原创<br> 嘘，AI正在悄悄听懂你的话( 三 )_：嘘

而“电宗”则更加神奇，我们知道人在说话时需要调动整个下半张脸的肌肉，不同的文字发音所调动肌肉的方式也并不相同。通过对面部EMG（肌电）信号的采集，来学习人类说话时面部EMG信号特征，并通过神经网络的训练将EMG信号和文字对应起来。

可以看出这两种无声语音识别都有一个共同的特点，那就是自主性和私密性。不管是EMG信号采集还是气流采集，都需要在讲话者身上佩戴好设备，而不是像图像技术一样，能够在远程且讲话者不知情的情况下进行采集分析。

无声语音识别变成真·气功？

不论是气宗还是电宗，这些无声语音识别技术都面临着同样的问题——既然要用户把话说出来才能进行识别，那为什么不直接应用语音识别来进行文字转换和翻译，非要弄一些和“气功”一样没有切实应用场景的花招？

其实无声语音识别的应用，可能不像大家想象的那样广泛，它既不能以最高效的方式帮助听障人士，也不允许被应用于监听等等工作。但在一些关键场合下，无声语音识别却可以发挥出奇用。

我们可以一起开动脑筋，想想在哪里人们需要说话，但却听不到彼此的声音。答案很简单，要么是在声音无法传播的地方，要么是在一些特别嘈杂的地方。于是无声语音识别就有了如下的应用场景：

原创<br> 嘘，AI正在悄悄听懂你的话( 三 )