基于 WebRTC + Pion + HeyGem.ai 实现可互动的数字人系统
随着 AIGC 和虚拟人技术的发展,越来越多企业和开发者希望构建一个“会说话、会动、能互动”的数字人系统。本文将手把手演示如何结合 WebRTC(实时通信)、Pion(Go语言 WebRTC 实现)、HeyGem.ai(开源数字人生成平台),搭建一个可实时语音驱动数字人视频生成的闭环系统,核心使用:
- WebRTC:实现实时语音上传与视频下行
- Pion(Go语言 WebRTC 库):实现服务端音视频处理
- HeyGem.ai:负责语音合成 + 表情口型驱动的视频生成
🔄 系统能力概览
能力模块 实现技术 用户输入 小程序 / 浏览器语音 + WebRTC 实时通信 Pion WebRTC (Go) 语音识别 (ASR) Whisper / Duix.ai 对话生成 (LLM) ChatGPT / GLM / Tongyi 文本转语音 (TTS) HeyGem.ai /v1/invoke 视频生成 HeyGem.ai /easy/submit 视频推送 WebRTC video track via Pion 🔮 工程流程图
🛠️ 核心技术实现
1. 前端语音採集 + WebRTC
- 通过 getUserMedia({audio: true}) 採集音频
- 创建 RTCPeerConnection,将 audio track 加入连接
- 与服务端 Pion SDP/ICE 交换
2. 服务端 Pion 接收音频
peerConnection.OnTrack(func(track *webrtc.TrackRemote, receiver *webrtc.RTPReceiver) { if track.Kind() == webrtc.RTPCodecTypeAudio { go func() { var pcmData []byte for i := 0; i
3. ASR + LLM + TTS 调用 HeyGem.ai
// 假设用户说了一段话,ASR 识别后: replyText := callLLM(callASR(pcmData)) // 调用 HeyGem 合成语音 voice, _ := heygemSynthesize(replyText, reference) os.WriteFile("reply.wav", voice, 0644) // 调用 HeyGem 合成视频 heygemGenerateVideo("http://127.0.0.1/reply.wav", "http://127.0.0.1/avatar.mp4", "task001")
后续通过 /easy/query?code=task001 查询视频合成进度。
4. 用 Pion 推送视频到前端
videoTrack, _ := webrtc.NewTrackLocalStaticSample( webrtc.RTPCodecCapability{MimeType: webrtc.MimeTypeVP8}, "video", "pion") peerConnection.AddTrack(videoTrack) f, _ := os.Open("output.mp4") buf := make([]byte, 1400) for { n, _ := f.Read(buf) if n == 0 { break } videoTrack.WriteSample(media.Sample{Data: buf[:n], Duration: time.Second / 30}) }
🔐 其他扩展
功能 技术解决 表情/指令控制 DataChannel 传送 viseme / action json 多人室间 SFU (如 mediasoup),Redis分组 上下文/记忆 LangChain Memory or SessionContext 📝 总结
通过本文提供的技术模型和实例,你已经能很方便地用 WebRTC + Pion + HeyGem.ai 实现一个可以被语音调用、自动生成声音和影像的数字人完整连通系统。
如果需要我帮你完全写出这套 demo 程序,可以指定需要部分(前端、Pion、HeyGem 接入),我可以给出完整源码和启动方案。
(图片来源网络,侵删)(图片来源网络,侵删)(图片来源网络,侵删)
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