分享嘉宾：祖新星 阿里巴巴 算法专家
编辑整理：陈婷 平安科技
出品平台：DataFunTalk
导读：随着技术的进步，社会正在不断朝元宇宙时代迈进。以往的基于纯文本对话的交互形态，已经很难满足用户需要。结合潜在用户量、用户消费能力、以及用户活跃度数据来看，数字人将会有非常大的商业前景。本文将介绍近两三年以来，阿里小蜜在虚拟数字人方面的产品和技术探索。
今天的介绍会围绕下面几点展开：
阿里小蜜数字人发展史
如何从零构建一个数字人产品
如何提升数字人表现力
如何提升数字人互动能力
数字人多模态算法库-MMTK
01
阿里小蜜数字人发展史
阿里小蜜从在2019年开始探索大屏数字人应用，并构建了首个数字人形象，用于服务大厅、地铁站等进行咨询接待。之后从平台、数字人能力、IP、产品等不同维度逐步完善，近三年来，已提供了包括虚拟主播、虚拟辅播、公益数字人、云上数字人等多个产品。
02
如何从零构建一个数字人产品
数字人构建主要包括六个部分，包括：
诞生：即构建基础的数字人形象的过程，包括数字人建模、数字人IP管理、数字人渲染等等；
掌握身体：使得数字人可以完成简单运动的过程，包括驱动数字人的声音、嘴型、表情以及肢体动作；
了解环境：通过多模态理解算法，使得数字人能够感知其环境，为进行互动奠定基础；
自主意识：让数字人拥有个性化的行为决策能力；
上岗工作：将数字人应用到各个业务场景中，包括虚拟主播、手语翻译等等；
融会贯通：不断对数字人技术进行更新迭代。
虽然上述流程中的很多技术要点与文本客服是共通的，例如TTS技术、文本理解、情感化技术等等。但实际上，数字人对这些技术会有更高的要求。具体来讲，客服场景是一个一对一场景，且大多基于单轮对话；但在数字人场景中，我们会尝试和虚拟人进行大段的交流，并期待数字人提供长时间的情感陪伴。那么，就对数字人的拟人化有更高的要求。同时，我们不希望数字人的行为千篇一律。也就是说，我们需要让数字人的行为具有一定的多样性。
目前，数字人技术有三大难点：
数字人对拟人化表能力有更高的要求
数字人的行为要有智能性、多样性
缺少数字人算法完整解决方案
接下来将介绍针对以上三大难点，数字人小蜜团队近年来开展的工作。
03
清水出芙蓉，天然去雕饰
——如何提升数字人表现力——
与文本客服场景不同，数字人需要具有丰富的情感，以及贴近人类的表达形式，才能够在长时间的交流中吸引用户的注意力。要提高数字人的表现力，首先要对情感具有更加细致的定义，并通过文本、声音、动作三方面，增强其表现能力。
1. 个性化情感分析方法
以往在文本客服场景下，只需要将文本情感分为离散的几个类别，就可以大致满足需求。但如此简单的情感定义无法满足细致的情感控制。主要有三个原因：第一，情感定义困难，无法涵盖所有业务场景；第二，离散标签下，无法表现情绪的过渡；第三，所有数字人的情感固定，表现单一。针对以上三个问题，数字人小蜜团队提供了三个解决方案。
首先，将情感与用户行为意图相结合，实现更为丰富的情感建模。
第二，通过标签连续化技术，将情感建模为可连续化调节的参数，从而实现更细粒度的控制。
第三，可以引入不同的“性格脚本”，结合连续化情感控制技术，实现多样性的数字人性格调节。例如，生气的过程包括诱发、积累、爆发、平复四个阶段。对于比较腼腆的人，诱发较困难，积累会较慢，爆发的延续较短，平复速度较快；但比较暴躁的人，诱发较容易，积累会更快，爆发的持续时间更长，而平复也需要更长时间。
2. 文本表现力增强方案-StyleTransfer
有了细粒度的情感控制能力之后，我们需要考虑如何将情感融入到虚拟人需要表达的内容中去。也就是说，需要在保证文本内容不变的情况下，对文本的风格进行修改。数字人小蜜团队将其定义为文本风格迁移问题。
文本风格迁移的主要方案有几类，包括有监督翻译、内容改写、风格解耦等。数字人小蜜团队选择使用信息抽取+Data2Text的方案实现风格迁移。它包括两个关键技术，其一是引入情绪风格掩码实现非平行语料下的文本风格迁移，其二是实现风格化的同义词改写与替换。这样做有两大优点，第一是结构上方便在预训练模型进行微调，第二是比起单纯依赖GPT实现文本生成，Data2Text方案可以依赖更多模型输入，实现更好的输出控制。
3. 声音表现力增强方案-风格化TTS
内容有了之后，我们希望数字人使用具有高表现力的声音，将内容表达出来，以实现更加丰富的情感表达。为了实现更加丰富的韵律控制，需要对原有的TTS方案进行改进。数字人小蜜团队引入了五个控制参数，包括pitch、energy、duration、speaker embedding以及emotion label。改进之后，合成的语音会有更加丰富的语音表现力。
4. 动作表现力增强方案-Text2Action
接下来需要实现数字人动作模拟，也就是如何驱动数字人的动作。首先，产生候选的动作列表，可以通过输入文本标签，自动在预录制的动作库中匹配动作，也可以结合文本与音频，通过模型预测动作序列；接着，需要对动作进行衔接，依靠模型生成串接动作，并结合动作融合技术，提高数字人的肢体协调性；最后，需要配合音频，实现数字人动作与声音的卡点融合。
04
海内存知己，天涯若比邻
——如何提升数字人互动能力——
通过上述的技术，数字人已经拥有很好的情感、声音和动作，可以以高表现力进行任意单句话的表达。但是，仅靠高表现力，无法驱动数字人和用户进行长时间的交流。因此，需要提高数字人的互动能力。
1. 可控性直播剧本生产
为了实现长时间的互动，需要完成长文本生成任务，数字人小蜜团队将该任务共建模为五个阶段：
第一个阶段，素材获取。通过淘系以往积累的商品知识图谱，获取商品的销售卖点。
第二个阶段，顺序组织。将孤立的卖点进行串联，形成有序的内容。需要把相关内容进行分组，并且按照层次递进关系为其排序。
第三个阶段，内容衔接。通过Data2Text技术，将有序的词语改写为句子。
第四个阶段，内容顺畅。将多个短句融合为一个长句，需要对句子进行检索、排序、摘要以及改写。
第五个阶段，风格改写。对已合成的长文本进行风格化的改写。
2. 多模态问答
数字人需要结合文本、图像、视频、声音、动作等多个模态提供回答，就需要解决用户问题理解、多模态素材理解，以及二者之间的匹配对齐问题。相关技术在之前文章中有很多涉及，大家也可以关注后续的阿里数字人小蜜多模态交互/问答专题，这里就不再赘述。
3. 双向手语翻译
在数字人感知互动方面，数字人小蜜团队推出了双向手语翻译的产品。虽然已有一些厂商相继推出了手语合成产品，但数字人小蜜团队实现了双向互译。其链路一共包括三个技术环节：手势识别、自然手语与自然语言互译，以及手势合成。
手势识别：是双向手语翻译的核心难点。在获得视觉信号后，需要进行特征提取、关键帧检测、断句等技术之后，才能实现手语词汇识别。
自然手语与自然语言互译：聋人所使用的自然手语区别于手势汉语，其手势语言的语法语序，与自然语言有较大差距。因此，自然手语无法直接被普通人所理解，反之亦然。需要使用序列到序列的翻译模型，实现两者的互译。
手势合成：与传统的数字人驱动算法相类似，不再赘述。
4. 智能行为决策
在数字人场景中，会有多个数字人同时出现（元宇宙），或者一个数字人需要响应多个用户（互动直播）。因此，数字人需要拥有行为决策能力，根据其环境决定其后续行为。数字人小蜜团队提出专家行为决策+强化学习的解决方案。首先，基于行为树构建数字人的初始行为能力；后续，利用强化学习技术，设计不同的reward来调节数字人行为，使得在线上运行一段时间之后，各个数字人会拥有差异性的决策逻辑。
05
工欲善其事，必先利其器
——数字人多模态算法库：MMTK——
数字人技术是一个非常综合的方向，它不仅仅是单纯的文本或者单纯的视觉，而是涉及到文本、视觉、声音等多个模态，以及渲染相关的工作。MMTK是数字人小蜜团队在数字人构建方向沉淀下的算法工作，提供了多个开箱即用的模型。该库已经支持了10+个阿里数字人算法项目。同时，为了支持后续可能的技术发展，该库采用了分层以及可插拔的架构设计。数字人小蜜团队已经在该领域积累了近10篇相关顶会论文，未来还将继续探索该领域。
06
总结
最后回顾一下前面介绍的内容：
首先，介绍了数字人新时代具有的大规模商业潜力，以及我们近两年在数字人产品上的布局；
接着，从数字人诞生、模型驱动、环境感知与理解、自主行为驱动、落地场景、基础算法库等方面，介绍了阿里数字人从零开始的构建过程；
第三部分介绍了个性化情感分析方法、以及在此基础上的文本/声音/动作增强方案，以提升数字人的表现力；
第四部分从可控性直播剧本生产、多模态问答、双向手语翻译、智能行为决策等几个方面，讲解了如何提升数字人的互动能力；
最后，简单介绍了我们团队为数字人产品化搭建的多模态算法库-MMTK。
展望未来，还有很多工作需要我们去探索和沉淀，除了更多业务场景的落地，在技术上我们希望实现更加拟人化、更丰富的情感化表达，以及更智能的互动能力。
今天的分享就到这里，谢谢大家。