随着计算机动画技术的不断发展，人们对三维虚拟模型情感表达的真实感提出了更高的需求，三维口型动画就是其中的一个重要部分。论文根据汉语协同发音规律对口型合成的影响，提出了一种基于汉语协同发音模型的三维口型动画驱动方法，使得三维口型动画的合成更流畅、更平滑、更接近人们真实发音时的口型。本文的研究内容如下：（1）完成声母和韵母的聚类，构建汉语可视化协同发音模型，解决协同发音对汉语连续发音时口型的影响。（2）利用MPEG-4中“中性人脸”和“FDP”的定义规范化三维模型，并建立基本口型库。（3）利用连续文本驱动合成口型动画，实现口型间的平滑过渡。本文的创新点如下：（1）改进基于汉语的协同发音模型。首先，为每一类不同的声母和韵母增加不同的“影响等级”和“受影响等级”属性，并综合考虑口型发音姿态，改进声母和韵母聚类方法。其次，增加考虑音节间元音的相互影响，构建协同发音模型，提高模型的表达能力。（2）提出了一种基于连续文本驱动口型动画合成方法。利用改进的协同发音模型，实现输入的所有发音音素的优化，输出新的口型序列。通过改进对插值生成过渡帧的控制，生成更具真实感的口型动画。实验表明，论文提出的方法能充分模拟汉语协同发音对发音口型的影响，可以合成自然流畅的口型动画。基于文本驱动的真实感三维人脸动画在影视、游戏、社会生活、教育等多个领域都具有极其广阔的应用前景。