手音app是一款为失语者提供的手语识别软件，对于失语者的世界手语是最常用的沟通方式，可是并不是所有人都懂得手语的含义，所以失语者在生活当中总会碰到很多麻烦。这款软件可以配合手环使用，帮助失语者快速识别手语，推荐有需要的用户下载使用。

软件介绍：

演示者用手指向前方，又做出点赞的手势，“你好”的文字快速地反应在App“手音”的界面上。捕捉手部运动的肌电信号的是演示者手臂上的黑色臂环，看上去像跑步时用的护腕。

“手音”是一款针对失语者的小众产品，预计今年5月下旬上线。普通人可能难以想象这款产品的意义所在——手语是失语者彼此沟通的桥梁，但对于普通人来说是比所有外语都难的语言，“手音”将做润物细无声的沟通桥梁。

开发背景：

“手音”的创始人王娜娜和联合创始人黄爽原是北京航空航天大学2012级的学生，她们是同一个宿舍的闺蜜，两个充满活力的女生在2015年开始想为失语者做些什么。

在一次活动上，王娜娜认识了北京联合大学特殊教育学院毕业的失语者张权，并成了好朋友。因为王娜娜不会手语，这两位现实中的朋友相处更像网友，即便见面也往往会求助微信沟通。

回到宿舍，王娜娜把张权的故事告诉了黄爽。她们此后认识了更多的失语者，也愈发感到沟通的困难。“有时我觉得我说话是在‘伤害’他们，一聊得开心就在想是不是忽略他们了，甚至有些自责。”王娜娜说。

两个善良的姑娘一直在想，张权是失语者中的幸运儿，不仅可以上学还有工作，更多的失语者因为沟通一直是社会的边缘人，她们假想：老板开会听不见，点外卖没办法和店家沟通，别人怎么能接纳他们？《新闻联播》有手语同步翻译，可其他直播节目如果没有字幕，失语者就永远无法享受它。

上网一查，数字更让两人咋舌：失语者(包含听障人士、脑中风患者、脑瘫患者和渐冻症患者)在中国的数量达到7000万人，占总人口的5%，这是一个非常庞大的数字。

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%。

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