不出聲，僅僅通過喉嚨和下顎的皮膚震動就能知道你想說什么。

這可不是特工電影里某個天馬行空的高科技，最近，東京大學和索尼計算機科學研究所（CSL）共同研發(fā)出AI系統(tǒng)“Derma”就能實現(xiàn)上述功能，通過將傳感器貼合在喉嚨周圍的皮膚上，就能實現(xiàn)從口形(無聲說話)到語音的轉化。

電影里奄奄一息的富翁想要修改遺囑卻無法發(fā)聲最終被自私的兒子私吞財產的事再也不會發(fā)生了，當然首先，你要成為富二代。

不過，這項技術可不是用來干這個的。

據相關研究人員透露，研究靈感最初來源于視聽障礙者的觸診唇讀法，他們會用手指觸摸說話者的嘴唇和下巴周圍，以此讀取說話內容。也就是說，他們通過觸摸障礙者嘴唇周圍的皮膚就可以知道他們的說話內容。

研究中，研究者們利用機器學習把整個過程自動化，完成了深層學習的無聲語音交互(Silent Speech Interaction，SSI)。

▲ 傳感器安裝圖

不過目前相關設備還在進一步地完善中，與可穿戴電子設備和身體嵌入式計算設備結合也還處于設想階段。

但是想想總不是什么壞事。

具體說一下“Derma”。

只要在下顎皮膚的兩個位置安裝MEMS(Micro ElectroMechanical Systems)加速度計和角速度傳感器，就能通過隨著說話發(fā)生的下顎運動和舌肌運動引起的從下顎到喉嚨的皮膚顫動，進行無聲的“語音識別”了。

實驗中，研究者從傳感器上獲取到了12維皮膚運動信息，通過深度學習能夠分析識別35種發(fā)聲命令短語，而且他們發(fā)現(xiàn)，系統(tǒng)的識別準確率達到了94%以上。

▲ Derma的概要圖：利用附著在咽喉周圍皮膚上的加速度/角速度傳感器，通過無聲說話獲取下顎皮膚運動信息，利用深層學習進行分析和識別

于是，利用生成音素記號系列的連接時間分類(Connectionist Temporal Classification, CTC)的神經網絡進行訓練，訓練之后的模型就能把無聲說話的皮膚顫動轉換為語音，轉換后的語音合成除了可以輸入到附近的具有語音識別功能的數(shù)字設備（語音助手）之外，還可以用于幫助因聲帶損傷等原因而難以發(fā)聲的用戶進行交流。

▲ 實驗使用的加速度/角速度傳感器

與現(xiàn)有的無聲語音交互研究相比，這個設備在安裝時并不顯眼，而且體積小、重量輕、耗電量低，不易受到照明條件等周圍環(huán)境因素的影響。在生活中，該設備也不會影響到使用者的正常生活，吃飯和日常的交流可以照常進行，簡直不能再實用。

相信這個設備在未來會造福大批殘障人士。