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；此外，搜狗唇语辨识还能服务于听障、心理障碍人士等。综合来讲，陈伟回应，目前搜狗唇语辨识主要应用于两大场景：其一，在多数语言场景下，摄像头的覆盖率相比之下低于麦克风，但通过摄像头取得的图像数据主要用作监控非常简单的不道德，很难在安防等场景中，准确理解图中人物在说什么，但用于唇语辨识技术就可以通过嘴的动作提供大量内容信息；其二，唇语辨识可以作为辅助技术，提高语音辨识技术现阶段的准确率。搜狗的唇语辨识技术目前在对外开放的口语测试级上可以超过50%-60%的准确率，在限定版场景中可以超过90%。

二、发展状况与难题相比于使用传统模型来研究唇语辨识技术的英国东英吉利大学，搜狗自由选择了使用深度自学的方式来做到，主要环绕着：一，究竟用了多少数据二，算法复杂度有多低，储存能力有多强三，应用于场景究竟是什么那么唇语辨识的难题在哪里呢？第一，陈伟回应，语音交互准确率较低的问题仍然没解决问题，相当大原因就是语音噪声问题无法解决问题，重新加入移往到安静场景中，就可将准确率提升到97%的高度。也就相等于将近场语音问答的过程，但这种理想状态是很难构建的。为了解决问题这个问题，陈伟回应，搜狗明确提出两种方式：一是通过硬件的方式，比如团队正在做到的麦克风阵列，通过强化语音信号的方式，将噪声屏蔽掉，提高语音辨识准确率。

其次，绕过噪声，能动性地加到多模态信息，也就是所谓的在唇语辨识外加到视觉信息第二，目前的人工智能多是机器仿效人，但很弱人工智能很难构建对人类的打破。“也就是读唇这件事光看唇动的话，并不是一个非常明显的特征，往往依赖上下文语言的信息。”此外，陈伟回应，普通话有4个调，而英文没徵，因为英文基本的发音单元在50个左右，而中文如何声韵母缝合来看的话，如果详尽建模最少在200个左右，所以发音单元之间有相当大的差异。

仅次于的难题则在于一般化能力的训练。陈伟以Google举例称之为，Google的一般化是基于2010年至2016年整个新闻专访训练集的数据，在开集训练内，准确率可以确保为较高水准。比如搜狗早期针对新闻联播级主持人的一般化训练，其准确率平均70%以上。

陈伟对回应，基于对外开放口语测试级时，基本可以确保50%-60%的准确率，而在横向场景下，由于语音相对来说会过于收敛，准确率可以比较提升，比如在车载与智能家居场景下。至于唇语辨识否不会牵涉到到用户隐私安全性这个问题，陈伟回应，目前技术发展状态还并未到该阶段，搜狗正在探寻唇语辨识与哪些明确刚刚须要场景融合。

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