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。

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。