电子科技大学(深圳)高等研究院刘旻昊获国家专利权
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龙图腾网获悉电子科技大学(深圳)高等研究院申请的专利一种基于音乐特征匹配的数字人舞蹈动作生成方法与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:CN121353483B 。
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:202511891880.0,技术领域涉及:G06T13/40;该发明授权一种基于音乐特征匹配的数字人舞蹈动作生成方法与系统是由刘旻昊;段立新;张彦如;任福继设计研发完成,并于2025-12-16向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于音乐特征匹配的数字人舞蹈动作生成方法与系统在说明书摘要公布了:本发明公开了一种基于音乐特征匹配的数字人舞蹈动作生成方法与系统,包括:构建音乐特征与舞蹈动作片段关联的离线码本;对输入的音乐流实时提取音频特征,并在离线码本中检索匹配的候选动作片段,基于动作连续性得分函数对候选动作片段进行筛选与序列化,以形成与音乐语义匹配的初步动作序列;对初步动作序列中相邻片段的拼接处执行平滑处理,输出连贯且自然的舞蹈动画。本发明通过预构建离线码本,避免端到端模型的复杂训练过程,显著降低数据与算力需求;在线阶段仅需轻量级向量检索与插值运算,可实现低延时生成,适用于实时场景;基于真实舞蹈数据库检索,动作来源符合人体运动学规律,通过多层次平滑机制,有效消除动作拼接处的视觉瑕疵。
本发明授权一种基于音乐特征匹配的数字人舞蹈动作生成方法与系统在权利要求书中公布了:1.一种基于音乐特征匹配的数字人舞蹈动作生成方法,其特征在于,所述方法包括: 构建音乐特征与舞蹈动作片段关联的离线码本;构建所述离线码本包括:将包含同步音乐与动作的舞蹈数据集切分为多个动作片段;使用预训练的深度音频编码器提取每个所述动作片段对应音频的高维语义特征向量;对所述高维语义特征向量进行聚类,形成多个聚类中心,每个所述聚类中心关联一个动作片段集合; 对输入的音乐流实时提取音频特征,并在所述离线码本中检索匹配的候选动作片段,基于动作连续性得分函数对所述候选动作片段进行筛选与序列化,以形成与音乐语义匹配的初步动作序列;所述动作连续性得分函数,定义为: ; 其中,ScontA,B为连续性得分,pose_simA.last,B.first计算片段A末帧与片段B首帧的姿态相似度,vel_diffA,B计算片段A与片段B的速度差异,root_pos_jumpA,B计算片段A末帧与片段B首帧之间根节点在拼接处的位置跳跃幅度,w1,w2,w3为权重系数; 对所述初步动作序列中相邻片段的拼接处执行平滑处理,输出连贯且自然的舞蹈动画;所述平滑处理包括:基于音乐节拍检测结果对所述初步动作序列进行时间对齐;在参数化人体模型的关节旋转空间对相邻片段的衔接处进行球面线性插值;对根节点的位移轨迹进行低通滤波或样条拟合;所述平滑处理,还包括计算并修正拼接点前后的角速度差异,并更新过渡区间内的关节姿态序列。
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