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龙图腾网获悉兴业银行股份有限公司;兴业数字金融服务(上海)股份有限公司申请的专利基于深度学习模型驱动数字人肢体动作生成方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115937366B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-17发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202211213233.0，技术领域涉及：G06T13/40；该发明授权基于深度学习模型驱动数字人肢体动作生成方法及系统是由石广洲;杨益明;方正;殷静雯设计研发完成，并于2022-09-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度学习模型驱动数字人肢体动作生成方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于深度学习模型驱动数字人肢体动作生成方法及系统，包括：获取深度学习信息和音视频数据；将所述音视频数据分离处理，并根据所述深度学习信息得到肢体动作分类数据和文本数据；建立文本和肢体动作对应的肢体动作标签相关联的二元组存入数据库中；数字人播报时，判断是否能在所述数据库中查询到文本对应的肢体动作标签，若是，则用所述肢体动作标签驱动数字人展示对应的肢体动作；若否，则根据语义相似性将所述文本与二元组中对应的肢体动作标签关联，驱动数字人展示对应的肢体动作，并更新所述数据库。本发明通过深度学习模型可以自适应的指导数字人肢体动作生成，并对识别效果进行自动完善。

本发明授权基于深度学习模型驱动数字人肢体动作生成方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习模型驱动数字人肢体动作生成方法，其特征在于，包括： 步骤S1：获取深度学习信息和音视频数据； 步骤S2：将所述音视频数据分离处理，并根据所述深度学习信息得到肢体动作分类数据和文本数据； 步骤S3：将所述肢体动作分类数据和文本数据一一匹配，并建立文本和肢体动作对应的肢体动作标签相关联的二元组存入数据库中； 步骤S4：数字人播报时，判断是否能在所述数据库中查询到文本对应的肢体动作标签，若是，则用所述肢体动作标签驱动数字人展示对应的肢体动作；若否，则触发步骤S5； 步骤S5：根据语义相似性将所述文本与二元组中对应的肢体动作标签关联，驱动数字人展示对应的肢体动作，并更新所述数据库； 步骤S1包括： 步骤S1.1：获取真人播报图片数据，并对含有肢体动作的真人播报图片标注对应的肢体动作数据； 步骤S1.2：构建卷积神经网络模型，并初步设置所述模型中各个层级之间预训练的模型参数的权重； 步骤S1.3：根据标注的肢体动作数据训练所述卷积神经网络模型，其中，以所述含有肢体动作的真人播报图片作为所述卷积神经网络模型的输入，以所述肢体动作数据作为所述卷积神经网络模型的输出； 步骤S1.4：将训练好的卷积神经网络模型在样本数据上进行模型的验证后确定具有良好分类效果的模型参数，从而得到深度学习模型； 步骤S2包括： 步骤S2.1：获取播报视频并分离出音频，从视频中进行抽帧得到关键帧图片； 步骤S2.2：通过语音识别从音频中识别出文本数据； 步骤S2.3：通过深度学习信息中训练后的深度学习信息模型对抽帧得到的关键帧图片进行肢体动作分类，得到肢体动作分类数据。

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