唇语识别是一项新兴技术，有可能彻底改变沟通和可访问性的各个方面。本文探讨了唇语识别的多种应用，同时也强调了其在更广泛采用的道路上面临的挑战。唇语识别在耳聋和听力障碍人士中的应用：唇语识别最重要的应用之一是增强耳聋或听力障碍人士的沟通。它允许将口语转录成文本或由虚拟助理进行解释，使该社区更容易进行对话。实时手语翻译：在没有手语翻译的场景下，唇语识别可以充当实时翻译者，方便手语用户与不懂手语的人之间的沟通。语言学习：唇语识别对于语言学习者来说是一个很有价值的工具。它提供视觉反馈，有助于提高发音和理解力，增强语言学习过程。情绪和情绪分析：该技术可以分析面部表情和嘴唇动作，以辨别情绪和情绪。这在市场研究、用户体验分析和心理健康评估中都有应用。
人机交互：将唇语识别集成到人工智能系统、虚拟助手和聊天机器人中可以改善人机交互。这些系统可以更好地理解和响应口语和嘴唇动作，使交互更加自然和直观。唇语识别面临的挑战隐私和道德问题：在监视和数据收集中使用唇语识别引起了重大的隐私问题。制定保护个人隐私的道德准则至关重要。准确性：实现唇语识别的高精度仍然是一个挑战，特别是在各种照明条件下、不同的嘴唇形状、大小以及考虑口音和语言时。跨文化适应：唇语识别技术必须能够准确地识别和解释不同语言、文化和口音之间的唇部动作。硬件要求：某些应用程序可能需要专用硬件（例如高质量摄像头和麦克风）才能有效捕获和分析嘴唇运动。这可能会成为广泛采用的障碍。
亿蝌语料唇语识别数据155小时-唇形同步多模态视频数据多设备同时拍摄249人的语音和匹配唇语视频，通过脉冲信号精确对齐，精度高。可用于语音和图像领域的多模态学习算法研究。 1,998 人 - 唇语视频数据 1,998 人 - 唇语视频数据。数据多样性包括多场景、多年龄段、多时间段。在每个视频中，都收集了 8 位阿拉伯数字的唇语。该数据集中共有 41,866 个视频，总时长为 86 小时 56 分 1.52 秒。该数据集可用于人脸反欺骗识别、唇语识别等任务。
