判断嘴型的程序可以通过以下步骤实现：
获取音频波形
通过音频处理工具获取音频的波形数据。这可以通过音频编辑软件或编程语言中的音频处理库来实现，例如在Python中可以使用`librosa`库来处理音频文件并提取波形数据。
处理音频波形
将音频波形数据转换成数值形式，以便进行后续的判断和处理。可以使用`frametotime（）`或`valueattime（）`表达式来处理音频波形，这些表达式可以将合成动画的时间重映射到指定值上，从而对口型进行自动化处理。
判断口型
根据获取的音频波形数值来判断当前的口型。例如，当波形数值不为零时，口型持续说话；否则，口型变为闭嘴。可以通过在口型的控制属性上写一个判断的表达式来实现这一功能。
实现口型动画
对于圆滑过渡的口型动画，可以使用`valueattime（）`表达式来实现更自然的过渡效果。具体实现方法是将说话嘴型和闭嘴嘴型进行混合，根据音频波形的数值来调整混合比例，从而实现平滑的口型动画效果。
显示结果
将判断出的口型结果在屏幕上显示出来，可以是静态的图片或动态的动画。如果需要更直观的效果，可以将闭嘴的口型盖在说话的口型图层上，根据波形数值的变化来动态显示口型。
```python
import librosa
import numpy as np
def get_audio_waveform（file_path）:
y, sr = librosa.load（file_path）
return y
def judge_mouth_type（waveform）:
简单的判断方法：如果波形数值不为零，则认为是在说话；否则为闭嘴
is_speaking = np.any（np.abs（waveform） > 0）
return "speaking" if is_speaking else "closing"
示例使用
file_path = "path_to_your_audio_file.wav"
waveform = get_audio_waveform（file_path）
mouth_type = judge_mouth_type（waveform）
print（f"Mouth type: {mouth_type}"）
```
这个示例代码只是一个简单的演示，实际应用中可能需要更复杂的逻辑和口型数据来提高判断的准确性。