数字人软件开发AI口播视频系统平台旨在创建一种具有人类外观和行为特征的虚拟形象，并能够通过AI技术实现智能口播功能。该系统平台需要能够采集多种数据（如语音、图像、文本等），为数字人的创建和训练提供素材，并利用深度学习等技术训练数字人的语音模型、图像模型和行为模型。

编程语言：Python等适用于人工智能和机器学习的编程语言。

深度学习框架：TensorFlow、PyTorch等，用于构建和训练数字人的AI模型。

数据库：MySQL、MongoDB等，用于存储用户信息、数字人模型数据、视频数据等。

前端框架：Vue.js、React等，用于开发用户界面。

语音处理库：SpeechRecognition、Pyttsx3等，用于实现语音的识别和合成。

系统架构通常包括数据采集层、数据处理层、模型训练层、交互控制层和应用层。

数据采集层：负责采集语音、图像、文本等多种数据，为数字人的创建和训练提供素材。

数据处理层：对采集到的数据进行清洗、标注和预处理，使其符合训练要求。

模型训练层：利用深度学习技术训练数字人的语音模型、图像模型和行为模型。

交互控制层：实现用户与数字人的实时交互，包括语音交互、动作交互等。

应用层：将数字人应用于各种场景，如客服、直播、教育等。

需求明确：与客户沟通，明确数字人的应用场景、功能需求和性能要求。

系统设计：制定系统架构、模块划分和接口设计。

代码开发：按照设计进行代码开发，包括数据采集、处理、模型训练和交互控制等模块。

测试与优化：进行单元测试、集成测试和系统测试，确保系统的稳定性和准确性。根据测试结果进行优化。

部署与上线：将系统部署到生产环境，并进行监控和维护。

语音合成技术：选择成熟的TTS引擎，确保语音的自然度和流畅性。

面部动画技术：采用先进的面部捕捉技术或基于深度学习的面部表情合成技术，实现逼真的口型同步。

视频合成技术：结合图像处理和视频编码技术，将语音和面部动画合成为完整的视频文件。

实时交互技术：实现用户与数字人之间的实时互动，包括语音交互、动作交互等。这需要使用自然语言处理技术理解用户输入，并生成相应的数字人回应。

数字人软件开发AI口播视频系统平台在多个行业都有着广泛的应用潜力，如教育、媒体传播、企业内部培训等。针对不同场景和需求，可以进行定制化开发，以满足客户的特定要求。

数字人软件开发AI口播视频系统平台的搭建成本包括人力成本、硬件成本、数据采集和标注成本以及培训和技术支持成本等。具体预算需要根据项目的规模和复杂程度而定。

在开发过程中，需要遵守相关的法律法规和伦理规范，如隐私保护、数据安全等。特别是在采集、处理和使用用户数据时，必须遵守相关隐私法律法规，保护用户的隐私和安全。