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随着 AIGC 和虚拟人技术的发展，越来越多企业和开发者希望构建一个“会说话、会动、能互动”的数字人系统。本文将手把手演示如何结合 WebRTC（实时通信）、Pion（Go语言 WebRTC 实现）、HeyGem.ai（开源数字人生成平台），搭建一个可实时语音驱动数字人视频生成的闭环系统，核心使用：
- WebRTC：实现实时语音上传与视频下行
- Pion（Go语言 WebRTC 库）：实现服务端音视频处理
- HeyGem.ai：负责语音合成 + 表情口型驱动的视频生成
🔄 系统能力概览
| 能力模块 | 实现技术 |
|---|---|
| 用户输入 | 小程序 / 浏览器语音 + WebRTC |
| 实时通信 | Pion WebRTC (Go) |
| 语音识别 (ASR) | Whisper / Duix.ai |
| 对话生成 (LLM) | ChatGPT / GLM / Tongyi |
| 文本转语音 (TTS) | HeyGem.ai /v1/invoke |
| 视频生成 | HeyGem.ai /easy/submit |
| 视频推送 | WebRTC video track via Pion |
🔮 工程流程图
🛠️ 核心技术实现
1. 前端语音採集 + WebRTC
- 通过
getUserMedia({audio: true})採集音频 - 创建
RTCPeerConnection，将 audio track 加入连接 - 与服务端 Pion SDP/ICE 交换
2. 服务端 Pion 接收音频
peerConnection.OnTrack(func(track *webrtc.TrackRemote, receiver *webrtc.RTPReceiver) {if track.Kind() == webrtc.RTPCodecTypeAudio {go func() {var pcmData []bytefor i := 0; i < 50; i++ {pkt, _, _ := track.ReadRTP()pcmData = append(pcmData, pkt.Payload...)}// 下一步 ASR 识别}()}
})
3. ASR + LLM + TTS 调用 HeyGem.ai
// 假设用户说了一段话，ASR 识别后：
replyText := callLLM(callASR(pcmData))// 调用 HeyGem 合成语音
voice, _ := heygemSynthesize(replyText, reference)
os.WriteFile("reply.wav", voice, 0644)// 调用 HeyGem 合成视频
heygemGenerateVideo("http://127.0.0.1/reply.wav", "http://127.0.0.1/avatar.mp4", "task001")
后续通过 /easy/query?code=task001 查询视频合成进度。
4. 用 Pion 推送视频到前端
videoTrack, _ := webrtc.NewTrackLocalStaticSample(webrtc.RTPCodecCapability{MimeType: webrtc.MimeTypeVP8}, "video", "pion")
peerConnection.AddTrack(videoTrack)f, _ := os.Open("output.mp4")
buf := make([]byte, 1400)
for {n, _ := f.Read(buf)if n == 0 { break }videoTrack.WriteSample(media.Sample{Data: buf[:n], Duration: time.Second / 30})
}
🔐 其他扩展
| 功能 | 技术解决 |
|---|---|
| 表情/指令控制 | DataChannel 传送 viseme / action json |
| 多人室间 | SFU (如 mediasoup)，Redis分组 |
| 上下文/记忆 | LangChain Memory or SessionContext |
📝 总结
通过本文提供的技术模型和实例，你已经能很方便地用 WebRTC + Pion + HeyGem.ai 实现一个可以被语音调用、自动生成声音和影像的数字人完整连通系统。
如果需要我帮你完全写出这套 demo 程序，可以指定需要部分（前端、Pion、HeyGem 接入），我可以给出完整源码和启动方案。