嘴型模拟器是一种技术工具，通过分析唇部形状与运动规律，生成对应语音的嘴部动作模拟。其核心功能是匹配语音信号与唇部形态，实现语音到视觉的转换，常用于语音识别、动画制作、虚拟现实等场景。
该工具基于计算机视觉与语音处理技术，通过深度学习模型分析唇部特征点（如嘴角、唇峰等）的运动轨迹，结合语音帧数据，建立唇部动作与语音的映射关系。早期依赖手动标注的唇形数据库，现多采用自监督学习与迁移学习优化模型，提升模拟的准确性与自然度。
在语音辅助领域，嘴型模拟器辅助语言障碍患者练习发音，通过实时反馈唇部动作，帮助纠正发音错误；在动画产业中，用于角色唇部同步，提升动画的真实感与沉浸感；在虚拟现实交互中，虚拟形象通过嘴型模拟实现情感表达，增强用户代入感。
从20世纪80年代的基于规则的方法，到90年代的统计模型，再到近年来的深度学习模型，嘴型模拟器的技术迭代显著提升模拟效果。当前主流模型如3D唇形生成网络（3D-LipGAN）等，通过生成逼真的3D唇部模型，实现多视角下的自然嘴型表现。
结合AI与多模态技术，嘴型模拟器将向更自然、情感化的方向发展，例如整合面部表情识别与语音情感分析，实现情感驱动的嘴型模拟；同时，轻量化模型与边缘计算的应用，将提升其在移动设备与嵌入式系统中的性能，拓展更多场景应用。
