一、核心功能

智能交互

语音交互：集成先进的语音识别与合成技术，实现用户与数字人之间的语音对话。用户可以通过语音指令控制数字人，数字人也能以自然流畅的语音回复用户。

文本交互：利用自然语言处理技术，使数字人能够理解并回复用户的文本信息，实现更加灵活多样的交互方式。

个性化定制

外观定制：提供丰富的数字人外观模板和自定义选项，用户可以根据自己的喜好定制数字人的外貌特征，如发型、服装、肤色等。

性格与技能定制：允许用户设置数字人的性格特点和特殊技能，如幽默、严肃、教育专家等，以满足不同场景和需求。

多媒体处理能力

视频生成与编辑：集成视频处理技术，能够自动生成包含数字人的短视频内容，并支持用户对视频进行编辑和美化。

音频处理：支持音频的录制、编辑和合成，为数字人配音或制作背景音乐等。

跨平台兼容性

确保AI数字人智能系统能够在多种设备和平台上运行，包括手机、平板、电脑以及VR/AR设备等，提供一致且优质的用户体验。

二、稿级功能

情感识别与表达

通过分析用户的语音、文本和表情等信息，识别用户的情感状态，并调整数字人的表情、语气和动作以更好地回应用户。

自主学习与进化

利用机器学习技术，使数字人能够根据用户的反馈和交互数据自主学习和进化，不断提升其交互能力和用户体验。

多模态融合交互

结合语音、文本、图像等多种交互模态，实现更加自然、流畅的交互体验。例如，用户可以通过语音提问，同时观察数字人的面部表情和动作来更好地理解其回复。

场景适应能力

根据不同的应用场景和需求，快速调整数字人的表现和行为模式。例如，在教育场景中，数字人可以扮演教师的角色，为学生提供个性化的教学服务；在娱乐场景中，则可以与用户进行趣味性的互动。

三、技术实现

前端技术

采用跨平台的前端框架（如React Native、Flutter等）构建用户界面，确保在不同设备上的兼容性和一致性。

后端技术

使用高效的后端框架（如Node.js、Spring Boot等）处理用户请求、数据存储和AI推理等任务。

AI技术

集成深度学习框架（如TensorFlow、PyTorch）和NLP模型（如BERT、GPT系列）实现智能交互和多媒体处理功能。

利用计算机视觉技术进行数字人的面部识别、表情识别等。

数据库技术

选择高性能、可扩展的数据库系统（如MySQL、MongoDB等）存储用户数据、数字人模型和交互数据等。

四、安全性与合规性

数据加密

对用户数据进行加密处理，确保数据传输和存储过程中的安全性。

隐私保护

严格遵守隐私政策，不收集与业务无关的用户信息，并对收集到的信息进行严格保密。

合规性

确保系统的开发和运营符合相关法律法规要求，如数据保护法、版权法等。