目标用户

确定目标用户群体，如内容创作者、企业营销人员、教育机构等。

了解用户对于数字人AI系统的具体需求，如播报质量、交互性、易用性等。

功能需求

数字人创建与编辑：允许用户自定义数字人的外观、动作、表情等。

语音合成与文本转换：将用户输入的文本转换为语音，并驱动数字人进行播报。

实时互动与反馈：实现用户与数字人之间的实时互动，如问答、表情模仿等。

视频生成与导出：将数字人的播报内容生成视频，并支持导出和分享。

性能需求

实时性：确保语音合成、面部动画和视频生成的实时性。

准确性：提高语音合成的自然度和清晰度，以及面部动画的逼真度。

稳定性：确保系统在各种网络环境和设备上的稳定运行。

前端技术

小程序框架：选择微信小程序、支付宝小程序等前端框架进行开发。

UI设计：使用砖业的UI设计工具进行界面设计，确保界面美观且易于操作。

后端技术

服务器：选择高性能的服务器，确保系统能够处理大量用户请求。

数据库：使用MySQL、MongoDB等数据库管理系统，用于存储用户信息、数字人模型、视频数据等。

开发语言：选择Python、Java等后端开发语言，结合Flask、Django等框架进行开发。

AI技术

深度学习框架：集成TensorFlow、PyTorch等深度学习框架，用于训练语音合成模型和面部动画模型。

语音合成技术：使用科大讯飞、百度语音等成熟的TTS（Text-to-Speech）引擎。

自然语言处理技术（NLP）：实现用户与数字人之间的智能问答和对话生成。

其他技术

3D建模技术：用于创建数字人的外观和形态。

动作捕捉技术：实时捕捉用户的动作，并将其驱动到数字人上（如果需要实现实时互动功能）。

视频处理技术：使用FFmpeg等视频处理工具进行视频的编码、解码和编辑。

数字人模型创建

使用3D建模软件创建数字人的外观和形态。

训练面部动画模型，实现数字人的面部表情和口型同步。

语音合成模块开发

集成TTS引擎，实现文本到语音的转换。

优化语音合成的自然度和清晰度。

互动模块开发

实现用户与数字人之间的实时互动功能，如问答、表情模仿等。

使用NLP技术处理用户的输入和反馈。

视频生成模块开发

将数字人的播报内容和背景合成为视频。

提供视频导出和分享功能。

前端界面开发

使用小程序框架开发用户界面。

设计简洁明了的操作界面，确保用户易于理解和操作。

测试与优化

进行功能测试、性能测试和用户测试。

根据测试结果进行代码优化和功能迭代。

系统监控与维护

监控系统运行状态，及时发现并处理潜在问题。

定期更新系统功能和修复已知漏洞。

用户支持与服务

提供用户手册和操作指南，帮助用户快速上手。

及时响应用户反馈，解决用户在使用过程中遇到的问题。

数据安全与隐私保护

加密存储用户数据，确保数据的安全性。

遵守相关法律法规，保护用户的隐私和个人信息。

技术挑战

面部表情的自然度和语音的真实感是技术上的难点，需要不断优化算法和模型。

实时互动功能需要高性能的服务器和稳定的网络连接。

市场竞争

市场上已有多个类似的口播视频平台，需要不断创新和提升服务质量以建立品牌优势。

法律法规

在开发过程中需要遵守相关的法律法规，如隐私保护、数据安全等。