AI唇語技術在嘈雜環(huán)境下確實可以提高語音識別的準確率。根據搜索結果，有研究團隊發(fā)現(xiàn)，通過觀察人們的唇語，AI可以在嘈雜場景下提高語音識別的準確率，準確率高達75%。唇語分析是一種非侵入性的*，它通過觀察嘴唇的形狀、動作和口型變化，推斷出說話者所說的詞語或短語。與傳統(tǒng)的語音識別技術相比，唇語分析無需聽取聲音，只需要觀察唇語，因此可以在噪聲較大的環(huán)境中發(fā)揮出極大的優(yōu)勢。
在唇語分析中，首先通過視頻或圖像采集設備獲取到說話者的嘴唇圖像，然后使用計算機視覺技術和深度學習模型，提取出唇語特征。這些特征將被送入分類器中進行識別，最終輸出預測結果。深度學習模型如卷積神經*（CNN）和循環(huán)神經*（RNN）在唇語分析中被廣泛使用，這些模型可以自動學習唇語特征，提高分類識別的準確率。
此外，還有研究表明，結合音頻和視覺信息可以進一步提高語音識別的準確性。這種技術利用了AI對圖像和音頻的處理能力，當系統(tǒng)同時接收到音頻和視覺信息時，它會將這兩種信息結合起來，從而提高對語音的理解。實驗結果表明，這種結合技術可以使AI在嘈雜環(huán)境中的語音識別率提高到75%。
盡管AI唇語技術在嘈雜場景下具有顯著的優(yōu)勢，但目前該技術還處于發(fā)展初期，存在一些限制，例如對光照、角度和遮擋等因素有較高的要求，這些因素可能影響唇語識別的準確性。此外，當前深度學習模型還需要更多的數(shù)據和計算資源來進一步提高準確率和泛化能力。