两个人想起了参加“冯如杯”(冯如杯为北航校内学生学术科技作品竞赛)时的图像识别项目,当时这个项目获得了一等奖,或许可以用这种技术帮助失语者。王娜娜回忆:“我们感觉发现了一个没有人发现的需求,想成为第一个实现它的人,也让我们所学的知识有价值。”
于是,她俩着手研究手语翻译的可行性,开始查论文、做实验、写代码,用冯如杯一等奖奖金5万元作为启动资金行动起来。图像识别被否决了,因为不能随时携带摄像头;手套被否决了,因为太引人注意,最终确定了通过臂环捕捉肌电信号的方法。因为智能手表逐渐普及,失语者带着臂环看上去并不突兀。
产品一次次迭代,为的是要保护失语者的尊严。黄爽记得,她们做过“体验一天失语者”的活动。在便利店,因为结账时需要了解价格,失语者只能通过手机和店员沟通,时间稍长排在后面的人开始不耐烦地催促。“如果别人知道我是失语者可能会体谅,但不知道就会埋怨,越埋怨我越着急。”一些失语者不愿意别人称呼他们为“聋人”,自己会写成“龙人”。
确定研发方向后,关键是不断地输入数据、调试数据以保证手语翻译的准确性。为了检验模型的可靠性,最初只有两个人在录手语的数据,整天戴着臂环不停地做动作,黄爽开玩笑说:“练下去咱俩就要成为‘麒麟臂’啦!”
“当你真正去帮助他们,他们就知道是为他们好,就会非常配合。”王娜娜说,为了保证数据的多样化,并且真正让失语者喜欢,她们后来联系了天津理工大学聋人工学院,合作进行数据采集和智能臂闭环开发,还与北京市朝阳区残联达成合作意向,为“手音”的产品服务化提供咨询、指导。张权也成了团队的顾问。
如今,“手音”涵盖了200个手语动作,为了保证精确度,每一个动作录制了1000人次。在有了自己的手势数据库之后,团队还搭建了一个7层BP神经网络(一种按误差逆传播算法训练的多层前馈网络,是目前应用最广泛的神经网络模型之一)对数据速度进行训练,目前识别准确度已经达到95%。
直到去年8月,团队里只有王娜娜和黄爽两个人,后来其他人逐渐加入。他们没有办公室,开会都是“打游击战”,咖啡厅、餐厅、教室都被征用过,做研发都是在自己的实验室里,但王娜娜说:“我们一天都没有想过放弃。”后来,团队内有人因出国而退出,王娜娜在北航保研继续深造,黄爽保研至清华大学。两个女学霸没有因升学而放弃团队,继续坚定地吸引人才研发产品。
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