用python实现AI视频合成音频，并且嘴形能对的上

要实现这样的程序，需要用到一些深度学习技术。以下是一个基本的实现思路：

1.收集视频和音频数据进行训练，数据最好是同步的。

2.使用深度学习模型，对视频帧进行关键点检测，从而获得嘴巴形态的坐标。

3.使用语音识别技术，将音频转换为文本。

4.将文本转换为发音序列，通过合成器生成对应的音频。

5.使用深度学习模型，将该发音序列映射到嘴型坐标序列。

6.将嘴型坐标序列与原始视频进行合成。

下面是一个简单的Python示例代码：

import cv2
import dlib
import numpy as np
import librosa
import argparse
import os

# 加载模型，使用dlib的68个特征点
predictor = dlib.shape_predictor('shape_predictor_68_face_landmarks.dat')
detector = dlib.get_frontal_face_detector()

# 视频处理类
class Video(object):
    def __init__(self, path):
        self.path = path
        self.cap = cv2.VideoCapture(path)
        self.fps = self.cap.get(cv2.CAP_PROP_FPS)
        self.width = int(self.cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH))
        self.height = int(self.cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT))
        self.total_frames = int(self.cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_COUNT))

    def __del__(self):
        if self.cap.isOpened():
            self.cap.release()

    def get_frame(self, indx):
        if indx >= self.total_frames:
            return None
        self.cap.set(cv2.CAP_PROP_POS_FRAMES, indx)
        ret, frame = self.cap.read()
        return frame

# 语音处理类
class Audio(object):
    def __init__(self, path):
        self.path = path
        self.y, self.sr = librosa.load(path, sr=22050)

    def get_audio(self, start, end):
        return self.y[int(start*self.sr):int(end*self.sr)]

# 合成程序
class Synth(object):
    def __init__(self):
        self.frame_size = 256
        self.frame_shift = 128
        self.window = np.hanning(self.frame_size)
        self.n_fft = self.frame_size

    def get_spectrogram(self, audio):
        stft = librosa.stft(audio, n_fft=self.n_fft, hop_length=self.frame_shift, win_length=self.frame_size, window=self.window, center=False)
        spectrogram = np.abs(stft)**2
        return spectrogram

    def get_mel_basis(self, n_mels, fmin, fmax):
        return librosa.filters.mel(sr=self.sr, n_fft=self.n_fft, n_mels=n_mels, fmin=fmin, fmax=fmax)

    def get_mel_spectrum(self, spectrogram, mel_basis):
        mel_spectrum = np.dot(mel_basis, spectrogram)
        return mel_spectrum

    def get_audio(self, spect, wav_encoder):
        inv_mel_basis = np.linalg.pinv(self.mel_basis)
        inv_spectrogram = np.dot(inv_mel_basis, spect)
        return librosa.istft(inv_spectrogram, hop_length=self.frame_shift, win_length=self.frame_size, window=self.window)

    def synthesize(self, text):
        # 使用TTS合成声音
        wav_encoder = TTS.synthesize(text)
        audio = np.array(wav_encoder.output.audio).astype(np.float32)
        audio /= np.max(np.abs(audio))
        mel_basis = self.get_mel_basis(...)
        spectrogram = self.get_spectrogram(audio)
        mel_spectrum = self.get_mel_spectrum(spectrogram, mel_basis)
        
        # 使用深度学习模型, 将发音序列映射到嘴巴坐标系
        landmarks = model(mel_spectrum)
        
        # 合并视频和音频
        video = Video('./path/to/video')
        audio = Audio('./path/to/audio')
        for i in range(video.total_frames):
            frame = video.get_frame(i)
            gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
            faces = detector(gray, 0)
            if len(faces) == 1:
                landmarks = predictor(gray, faces[0])
                landmarks = np.array([[p.x, p.y] for p in landmarks.parts()])
                landmarks = landmarks[48:68]
        
            # 合成视频
            cv2.imshow('frame', frame)
            if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
                break

    def save(self, output_path):
        out.release()
        cv2.destroyAllWindows()

if __name__ == '__main__':
    parser = argparse.ArgumentParser()
    parser.add_argument('--text', type=str, help='要说的话')
    parser.add_argument('--output', type=str, help='输出路径')
    args = parser.parse_args()
    
    synth = Synth()
    synth.synthesize(args.text)
    synth.save(args.output)

需要注意的一些细节：

1.需要训练模型，以便将发音序列映射到嘴型坐标系。

2.将嘴巴形态与音频同步可能会很困难，因为光明不足、切换视角和数据延迟等原因可能导致偏差。

3.此代码可能不充分，具体部分还需要根据实际情况和需求进行调整和改进。