王娜娜和黃爽，是北京航空航天大學和清華大學的一年級研究生，一個23歲，一個22歲。大約兩年前，她們開始用業餘時間，為失語者群體，研究一款直接將手語轉化成語音的翻譯臂環。
兩年前，讀大三的王娜娜結識了聾人朋友張權。因為不懂手語，即使當面交流，她也不得不用微信打字。明明是現實中的朋友，相處起來卻更像網友。特別當許多人一起聊天時，她更為無聲世界中的張權感到抱歉，擔心自己說話，是不是忽略、傷害了他？當時，計算機專業的王娜娜，正在實驗室裡研究基於圖像的手勢識別技術。她想，手語也是有一定規則的手勢，是不是可以用攝像頭識別，轉化成語音，打破無聲到有聲的隔閡？
王娜娜：「黃爽就跟我說，用攝像頭去做不現實，在大街上誰幫失語者拿攝像頭？」
黃爽是王娜娜的本科室友。這次交談前，王娜娜已經為翻譯手語忙了八、九個月。聽到「閨蜜」幾乎從根本上否定自己的研究，王娜娜不但沒有生氣，反而感到慶幸。她說，自己一直在沿著技術邏輯推進，卻忽略了最重要的部分——如何才能讓失語者使用。
王娜娜：「後來我看家裡的小朋友，學彈鋼琴，老師說手指該用力的時候，小朋友沒用力。我就問老師這怎麼能看出來的，老師說看肌肉的用力情況，肌肉沒有動指法肯定不對。這點提醒了我，我就上網查，有一種研究是戴著一個臂環來判斷小朋友的指法正確不正確，我立馬就想到了手語。」
不同的手指動作，會觸動不同區域的小臂肌肉，發出不一樣的肌肉電信號。受益於鋼琴臂環的啟發，王娜娜和黃爽打算也應用這項技術：將每個手語詞彙的肌肉電信號錄入系統，讓人工智慧深度學習，再次遇見時，識別和轉化成語音，應該並不難。在運動手環、智能手錶普及的今天，佩戴臂環，也不會讓失語者顯得突兀。然而，想讓電腦準確識別一個手勢動作，需要反覆採集肌肉電信號上千次。
黃爽：「我們兩人就成天不停地在那兒抬手放手、抬手放手。」
一個多月時間，王娜娜和黃爽對著手語教材，完成30個手勢的錄入，每人至少重複比劃了一萬五千多次。證實方案可行後，她們將更多志同道合的朋友拉入團隊。如同八萬多個漢字，只有3500字常用，8000多個手語手勢，也只有一小部分被失語者熟知。
經過天津理工大學聾人工學院的推薦，團隊決定先錄入400個常用的手語動作。儘管目前，臂環只能逐個翻譯手語，實現失語者像普通人一樣流利對話，也存在許多技術難題，但她們相信，隨著人工智慧的成熟，這些都將迎刃而解。
一個多月前，王娜娜團隊的手語識別臂環，在聯合國和國內一家網際網路公司共同舉辦的創新大賽上，奪得冠軍。同臺競技的，還有2074份來自國內外知名高校、科研機構的創新方案。與大多數盯緊收益的項目相比，這份冠軍創業計劃，顯得另類。王娜娜和黃爽說，團隊開始做這個項目，只是想解決失語者朋友遇到的難題，沒太考慮過賺錢的事。
黃爽：「我們沒想通過這個來賺到錢，就是發現了朋友這個迫切的需求，只想幫他們解決這個溝通的問題。」
王娜娜：「這個世界買房的人太多了，誰知道誰。但是你會記得那些，為社會進步做出一點點貢獻的人。」
白巖松：「科技的發展的確有時太快了，讓我們更忙碌、更奔波，但我們還是喜歡科技的進步，因為它幫助我們更健康，很多障礙可以打破，行走及交流更自由、更無障礙。歸根到底，讓生活更好，讓生命更有尊嚴。所以，讓科技更進步吧，說小了，讓失語者有方法談話並交流。」視頻：《新聞周刊》讓手語「發聲」↓↓
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來源：微信公眾號「央視新聞」
編輯：谷朋