王娜娜和黄爽，是北京航空航天大学和清华大学的一年级研究生，一个23岁，一个22岁。和许多这个年纪的女孩不同，她俩并不热衷梳妆打扮，也很少关注流行的影视剧、偶像明星。大约两年前，她们开始用业余时间，为失语者群体，研究一款直接将手语转化成语音的翻译臂环。
两名90后女生决心帮助失语者群体
两年前，读大三的王娜娜结识了聋人朋友张权。因为不懂手语，即使当面交流，她也不得不用微信打字。明明是现实中的朋友，相处起来却更像网友。特别当许多人一起聊天时，她更为无声世界中的张权感到抱歉，担心自己说话，是不是忽略、伤害了他？当时，计算机专业的王娜娜，正在实验室里研究基于图像的手势识别技术。她想，手语也是有一定规则的手势，是不是可以用摄像头识别，转化成语音，打破无声到有声的隔阂？
王娜娜：
“黄爽就跟我说，用摄像头去做不现实，在大街上谁帮失语者拿摄像头？”
黄爽是王娜娜的本科室友。这次交谈前，王娜娜已经为翻译手语忙了八、九个月。听到“闺蜜”几乎从根本上否定自己的研究，王娜娜不但没有生气，反而感到庆幸。她说，自己一直在沿着技术逻辑推进，却忽略了最重要的部分——如何才能让失语者使用。
从钢琴指法得到启发把手语转化成语音
王娜娜：
“后来我看家里的小朋友，学弹钢琴，老师说手指该用力的时候，小朋友没用力。我就问老师这怎么能看出来的，老师说看肌肉的用力情况，肌肉没有动指法肯定不对。这点提醒了我，我就上网查，有一种研究是戴着一个臂环来判断小朋友的指法正确不正确，我立马就想到了手语。”
不同的手指动作，会触动不同区域的小臂肌肉，发出不一样的肌肉电信号。受益于钢琴臂环的启发，王娜娜和黄爽打算也应用这项技术：将每个手语词汇的肌肉电信号录入系统，让人工智能深度学习，再次遇见时，识别和转化成语音，应该并不难。在运动手环、智能手表普及的今天，佩戴臂环，也不会让失语者显得突兀。然而，想让电脑准确识别一个手势动作，需要反复采集肌肉电信号上千次。
