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前不久，一段國外女生模仿 NPC（游戲中非玩家角色）的視頻走紅，畫面中女生無論面部表情、肢體動作都與 NPC 非常相像，一度讓人分不清到底是現實還是游戲。

相比于真人實力模擬虛擬形象，隨著元宇宙的興起，如今數字人則做到了對真人的虛擬復刻。

另外，在線上會議、視頻直播、運動健身場景，已經出現了不少數字人身影。而用攝像頭，通過面部拍攝和 AI 算法，識別面部表情，進而映射至相對應的使用場景中，是目前行業比較主流的方案。

此外，在 XR 領域，此前曝光的一份 Magic Leap 專利文件，還探索了一把僅通過攝像頭拍攝眼部（如眉毛、眼睛形態變化）的方式，來識別面部表情。

最近，康奈爾大學公布的一項名為 EarIO 的技術研究中，使用「耳機」就做到了面部識別的功能。

在演示過程中，工作人員佩戴了一款類似開放式耳機的設備，內置有電池、麥克風、發聲單元、藍牙模組等硬件裝置。

實現原理為，將設備與手機藍牙連接，并完成程序的部署設定。在預先完成人臉轉化為虛擬形象后，通過裝置兩側的發聲單元朝面部發射音頻（人耳不可聽的頻率）信息，麥克風捕捉回聲。

隨著真人說話、微笑、眨眼、嘟嘴所產生的面部肌肉變化，所接收到的回聲（獨特的回聲輪廓）也隨之變化，通過深度學習算法，將收集到的聲音數據與數據庫中由 TruthDepth 相機拍攝的 52 個面部表情參數完成匹配，最終轉化為實時的面部表情。

不同于攝像頭的大體積、高功耗，作為耳機形態的 EarIO 在這方面也有著天然的優越性。EarIO 可以以 86Hz 的頻率進行采樣，功耗僅為 154mW。

當然，EarIO 目前也存在著不少問題，比如設備并不能做到即戴即用，而是需要至少花上半個小時進行數據訓練。同時，在數據的判別上略顯不足，有一定的出錯率。該研究團隊表示，后續將會繼續優化，攻克這些問題。

據悉，EarIO 已經做到了與市售的無線視頻會議耳機兼容，支持視頻會議下虛擬頭像的使用。

灣里點評：在今年 GTC 大會上，英偉達也亮相了一款名為 Audio2Face 的應用，應用了大量的深度學習和語音技術，僅使用說話者語音即可模擬人物 3D 表情。

而無論是通過攝像頭、麥克風硬件的方式，還是以音頻 AI 純軟件算法合成，殊途同歸，或許未來都將成為構建元宇宙世界「虛擬表情」重要的應用技術。

主筆：達達 / 深圳灣

編輯：陳述 / 深圳灣