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文档简介

标虚拟人视频中的音频是以第二用户的声纹对高用户的使用体验;灵活利用第二用户的知识2基于知识库确定与所述待回答问题对应的目所述目标虚拟人视频中的音频是以所述第二用户的声纹对所述目标回答进行语音合所述虚拟人形象是对所述第二用户进行形象采集和声纹在所述播报时长大于预设阈值的情况下,对所述目标回答进基于所述情绪识别结果,优化所述目标虚拟人视频中的合7.根据权利要求1至6中任一项所述的知识基于知识库确定与所述待回答问题对应的候生成单元,用于基于所述目标回答,生成以第二用户作为3所述目标虚拟人视频中的音频是以所述第二用户的声纹对所述目标回答进行语音合9.一种电子设备,包括存储器、处理器及存储在机程序被处理器执行时实现如权利要求1至7任一项所述知4基于知识库确定与所述待回答问题对应的目所述目标虚拟人视频中的音频是以所述第二用户的声纹对所述目标回答进行语所述虚拟人形象是对所述第二用户进行形象采集和声纹5基于知识库确定与所述待回答问题对应的候所述目标虚拟人视频中的音频是以所述第二用户的声纹对所述目标回答进行语器上运行的计算机程序,所述处理器执行所述程序时实现如上述任一种所述知识问答方机程序被处理器执行时实现如上述任一种所述知67Word2Vec、以及基于Transformer的模型如BERT(BidirectionalEncoder8[0048]步骤140,基于所述目标回答,生成以第二用户作为虚拟人形象的目标虚拟人视所述目标虚拟人视频中的音频是以所述第二用户的声纹对所述目标回答进行语到的。以第二用户的声纹对目标回答进行语音合成可以通过部署有大语言模型的系统实labelLearningNetwork)、ROBERTa模型(RobustlyOptimizedBERTapproach)等预训9[0060]待回答问题即第一用户的原始提问,可以是“金融市场的基本结构和功能是什所述虚拟人形象是对所述第二用户进行形象采集和声纹[0068]具体地,第二用户的虚拟人形象是对第二用户进行形象采集和声纹采集构建接将第二用户的视频中的各帧图像按照时序直接组合形成图像帧序对第二用户的视频使用超拟人技术构建出虚[0077]基于上述实施例,图3是本发明提供的知识问答方法中优化目标虚拟人视频的流[0080]此处,对目标回答进行情绪识别可以使用大语言模型,也可以使用支持向量机材。知识筛选可以是对多个候选知识素材与待回答问题对应的两个向量进行相似度计算,[0091]本发明实施例提供的方法,基于知识库确定与待回答问的录音音频上传声纹识别引擎,收集用户声纹特征,并返回P类用户声纹唯一标识进行存问输入至上层服务中,对C类用户的用户提问进行内容检索,利用向量知识模糊检索的能并基于格式转换后的用户提问在P类用户个人知识库中进行知识检索,得到目标知识素材第二确定单元630,用于基于所述目标知识素材,确定所述待回答问题的目标回所述目标虚拟人视频中的音频是以所述第二用户的声纹对所述目标回答进行语所述虚拟人形象是对所述第二用户进行形象采集和声纹基于知识库确定与所述待回答问题对应的候[0113]此外,上述的存储器730中的逻辑指令可以通过软件功能单元的形式实现并作为发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的部分可以以以是或者也可以不是物理上分开的,作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改,或者对其中部分技术特征进行等同替换;

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