这项研究解决了从人类语音生成三维全身动作的问题。给定一段语音录音，我们合成了真实且多样的三维身体姿态、手势和面部表情序列。为了实现这一目标，我们首先构建了一个高质量的同步语音三维全身网格数据集。接着，我们定义了一种新颖的语音到动作生成框架，其中面部、身体和手部被分别建模。这种分离建模源于面部动作与人类语音之间存在强相关性，而身体姿态和手势的相关性较弱。具体而言，我们使用了自动编码器来处理面部动作，并采用了一种组合式的向量量化变分自动编码器（VQ-VAE）来生成身体和手部的动作。组合式 VQ-VAE 是生成多样化结果的关键。此外，我们提出了一种交叉条件自回归模型，该模型能够生成连贯且真实的全身动作和手势。大量的实验和用户研究表明，我们的方法在定性和定量方面均达到了当前最佳性能。我们的新型数据集和代码将发布在 https://talkshow.is.tue.mpg.de 以供研究使用。