日本研究团队开发了一款手戴式柔性EMG设备，通过检测口周肌肉默念时的微弱电信号，以97.2%的平均准确率识别30个预设词汇。该设备采用液态金属配线和透明柔性电极，仅在需要时抬手指尖靠近嘴边即可使用，解决了传统面部传感器佩戴负担和外观问题。实验演示了无声指令操控无人机，验证了其在隐私敏感或嘈杂环境中作为语音替代输入的可行性，为AR/VR提供了一种高价值、低频率的“私密输入法”。

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无需开口都能“说话”

（映维网Nweon 2026年06月25日）GMO PePaBo旗下研究所与横滨国立大学联合研发的一款手戴式柔性EMG设备。无需用户发出声音，设备仅凭口周肌肉因“默念”而产生的微弱电信号，就能以超过97%的准确率识别30个预设词汇。对于AR/VR而言，这种技术可能会带来一种高价值、低频率的“私密输入法” ，支持需要“说悄悄话”或“对抗噪音”的场景。

传统语音输入设备在隐私保护和抗噪能力方面存在明显短板：说话内容易外泄，嘈杂环境下识别率骤降。随着XR设备的普及，公共场合开口说话的“社死”尴尬，以及嘈杂环境下语音指令的完全失灵是有待解决的问题。

“无声语音识别”（SSR）技术虽早有探索，但过往方案多需在面部或口周长期佩戴传感器，既影响外观，又带来佩戴负担。

日本团队新开发的设备则另辟蹊径：采用手戴式设计，用户仅在需要时抬起手指，将电极靠近嘴边，即可采集口周肌肉因“默念”而产生的肌电信号。这些微弱的电信号经深度学习模型解析后，可转换为预设指令。得益于液态金属配线和透明柔性电极材料的应用，设备整体柔软贴合，手指活动自如，佩戴感大幅降低。

实验结果显示，系统对30个单词的平均识别准确率达到97.2%±1.3%。研究团队同时成功演示了仅凭无声指令实时操控无人机飞行，验证了其在嘈杂环境或隐私敏感场景中作为语音替代输入工具的可行性。

对于AR/VR而言，这种技术可能会带来一种高价值、低频率的“私密输入法” ，支持需要“说悄悄话”或“对抗噪音”的场景。

当然，这并非意味着取代手柄或麦克风，而是一个“特定场景辅助输入口”。在日常休闲和居家环境，直接语音依然最为便捷。但在公共/嘈杂/需保密场景，用户可以抬手将指尖电极靠近嘴边，主动激活无声输入模式。这一动作相当于一个“隐私开关”，用短暂的操作换取绝对的静默与准确。

相关论文：Soft Active Electromyography Interface for Machine Learning-Enabled Silent Speech Recognition

PePaBo研究所表示，下一步将向可穿戴AI等领域的研究机构和企业开放合作，推动技术走向实际应用。