型可以创建出逼真的lip-sync效果，甚至在低分辨率视频或在有背景噪声的环境中也能保持较高的同步精度。

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