【原来如此】读懂唇语，为什么那么难呢？

在影视剧中，每个人都可以是唇语大师。但是在现实生活中，读懂唇语，相当于在每两秒钟，就要完成一道完形填空题。你甚至没有重看和修改的机会。所以在没有其他信息辅助的情况下，即便是经验丰富的唇语专家，读唇的成功率，也不过是在五成左右。所以不夸张的说，会读别人的唇语，绝对算是一种超能力了。

那么问题来了——读懂唇语，为什么那么难呢？

读唇的困难，首先来自我们说话的方式。

当一个人说话时，嘴巴会随着说话的内容，不断地发生变化。所以我们会下意识地认为，我们的发音和嘴型之间，是能够一一对应的。事实上，这仅仅是我们说话过程中的冰山一角。剩下的大部分工作，其实都隐藏在一些，你看不见的地方。

这是一张国际音标表，在所有音标里，只有30%左右的音标，是直接由我们的嘴唇来控制的。而剩下的七成音标，都是难以通过肉眼观察出区别的齿音、舌音和喉音。这就是为什么在很多时候，看上去一模一样的嘴型，也很可能被解读成完全不同的结果。

此外，说话人的连词、口音、甚至是胡须的浓密程度，都会造成嘴型的变化。尽管这些变化非常细微，但任何一处变化，都足以影响读唇的判断。恐怕只有像FBI干员那样的观察水平，才能够做到快速捕捉并且分辨出这些细微差别了。

既然一般人很难完成这项任务，那么有没有可能通过技术手段来完成呢？

其实在三十多年前，就已经有人在做这种尝试了。

1988年，美国电报电话公司——AT&T旗下的贝尔实验室，就做了一个实验。他们用一台高速相机，捕捉实验对象嘴型的变化。每半秒钟，相机就会拍下30张左右的照片，然后把它们跟人所说的数字或者字母之间建立联系。

通过这种方法，他们惊讶地发现，唇语识别的成功率，甚至比语音识别的成功率还要高。既然机器读唇这么厉害，为什么不干脆用它取代语音识别呢？这是因为当时的计算机，无论是存储介质还是运算能力，都存在着很大的限制。在这个实验里，让机器对10个数字和26个英文字母进行逐一识别，就已经接近极限了，根本识别不了连续的语句。

随着硬件水平的提高和机器学习的大行其道，从90年代末开始，越来越多的实验室，尝试把深度学习算法，应用到了唇语识别技术的开发上。

谷歌旗下的明星企业——DeepMind，就是其中的佼佼者。[5]2016年，它们以卷积神经网络为基础，编写了一套唇语识别算法。然后用电视节目主持人说出的超过十万句话，来训练这套算法。通过这样一套算法，机器唇语识别表现得甚至比唇语专家还要好。

可惜的是，这项技术仍然有它的瓶颈。一旦脱离了熟悉的运作环境，就很有可能出现这样的结果……

既然效果不理想，为什么还有那么多大公司、院校，愿意投入资源研究唇语识别技术呢？

通过观察唇语，听懂别人的话，对于一般人来说，可能是一项可有可无的技巧。但是对于一部分人，这或许是他们“听”别人说话的时候，不得不尝试的途径。

根据世界卫生组织的统计，直到2020年，世界上大概有5亿人罹患听力障碍。这个数字正在以每年3%左右的速度在持续攀升，预计到2050年，全球就会有近10亿人口，将要遭受到听觉失常的折磨。

目前，当听障患者与别人交流时，要么需要通过效率低下的聋哑人手语，要么就得借助价格昂贵的助听器设备。无论采用哪种方式，都会造成不小的负担。尽管以目前的技术水平，唇语识别的技术可靠性有待提升。但是如果未来，它变得足够成熟，我们为什么不能想象一下，通过智能眼镜，就能直接“读出”别人正在说的话呢？