你是否也觉得,AI 配音的语调总是差了那么点 “人情味”?它能把台词念得字正腔圆,口型分秒不差,但角色的喜怒哀乐却总是难以触及灵魂深处。
问题出在哪里?答案或许藏在配音棚里那些看不见的导演与演员的互动中。在真实的电影工业里,配音绝非演员的独角戏。导演会提供参考片段、解读角色情绪,引导演员 “入戏”—— 这个过程,正是将文字转化为有生命声音的核心。然而,现有 AI 配音模型却模拟了一个 “简化版” 流程,让 AI “演员” 直接对着脚本和画面硬说,完全跳过了这个至关重要的 “导戏” 与 “揣摩” 环节。
这缺失的一环,正是 AI 配音缺乏情感表现力的症结所在。

内蒙古大学计算机学院、人工智能学院刘瑞教授牵头的语音理解与生成团队在 AAAI 2026 上发表的论文《Towards Authentic Movie Dubbing with Retrieve-Augmented Director-Actor Interaction Learning》正式回应了这一问题。研究团队提出了一种全新的检索增强导演 - 演员交互学习框架 ——Authentic-Dubber,首次在 AI 配音中引入 “导演” 角色,系统模拟了真实配音流程中的情感传递机制。他们不再满足于让 AI 模仿发音,而是首次将真实的 “导演 - 演员” 交互工作流引入 AI 配音框架,让模型学会了 “先理解,再表达”。

研究团队设计的 Authentic-Dubber 系统,通过三大机制,精准复刻了从导演指导到演员最终表演的全过程:
导演的 “素材库”:首先,系统构建了一个多模态参考素材库,如同导演为演员准备的 “情感教案库”。它整合了场景氛围、面部表情、台词文本等多种模态的情感信息,并巧妙利用大语言模型(LLM)进行深度语义理解,提取出细腻的情感表征。

演员的 “高效揣摩”:有了 “教案”,演员如何快速吸收?系统设计了基于情感相似度的检索增强策略。面对一段需要配音的无声视频,AI 能像演员一样,从海量素材库中迅速检索出情感最相关的参考片段。这模拟了演员在导演指导下,快速内化情感线索的过程。

最终的 “渐进式演绎”:理解之后,如何表达?系统提出了渐进式图结构语音生成方法。它像演员搭建表演层次一样,逐步将检索到的情感知识(从基本情绪到间接多模态信息,再到直接的参考音频)融合进语音生成中,确保最终输出的配音情感饱满、层次丰富。
在动画电影配音基准数据集 V2C-Animation 上的测试结果令人振奋:
客观指标:Authentic-Dubber 在情感准确率(EMO-ACC)上显著超越了所有主流基线模型。
主观听感:在人类听评员的盲测中,其在配音情感匹配度(MOS-DE)和语音情感真实度(MOS-SE)两项评分上均获得最高分。

频谱证据:Mel 频谱图对比清晰显示,在表现 “愤怒” 时,其语音高频波动更剧烈;在表现 “快乐” 时,韵律变化更自然丰富。这证明其情感表达已具备可量化的声学特征优势。

这项研究的意义在于,它将 AI 配音的竞争维度,从 “音画同步” 的物理层面,提升到了 “情感共鸣” 的心理层面。Authentic-Dubber 证明,通过模拟人类协作中的关键互动,AI 可以更深入地理解并传达复杂情感。
这不仅是技术的进步,更是对艺术创作本质的一次回归。当 AI 开始理解 “导演的意图” 和 “演员的揣摩”,我们距离能真正为角色 “注入灵魂” 的智能配音时代,或许已不再遥远。

刘瑞,内蒙古大学人工智能学院副院长,教授,博士生导师。新加坡国立大学博士后。入选中国科协青年人才托举(青托)工程、内蒙古杰青、ACM 呼和浩特新星、ACM 呼和浩特优博。主要研究方向为多语种人机语音交互、情感计算。相关成果发表于 IEEE-TAFFC、ACL、AAAI、ACMMM 等人工智能领域的顶级国际期刊和会议。主持国自然面上、国自然青年、内蒙古杰青等多项省部级以上项目。指导多位学生入选首批中国科协青托博士生专项、腾讯犀牛鸟精英人才计划、获得国际大学生创新大赛国家级金奖等。荣获 2022 年度教育部高等学校科学研究优秀成果奖(科学技术)— 科学技术进步二等奖、 2024 年度内蒙古自治区科技进步一等奖等奖项。担任领域内顶级 SCI 国际期刊 Information Fusion、IEEE TAFFC、ACM TALLIP、Computer Speech and Language 编委以及 AAAI PC、ACL AC 等。内蒙古大学语音理解与生成团队主页:https://ttslr.github.io/
文章来自于“机器之心”,作者 “机器之心编辑部”。
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