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助力 AI 数字人落地，FACEGOOD （量子动力）正式开源语音驱动表情技术 Audio2Face 技术。本文是对该技术的简要概述。
第一阶段，数据采集制作。这里主要包含两种数据，分别是声音数据和声音对应的动画数据。声音数据主要是录制中文字母表的发音，以及一些特殊的爆破音，包含尽可能多中发音的文本。而动画数据就是，在 maya 中导入录制的声音数据后，根据自己的绑定做出符合模型面部特征的对应发音的动画；
第二阶段，主要是通过 LPC 对声音数据做处理，将声音数据分割成与动画对应的帧数据，及 maya 动画帧数据的导出。
第三阶段就是将处理之后的数据作为神经网络的输入，然后进行训练直到 loss 函数收敛即可。
思必驰是国内领先的对话式人工智能平台公司，拥有全链路的智能语音语言技术，自主研发了新一代的人机交互平台（DUI），和人工智能芯片（TH1520）；为车联网、IoT、以及众多行业场景合作伙伴提供自然语言交互解决方案。 思必驰拥有上千项知识产权，是国际上极少数拥有自主知识产权、中英文综合语音技术的公司之一；与阿里、腾讯、小米、富士康、OPPO、长虹、顺丰、龙湖地产等企业达成战略合作；旗下人工智能产业基金累计投资20+家生态企业。
http://www.aispeech.com/线性模型中特征的系数，或深度网络中的边。训练线性模型的目标是确定每个特征的理想权重。如果权重为 0，则相应的特征对模型来说没有任何贡献。
在数学，计算机科学和逻辑学中，收敛指的是不同的变换序列在有限的时间内达到一个结论（变换终止），并且得出的结论是独立于达到它的路径（他们是融合的）。 通俗来说，收敛通常是指在训练期间达到的一种状态，即经过一定次数的迭代之后，训练损失和验证损失在每次迭代中的变化都非常小或根本没有变化。也就是说，如果采用当前数据进行额外的训练将无法改进模型，模型即达到收敛状态。在深度学习中，损失值有时会在最终下降之前的多次迭代中保持不变或几乎保持不变，暂时形成收敛的假象。
（人工）神经网络是一种起源于 20 世纪 50 年代的监督式机器学习模型，那时候研究者构想了「感知器（perceptron）」的想法。这一领域的研究者通常被称为「联结主义者（Connectionist）」，因为这种模型模拟了人脑的功能。神经网络模型通常是通过反向传播算法应用梯度下降训练的。目前神经网络有两大主要类型，它们都是前馈神经网络：卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN），其中 RNN 又包含长短期记忆（LSTM）、门控循环单元（GRU）等等。深度学习是一种主要应用于神经网络帮助其取得更好结果的技术。尽管神经网络主要用于监督学习，但也有一些为无监督学习设计的变体，比如自动编码器和生成对抗网络（GAN）。
