面部能够根据音频生成逼真的唇部动作，实现与人类语音的同步。该技术还展示了较强的泛化能力，可推广至包括法语、汉语和阿拉伯语在内的多种语言，即使这些语言并未出现在训练数据中。研究团队在发表于最新一期《科学·

　　在对话中，如果机器人的唇部动作与声音不匹配，会显得呆板且不自然。然而，现有机器人普遍缺乏执行精细口部动作的灵活性，能实时将语音转化为自然唇部运动指令的技术也寥寥无几。

　　研究团队在2024年曾发表研究，描述了一种人形机器人面部可以预测人类的微笑并同时再现该表情。在此基础上，为更加精细化唇部与声音的匹配，团队设计了一套学习流程：首先采集机器人唇部运动的视觉数据，用于训练模型并生成运动参考点；随后通过一个名为“面部动作转换器”的模块产生运动指令，使机器人的唇部能够流畅配合不同词语。他们还专门研制了一种面部结构，采用柔软硅胶皮肤，配合磁性连接器，具备10个自由度，可驱动复杂的唇部运动。其唇部结构能形成覆盖24个辅音和16个元音的各种口型。

　　在验证过程中，团队借助ChatGPT生成测试语句，并合成了具有理想唇部动作的视频作为对比基准。结果表明，该方法在5种比较方案中表现最优，其生成的唇部动作与理想视频差异最小。此外，该框架还能为11种不同语音结构的非英语语言生成自然的唇部同步效果。

　　研究团队推测，这类在教育、老年护理等领域具有应用潜力。但他们也强调，未来的设计工作需格外谨慎，以防止技术被滥用。人形机器人可完成多语言逼真唇形动作 在教育和老年护理领域具应用潜力