近年来，随着人工智能技术的不断发展，人们对虚拟数字人的需求不断增加。虚拟数字人，指的是能够模拟人类外貌、语音、行为和情绪等方面的虚拟人物。在影视、游戏、教育等领域中，虚拟数字人已经成为不可或缺的一部分。本文将从研发角度，探讨如何使用人工智能技术构建一个可信度较高的虚拟数字人。

在实现虚拟数字人的过程中，人工智能技术可以应用于多个方面。其中包括：

1. 人脸识别技术 由于虚拟数字人需要有具体的外貌，因此需要使用人脸识别技术来生成虚拟数字人的人脸。通过对现实生活中的人脸进行采集和分析，可以利用人工智能技术来生成具有相应特征的虚拟数字人人脸。

示例代码：

import cv2

face_cascade = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_frontalface_default.xml')
video_capture = cv2.VideoCapture(0)

while True:
    ret, frame = video_capture.read()
    
    gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    faces = face_cascade.detectMultiScale(gray, 1.3, 5)
    
    for (x, y, w, h) in faces:
        cv2.rectangle(frame, (x, y), (x+w, y+h), (0, 255, 0), 2)
        
    cv2.imshow('Video', frame)
    
    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
        break

video_capture.release()
cv2.destroyAllWindows()

2. 语音合成技术 虚拟数字人需要具备与人类交流的能力，因此需要使用语音合成技术来生成虚拟数字人的语音。基于深度学习的语音合成技术，可以使虚拟数字人的语音听起来更加自然。

示例代码：

import pyttsx3

engine = pyttsx3.init()
engine.say('Hello, world!')
engine.runAndWait()
``