数字人系列（5）：基于 MuseTalk + Realtime API 的实时数字人系统，Websocket+Mainsource到WebRTC视频推流转变
文章将深入探讨从 WebSocket + mainSource 到 WebRTC 的技术转变，揭示这一升级如何为数字人系统的实时视频推送带来质的飞跃，并分析其在实际应用中的优势与价值。
数字人系列（4）：基于 MuseTalk + Realtime API 的实时数字人系统，参数调节与 GPU 选型
在实时数字人系统的开发过程中，性能优化是决定用户体验的核心环节。前几篇文章中，我们完成了系统的框架搭建和基础功能实现，但在实际测试中仍面临音视频同步延迟和 GPU 资源利用率不足的问题。本文将以 参数调优 和 硬件适配 为核心，结合实测数据与工程实践，详细探讨如何通过技术手段解决这些瓶颈。
数字人系列（3）：基于 MuseTalk + Realtime API 的实时数字人系统，技术挑战与解决方案
在这篇文章中，将深入探讨如何结合 MuseTalk 和 OpenAI Realtime API 实现实时数字人交互，并分享在开发过程中遇到的技术挑战与解决方案。同时，还会展示一些实际运行时的样例输出，并讨论该项目的架构设计、技术选型等细节。
数字人系列（2）：基于 MuseTalk + Realtime API 的实时数字人系统，核心思路与项目架构
随着人工智能技术的不断发展，数字人作为新一代虚拟助手和互动媒介，正在迅速进入各行各业。数字人的应用场景包括虚拟客服、在线教育、智能助手、娱乐行业等，涉及文本、语音、图像和视频等多种交互方式。然而，尽管这些系统已经取得了显著进展，如何在实时交互中保证自然流畅的表现仍然是一个亟待解决的问题。 本文将深入
数字人系列（1）：基于 MuseTalk + Realtime API 的实时数字人系统，可行性研究
随着人工智能（AI）、自然语言处理（NLP）和计算机图形学的迅猛发展，数字人（Digital Humans）已经从科幻概念走向现实，广泛应用于客服、教育、娱乐等多个领域。数字人不仅能够与用户进行自然交互，还能通过高精度的面部动画和声音合成提供逼真的互动体验。本文将深入探讨数字人平台的技术架构与实现，