Navtalk —— breaking through the traditional digital human technology
Navtalk 是一款革命性的实时虚拟数字人平台，整合 计算机视觉、语音交互和智能决策 三大核心技术，提供全栈式解决方案。其五层架构支持 多模态渲染、实时交互、AI 决策、音视频同步及低延迟传输，具备 10+预设形象、50+语言实时转录、2000ms内响应 等能力，并实现 30FPS/4K画质 的流畅输出，即将正式发布。
EasyOne——突破AI多模态极限
EasyOne 是一款基于 LangGraph 多代理系统 开发的跨模态 AI 插件，整合文本、图像、音频和视频处理能力，通过 Multi-Agent 架构 实现高效任务调度与多模态交互。其核心功能包括 ChatGPT 扩展（支持复杂任务调用）、实时数字人对话（低延迟语音与嘴型同步）及 跨平台兼容性（Web/桌面端）。系统采用 Supervisor 协调代理协作，结合 DAG 任务流 优化性能，并针对高并发、数据安全等挑战提供解决方案，旨在提供无缝的 AI 交互体验。
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数字人系列（7）：从 Java 到 Python的迁移架构
这篇文章详细介绍了将音视频处理系统从Java迁移到Python的技术重构过程，重点优化了实时音视频传输性能。通过采用WebRTC替代WebSocket协议，实现了更低延迟、更稳定的音视频传输，同时利用内存加载数据避免了磁盘I/O瓶颈。文章深入解析了音频(SingleFrameAudioStreamTrack)和视频(SingleFrameVideoStreamTrack)处理的核心实现，包括时间戳同步、帧率控制和数据缓冲机制。此外，还探讨了WebRTC的STUN/TURN/ICE协议栈配置、音视频同步策略以及系统扩展性优化方案，为构建高性能实时音视频系统提供了实践指导。
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数字人系列（5）：Websocket+Mainsource到WebRTC视频推流转变
文章将深入探讨从 WebSocket + mainSource 到 WebRTC 的技术转变，揭示这一升级如何为数字人系统的实时视频推送带来质的飞跃，并分析其在实际应用中的优势与价值。
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数字人系列（4）：参数调节与 GPU 选型
在实时数字人系统的开发过程中，性能优化是决定用户体验的核心环节。前几篇文章中，我们完成了系统的框架搭建和基础功能实现，但在实际测试中仍面临音视频同步延迟和 GPU 资源利用率不足的问题。本文将以 参数调优 和 硬件适配 为核心，结合实测数据与工程实践，详细探讨如何通过技术手段解决这些瓶颈。
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数字人系列（3）：技术挑战与解决方案
在这篇文章中，将深入探讨如何结合 MuseTalk 和 OpenAI Realtime API 实现实时数字人交互，并分享在开发过程中遇到的技术挑战与解决方案。同时，还会展示一些实际运行时的样例输出，并讨论该项目的架构设计、技术选型等细节。
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数字人系列（2）：核心思路与项目架构
随着人工智能技术的不断发展，数字人作为新一代虚拟助手和互动媒介，正在迅速进入各行各业。数字人的应用场景包括虚拟客服、在线教育、智能助手、娱乐行业等，涉及文本、语音、图像和视频等多种交互方式。然而，尽管这些系统已经取得了显著进展，如何在实时交互中保证自然流畅的表现仍然是一个亟待解决的问题。 本文将深入
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数字人系列（1）：可行性研究
随着人工智能（AI）、自然语言处理（NLP）和计算机图形学的迅猛发展，数字人（Digital Humans）已经从科幻概念走向现实，广泛应用于客服、教育、娱乐等多个领域。数字人不仅能够与用户进行自然交互，还能通过高精度的面部动画和声音合成提供逼真的互动体验。本文将深入探讨数字人平台的技术架构与实现，