AI唇語(yǔ)技術(shù)在嘈雜環(huán)境下確實(shí)可以提高語(yǔ)音識(shí)別的準(zhǔn)確率。根據(jù)搜索結(jié)果，有研究團(tuán)隊(duì)發(fā)現(xiàn)，通過(guò)觀察人們的唇語(yǔ)，AI可以在嘈雜場(chǎng)景下提高語(yǔ)音識(shí)別的準(zhǔn)確率，準(zhǔn)確率高達(dá)75%。唇語(yǔ)分析是一種非侵入性的*，它通過(guò)觀察嘴唇的形狀、動(dòng)作和口型變化，推斷出說(shuō)話者所說(shuō)的詞語(yǔ)或短語(yǔ)。與傳統(tǒng)的語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)相比，唇語(yǔ)分析無(wú)需聽取聲音，只需要觀察唇語(yǔ)，因此可以在噪聲較大的環(huán)境中發(fā)揮出極大的優(yōu)勢(shì)。

在唇語(yǔ)分析中，首先通過(guò)視頻或圖像采集設(shè)備獲取到說(shuō)話者的嘴唇圖像，然后使用計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)和深度學(xué)習(xí)模型，提取出唇語(yǔ)特征。這些特征將被送入分類器中進(jìn)行識(shí)別，最終輸出預(yù)測(cè)結(jié)果。深度學(xué)習(xí)模型如卷積神經(jīng)*（CNN）和循環(huán)神經(jīng)*（RNN）在唇語(yǔ)分析中被廣泛使用，這些模型可以自動(dòng)學(xué)習(xí)唇語(yǔ)特征，提高分類識(shí)別的準(zhǔn)確率。

此外，還有研究表明，結(jié)合音頻和視覺(jué)信息可以進(jìn)一步提高語(yǔ)音識(shí)別的準(zhǔn)確性。這種技術(shù)利用了AI對(duì)圖像和音頻的處理能力，當(dāng)系統(tǒng)同時(shí)接收到音頻和視覺(jué)信息時(shí)，它會(huì)將這兩種信息結(jié)合起來(lái)，從而提高對(duì)語(yǔ)音的理解。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，這種結(jié)合技術(shù)可以使AI在嘈雜環(huán)境中的語(yǔ)音識(shí)別率提高到75%。

盡管AI唇語(yǔ)技術(shù)在嘈雜場(chǎng)景下具有顯著的優(yōu)勢(shì)，但目前該技術(shù)還處于發(fā)展初期，存在一些限制，例如對(duì)光照、角度和遮擋等因素有較高的要求，這些因素可能影響唇語(yǔ)識(shí)別的準(zhǔn)確性。此外，當(dāng)前深度學(xué)習(xí)模型還需要更多的數(shù)據(jù)和計(jì)算資源來(lái)進(jìn)一步提高準(zhǔn)確率和泛化能力。