无声语音识别变成真气功

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：灾害现场、舱外探索、水下作业……

在这类场所中，人们或许为了躲避被污染的空气、或许为了呼吸氧气，都会穿上类似生化服、宇航员服等等特殊服装。

穿上之后既看不到对方的表情，也听不到对方的声音，更没办法用语音交互去控制其他设备了。同时环境情况（例如氧气不够充足）往往不允许人们以正常的声音说话，加上防护服的封闭状况会引起声音的回响，以往的有声语音识别在这种情况下很难发挥作用。

这时可以被安置在防护服内部的无声语音识别就显得很有价值，讲话者只需要做出口型就能向外界传递信息。

除此之外还有嘈杂的马路、工厂车间、机场……在这些场所中，想要让对方听清自己的声音，往往需要扯着嗓子吼。想让语音识别准确拾音，更是难上加难。

这时利用无声语音识别就会轻松很多，不仅可以准确表达信息，也能让一些处于这种场合的工作人员戴上隔音耳塞保护自己的听力。

实际上目前在欧洲一些型号的战斗机中，就因为机舱内噪音巨大、飞行员之间无法沟通，已经应用上了EMG信号无声语音识别技术。