唇语识别(唇语真的能读出来吗)

唇语识别，唇语真的能读出来吗？

必须是可以的，但是至今并没有人能做到100%正确。

美国有人做出智能识别唇语技术，准确率高达70%，而同等测试条件下的唇语专家准确率仅达40%。

生活中常用的语言，会唇语的人基本上可以无错阅读的，会出错的一般是专业词汇、易混词汇等等。

人工耳蜗的好处是什么？

人工耳蜗的效果，可以从聆听、语言、性能指标等数据去分析，医生和相关研究人员也在有各种角度的研究，所以在这里仅对问题描述的内容进行回复，抱歉哈。新春快乐！

1、植入人工耳蜗之后听到的声音和之前自然声不一样

人工耳蜗的原理是外部处理器对声音进行处理，通过头件发送到皮下的线圈，通过电极刺激听神经，进而产生听觉。人工耳蜗虽然过去20年已经在循证医学的基础上被认为是成熟的人工器官，但远远比不上人耳的精细结构。

据一些语后聋患者反映，声音有些像水中听到的声音或者机器人声音。因此在植入耳蜗之后，需要一段时间去适应。

从声音的准确度来说，人工耳蜗的电极目前几个厂商都是在12-24个。1个或几个电极对应一个频率，可以形象的理解为钢琴的键。同样的频率范围，自然是键越多，每个键对应的频率就越精确。但限于制造技术和电源管理、布线（混合电路），目前人工耳蜗还不能有过多的电极。也许未来能够有集成几百、几千、几万的纳米电极出现吧。

从声音处理来说。人工耳蜗声音处理器也是DSP芯片，和你的手机、MP3什么的是同类型的芯片。因为耳蜗和助听器都是小众的产品，所以目前芯片并不是最先进的，在运算速度、能耗等方面未来5-10年还有非常大的进步空间。

人工耳蜗价格为什么贵？它的芯片制造成本真的很高吗？人工耳蜗看起来很容易实现的样子? - 莫克的回答

2、人工耳蜗是否是只解析言语声？

这个问题需要从需求来分析。对于一个重度极重度耳聋患者来说，最重要的是植入人工耳蜗之后能够听见声音，进而学会说话。更好的要求才是能欣赏音乐啦，噪声环境下有良好聆听效果啦。从目前的人工耳蜗设计理念来看，言语声是首要的，其次最近几年出现对非言语声的关注，从这个角度来看，不仅人工耳蜗的硬件还有进步空间，软件更有。

一般认为8个以上的电极已经有足够的刺激来辨别言语声。也能够说明多通道人工耳蜗出现的原因，也是满足最基本的要求——说话。

接下来从两个方面来分析以后的软件发展。

A降噪

无论耳蜗还是助听器，降噪是软件角度最需要的程序。噪声环境下的聆听效果，是比较差的。因此，在程序设计中如何识别噪声是目前的研究热点，为常见噪声建立模型。最新的产品热点是通过GPS确认用户所在地环境，判断噪声，建立模型，进行噪声控制。

B场景识别

比降噪更进一步的需求是场景识别的程序进行研发。在不同场景，使用不同的言语处理策略。比如欣赏音乐、多人会谈等等。

神经网络是什么？

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摘要：对神经网络概念还很朦胧？来看看阿里技术大牛的分享！

神经网络和深度学习技术是当今大多数高级智能应用的基础。在本文，来自阿里巴巴搜索部门的高级算法专家孙飞博士将简要介绍神经网络的演变，并讨论该领域的最新发展。本文主要围绕以下五个方面：

神经网络的演化；感知机模型；前馈神经网络；反向传播；深度学习基础知识；1.神经网络的演变

在我们深入研究神经网络的历史发展之前，让我们首先介绍神经网络的概念。神经网络主要是一种计算模型，它以简化的水平模拟人类大脑的运作。这种类型的模型使用大量计算神经元，这些神经元通过加权连接层连接。每层神经元都能够执行大规模并行计算并在它们之间传递信息。

下面的时间表显示了神经网络的演变：

神经网络的起源甚至可以追溯到计算机本身的发展之前，第一个神经网络出现在20世纪40年代。本文将通过一些历史来帮助每个人更好地理解神经网络的基础知识。

第一代神经网络神经元作为验证者：这些神经元的设计者只是想确认他们可以构建用于计算的神经网络。但，这些网络不能用于训练或学习，它们只是充当逻辑门电路。它们的输入和输出是二进制的，权重是预定义的。

神经网络发展的第二阶段发生在20世纪50年代和60年代：这涉及Roseblatt关于感知机模型的开创性工作和Herbert关于学习原理的工作。

2.感知机模型

我们上面提到的感知机模型和神经元模型相似但有一些关键差异。感知机模型中的激活算法可以是中断算法或S形算法，并且其输入可以是实数向量而不是神经元模型使用的二进制向量。与神经元模型不同，感知机模型能够学习。接下来，我们将讨论感知机模型的一些特殊特性。

我们可以将输入值（x1...xn）视为N维空间中的坐标，而wTx-w0=0是N维空间中的超平面。显然，如果wTx-w0<0，则该点低于超平面，而如果wTx-w0> 0，则该点落在超平面之上。

感知机模型对应于分类器的超平面，并且能够分离N维空间中的不同类型的点。看下图，我们可以看到感知机模型是线性分类器：

感知机模型能够轻松地对AND，OR和NOT等基本逻辑运算进行分类。

我们可以通过感知机模型对所有逻辑运算进行分类吗？答案当然不是。例如，通过单个线性感知机模型很难对异或运算进行分类，这是神经网络在第一个峰值之后很快进入开发的低点的主要原因之一。包括明斯基在内的一些大牛就感知机模型的主题讨论了这个问题。然而，很多人在这个问题上误解了作者。

实际上，像明斯基这样的作者指出，可以通过多层感知机模型实现异或运算;然而，由于学术界缺乏有效的方法来研究当时的多层感知机模型，神经网络的发展已经进入了第一个低点。

下图直观地显示了多层感知机模型如何实现异或操作：

3.前馈神经网络

进入20世纪80年代，由于感知机模型神经网络的表达能力局限于线性分类任务，神经网络的发展开始进入多层感知机阶段。而经典的多层神经网络是前馈神经网络。

从下图中可以看出，它涉及输入层，具有未定义数量的节点的隐藏层和输出层。

我们可以通过多层感知机模型表达任何逻辑运算，但这引入了三层之间的加权学习问题。当xk从输入层传输到隐藏层上的加权vkj，然后通过像sigmoid这样的激活算法时，我们可以从隐藏层中检索相应的值hj。同样，我们可以使用类似的操作使用hj值从输出层导出yi节点值。为了学习，我们需要来自w和v矩阵的加权信息，以便我们最终可以获得估计值y和实际值d。

如果你对机器学习有基本的了解，你就会明白为什么我们使用梯度下降来学习模型。将梯度下降应用于感知机模型的原理相当简单，如下图所示。首先，我们必须确定模型的损失。

该示例使用平方根损失并寻求缩小模拟值y与实际值d之间的差距。为了方便计算，在大多数情况下，我们使用根关系E=1/2（dy）^2 = 1/2（df（x））^2。

根据梯度下降原理，加权更新周期的比率为：wj←wi+α（d-f（x））f'（x）xi，其中α是我们可以手动调整的学习率。

4.反向传播

我们如何学习多层前馈神经网络中的所有参数？顶层的参数非常容易获得，我们可以通过比较计算模型输出的估计值和实际值之间的差异并使用梯度下降原理来获得参数结果来实现参数。当我们尝试从隐藏层获取参数时，问题出现了。即使我们可以计算模型的输出，我们也无法知道预期值是什么，因此我们无法有效地训练多层神经网络。这个问题长期困扰着研究人员，它导致20世纪60年代以后神经网络的发展不足。

后来，在70年代，科学家独立地引入了反向传播算法的想法。这种算法背后的基本思想实际上非常简单，即使当时没有办法根据隐藏层的预期值进行更新，也可以通过从隐藏层传递的错误来更新隐藏层和其他层之间的权重。在计算梯度时，由于隐藏层中的所有节点都与输出层上的多个节点相关，因此前一层上的所有层都被累积并一起处理。

反向传播的另一个优点是我们可以同时对同一层上的节点执行梯度和加权，因为它们是不相关的。我们可以用伪代码表示反向传播的整个过程如下：

接下来，我们来谈谈反向传播神经网络的一些其他特性。反向传播实际上是一个链规则，它可以很容易地推广任何具有映射的计算。根据梯度函数，我们可以使用反向传播神经网络来生成局部优化解决方案，但不是全局优化解决方案。然而，从一般的角度来看，反向传播算法产生的结果通常是令人满意的优化解决方案。下图是反向传播算法的直观表示：

在大多数情况下，反向传播神经网络将在范围内找到最小的可能值;但是，如果我们离开那个范围，我们可能会发现更好的价值。在实际应用中，有许多简单有效的方法可以解决这类问题，例如，我们可以尝试不同的随机初始化方法。而且，在实践中，在现代深度学习领域中经常使用的模型中，初始化方法对最终结果具有显着影响。迫使模型离开优化范围的另一种方法是在训练期间引入随机噪声或使用遗传算法来防止训练模型停止在非理想的优化位置。

反向传播神经网络是一种优秀的机器学习模型，在谈到机器学习时，我们不禁注意到机器学习过程中经常遇到的基本问题，即过度拟合的问题。过度拟合的一个常见表现是，在训练期间，即使模型的损失不断下降，测试组中的损失和错误也会增加。有两种典型方法可以避免过度拟合：

提前停止：我们可以提前分离验证组，并在训练期间针对此已经验证的组进行运行。然后我们可以观察到模型的损失，如果损失已经在验证组中停止但仍然在训练组中下降，那么我们可以提前停止训练以防止过度拟合。正则化：我们可以在神经网络中为权重添加规则。目前流行的dropout方法涉及随机丢弃一些节点或侧面。我们可以将这种方法视为正则化的一种形式，在防止过度拟合方面非常有效。

尽管神经网络在20世纪80年代非常流行，但不幸的是，它们在20世纪90年代进入了发展的另一个低谷。许多因素促成了这一低估区。例如，支持向量机，它是20世纪90年代的流行模型，在各种主要会议上登台亮相，并在各种领域得到应用。支持向量机具有出色的统计学习理论，易于直观理解。它们也非常有效并产生近乎理想的结果。

在这种转变中，支持向量机背后的统计学习理论的兴起对神经网络的发展施加了不小的压力。另一方面，从神经网络本身的角度来看，即使你可以使用反向传播网络在理论上训练任何神经网络，在实际应用中，我们注意到随着神经网络中层数的增加，难度训练网络成倍增长。例如，在20世纪90年代初，人们注意到在具有相对大量层的神经网络中，通常会看到梯度损失或梯度爆炸。

例如，梯度损失的一个简单例子是神经网络中的每个层都是S形结构层，因此在反向传播期间它的损失被链接成S形梯度。当一系列元素串在一起时，如果其中一个渐变非常小，则渐变将变得越来越小。实际上，在传播一层或两层之后，该梯度消失。梯度损失导致深层中的参数停止变化，使得很难获得有意义的结果。这是多层神经网络很难训练的原因之一。

学术界已经深入研究了这个问题，并得出结论，处理它的最简单方法是改变激活算法。在开始时，我们尝试使用整流激活算法，因为S形算法是一种索引方法，很容易引起梯度损失问题。另一方面，整流取代了sigmoid函数并替换了max（0，x）。从下图中我们可以看出，估计值大于0的梯度为1，这可以防止梯度消失的问题。但是，当估计值低于0时，我们可以看到梯度再次为0，因此ReLU算法必须是不完美的。后来，出现了许多改进的算法，包括Leaky ReLU和Parametric Rectifier（PReLU）。当估计x小于0时，我们可以将其转换为类似0的系数。

随着神经网络的发展，我们后来提出了许多方法来解决在结构层面上传递梯度的问题。例如，Metamodel、LSTM模型和现代图像分析使用多种跨层链接方法来更容易地传播渐变。

5.深度学习基础

从20世纪90年代到2006年发展的第二个低谷期，之后神经网络再次进入群众视角，这次影响力比以前更大。神经网络兴起期间的一个重大事件是Hinton包括Salahundinov在内在多个学术论坛提交的多层神经网络（现在称为“深度学习”）的论文。

其中一个论文解决了为神经网络设置初始化值的问题。简单来说，解决方案是将输入值视为x，将输出值视为解码x，然后通过此方法找到更好的初始化点。另一篇论文提出了一种快速训练深度神经网络的方法。实际上，有许多因素促成了神经网络的普及，例如，计算资源的巨大增长和数据的可用性。在20世纪80年代，由于缺乏数据和计算资源，很难训练大规模的神经网络。

神经网络的早期兴起是由三个巨人驱动的，即Hinton，Bengio和LeCun。Hinton的主要成就是Restricted Boltzmann Machine和Deep Autoencoder，Bengio的主要贡献是使用元模型进行深度学习的一系列突破。这也是深度学习取得重大突破的第一个领域：

2013年，基于元模型的语言建模已经能够胜过当时最有效的方法 -概率模型。LeCun的主要成就是与CNN有关的研究。深度学习在NIPS、ICML、CVPR、ACL等一些重要的峰会上，吸引了不少关注。其中包括Google Brain，Deep Mind和Facebook AI的出现，这些都将他们的研究中心放在深度学习领域。

深度学习进入爆发期后的第一个突破是在语音识别领域。在我们开始使用深度学习之前，所有的模型都是在先前定义的统计数据库上进行的。2010年，微软使用深度学习神经网络进行语音识别，我们从下图中可以看出，两个错误指标都下降了2/3，这是一个明显的改善。基于最新的ResNet技术，微软已将该指标降至6.9％，并逐年实现了改进提升。

在图像分类领域，CNN模型在2012年经历了ImageNet形式的重大突破。在ImageNet中，图像分类使用海量数据集进行测试，然后分类为1000种类型。在应用深度学习之前，由于Hinton和他的学生在2012年使用CNN所做的工作，图像分类系统的最佳错误率为25.8％（2011年），仅降低了10％。

从图中我们可以看出，自2012年以来，该指标每年都经历了重大突破，所有这些突破都是使用CNN模型实现的。

这些巨大的成就在很大程度上归功于现代系统的多层结构，因为它们允许独立学习和通过分层抽象结构表达数据的能力。抽象的特征可以应用于各种任务，对深度学习的当前流行做出了重大贡献。

接下来，我们将介绍两种经典和常见类型的深度学习神经网络：一种是卷积神经网络（CNN），另一种是递归神经网络（RNN）。

卷积神经网络

卷积神经网络有两个核心概念。一个是卷积，另一个是池化（pooling）。在这一点上，有些人可能会问我们为什么不简单地使用前馈神经网络而选择CNN。例如，以1000x1000图像为例，神经网络在隐藏层上将拥有100万个节点。那么，前馈神经网络将具有10 ^ 12个参数。在这一点上，系统几乎不可能学习，因为它需要绝对大量的估算。

但是，大量图像具有这样的特征：如果我们使用CNN对图像进行分类，那么由于卷积的概念，隐藏层上的每个节点只需要连接并扫描图像的一个位置的特征。如果隐藏层上的每个节点连接到10 * 10个估算，则最终参数数量为1亿，如果可以共享多个隐藏层访问的本地参数，则参数数量会显着减少。

看下图，前馈神经网络和CNN之间的区别显然很大。图像中的模型从左到右依次为完全连接、正常、前馈、完全连接的前馈和CNN建模神经网络。我们可以看到，可以共享CNN神经网络隐藏层上节点的连接权重参数。

另一个操作是池化。CNN将在卷积原理的基础上在中间形成隐藏层，即池化层。最常见的池化方法是Max Pooling，其中隐藏层上的节点选择最大输出值。因为多个内核正在池化，所以我们在中间获得了多个隐藏层节点。

有什么好处？首先，池化进一步减少了参数的数量，其次，它提供了一定量的平移不变性。如图所示，如果图像中显示的九个节点之一要经历转换，则在池化层上生成的节点将保持不变。

CNN的这两个特性使其在图像处理领域中流行，并且已成为图像处理领域的标准。下面的可视化汽车的例子是CNN在图像分类领域中应用的一个很好的例子。在将汽车的原始图像输入CNN模型后，我们可以通过卷积和ReLU激活层传递一些简单粗糙的特征，如边缘和点。我们可以直观地看到它们距离最上面的输出层的输出图像越近，它们越接近汽车的轮廓。此过程将最终检索隐藏的图层表示并将其连接到分类图层，之后它将接收图像的分类，如图像中显示的汽车、卡车、飞机、船舶和马。

下图是LeCun和其他研究人员在早期手写识别领域使用的神经网络。该网络在20世纪90年代在美国邮政系统中得到应用，有兴趣的读者可以登录LeCun的网站查看手写识别的动态过程。

虽然CNN在图像识别领域已经变得非常受欢迎，但它在过去两年中也成为文本识别的工具。例如，CNN是目前文本分类最佳解决方案的基础。在确定一段文本的类别方面，所有人真正需要做的是从文本中的关键词中寻找指示，这是一项非常适合CNN模型的任务。

CNN具有广泛的实际应用，例如在调查、自动驾驶汽车、分段和神经风格中。神经风格是一个不错的应用程序。例如，App Store中有一个名为Prisma的流行应用程序，它允许用户上传图像并将其转换为不同的样式。例如，它可以转换为Van Goh的Starry Night风格，这个过程在很大程度上依赖于CNN。

递归神经网络

至于递归神经网络背后的基本原理，我们可以从下图中看到，这种网络的输出不仅依赖于输出x，还依赖于隐藏层的状态，隐藏层的状态根据先前的输入x进行更新。展开的图像显示了整个过程，来自第一个输入的隐藏层是S（t-1），它影响下一个输入X（t）。递归神经网络模型的主要优点是我们可以在顺序数据操作中使用它，如文本，语言和语音，其中当前数据的状态受先前数据状态的影响，使用前馈神经网络很难处理这种类型的数据。

说到递归神经网络，我们不能提出我们前面提到的LSTM模型。LSTM实际上并不是一个完整的神经网络，简而言之，它是RNN节点经过复杂处理的结果。LSTM具有三个门，即输入门，遗忘门和输出门。

这些门中的每一个用于处理单元中的数据并确定单元中的数据是否应该被输入，遗忘或输出。

最后，我们来谈谈神经网络的跨学科应用，这种应用正在获得广泛认可。该应用程序涉及将图像转换为图像的文本描述或描述它的标题，我们可以首先使用CNN模型来描述具体的实现过程，以提取有关图像的信息并生成矢量表示。稍后，我们可以将该向量作为输入传递给已经训练过的递归神经网络，以产生图像的描述。

总结

在本文中，我们讨论了神经网络的发展，并介绍了该领域的几个基本概念和方法。上述文章基于孙飞博士在年度阿里云计算大会上发表的演讲。他目前正在致力于研究推荐系统和文本生成方法。

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有哪些口红可以被称为专柜断货王？

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YSL唇颊两用10#

真的是想买不容易…但是上嘴就会发现超值！质地丝绒顺滑，非常舒服，显色度和遮盖力都相当不错，又不会倒拔干。是很显气质的深豆沙色，很少有擦了不好看的，做腮红感觉很温油～上嘴非常温柔大气~看万千试色，不如上嘴一试！你会发现比想象中好看一万倍！！

图：CarleenGao是个小白鼠

YSL黑管 407#

颜色是很特别的豆沙色系，偏暗红调，有细腻的微闪，在灯光下显得很有光泽柔焦感，漂亮的感人，整体显色度饱满。 但是个人涂出来颜色会有不同，有些人涂就偏红一点。 厚涂会比较的性冷淡，有个性，薄涂会比较女人和气质，总之都hin好看！

图：端喵酱

YSL唇釉109#

一上市就被抢断货的限量色！YSL著名的绝版款！这色号叫人鱼姬真是太贴切了，有一种小美人鱼的感觉～底色是珊瑚粉色，但是里面又加了亮闪闪的金粉，擦上之后又很奇妙的带点蓝光，在阳光下更特别！！嘴唇波光粼粼简直美爆！而且可以和任何色一起叠加哦~

图：叫我三水ss

这支现在炒到上千的都有了，说实话我觉得这个色确实好看，如果实在想要价格又在合理范围内就可以买，但是太贵就真的没必要啊~以后说不定其他品牌会出类似的，没必要揪着这个不放哒～总之还是要理智种草哟~

NARS 纵欲惹火唇膏 #Mona

有博主介绍过，这个词被官方形容为“桃花心木色”，通俗来说应该是砖红和棕黄的结合体，薄涂很好看，厚涂不太日常，但更显白是真的！顺滑浓郁，遮盖力非常好，涂好连唇纹都显得性感了！

图：我要这脸有何用

NARS 唇膏笔 #Dolce Vita

像薄纱一样的雾感，上嘴元气又优雅，就是唇色浅的更适合一些～不管是黄皮白皮，读书工作还是出门游玩，日常选择这个不会出错！不易掉色，不过粘杯之类的现象还是会有的，但是持久度真的算hin高喽~

图：依格瓦

阿玛尼黑管 501#

刚涂到嘴上就立刻明白了这一支为什么火了，那就是两个字粉嫩！加上玻璃唇的效果，像果冻一样~颜色并不出众却非常好驾驭，而且很减龄哟！

图：yuki-木沐

阿玛尼红管 405#

橘色偏红，烂南瓜色，上嘴美醉了~比植村秀MOR570多一丢棕色，多一份沉稳，这种艳丽深色的唇膏冬天必不可少，尤其是冬天一身素，配上一抹鲜艳的唇色，气场杠杠滴！

图：是不是妮妮小仙女

阿玛尼红管 200#

拥有了红管200简直像拥有了全世界！土红棕色，真正的吃土色~薄涂很好看，厚涂很重口，一般人可能会接受不了，但是上嘴一下子刷刷刷气质全开！虽然没有红色橘色显气色，但它的气场是独一无二的！

图：ErinysChyi

MAC #chili

超级火爆的一个色号，名副其实的“断货王”~易上色，又显色，上嘴并不是很艳丽的红色，是很显白的暗红色，比姨妈色浅一点。日常薄涂就好~超级显白，超级提气质，黄皮也可以轻松hold住！

图：端庄大气九姨太

3CE MOOD RECIPE系列口红 909#

3ce强推的秋冬新品系列，909#是砖红色，雾面，颜色很秋冬，在室内光下看红调比较重，但打光后橘调重，和暗红色或者土色系大衣一定非常搭！ 如果觉得单调可以再叠加一层深酒红，气场爆表！缺点就是不好涂抹，但如果rubywoo的干度可以驾驭那就放心买吧！这个秋冬，你值得拥有！

图：粉乳乳

3CE MOOD RECIPE系列口红 116#

3ce的秋冬新品系列简直开了挂，这支颜色超级特别，也算是一个南瓜色， 上嘴很好看，有点哑光，显白，不会显黑和显黄！

图：米儿姐姐Mirror

Chanel丝绒唇釉 154#

美的我天旋地转！刚上嘴感觉好像水水的，但不一会儿就变成轻薄的丝绒哑光感，持久度很高。总体来说是个正儿八经的暗红色，真的有袋装血浆的感觉，日常光线条件好的时候显得比较亮，冷光下看偏酒红。显白自不必说，关键是那股沉稳的高级感，不轻佻不妖艳，气场就在那里~

图：CarleenGao是个小白鼠

植村秀mpk376

当年红遍大江南北的想你色，哑光质地，饱和度偏高，其实日常涂1～2层就完全OK了。颜色很显白。不带荧光调，就是正调的玫红，持久度中等偏一点点上，吃完火锅照镜子还会有薄薄一层~用来画咬唇妆分分钟成为韩剧女主角！

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TOM FORD白管 07#

传说中的断货王果然名不虚传，质地滋润，显色度也非常好，上色非常粉嫩， 嗲到不行！是特别好看特别甜美的奶油粉~这个颜色有钱就买吧！很好看，非常好看，适合春夏，尤其是夏天，形容不出来的好看~07黄皮可以驾驭，但是太黄就不行了，黑色肯定不行，白皮简直美死了！

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纪梵希禁忌之吻 16#

火到断货的纪梵希禁忌之吻16，刚涂在手臂上是透明的，慢慢会变成清透的紫色，当然个人唇色不同效果也会不一样，很滋润味道也很好闻~而且可以和其他颜色叠加使用！这么受欢迎的原因之一还有就是外形，暗灰色透明外壳内镶黑丝银线绫罗织锦缎带，设计感十足，逼格十足！

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小芽爱叨叨：这些断货王口红，真的是值得你走过路过不要错过！拥有一支就好像拥有了全世界！不过呢~有些甚至被炒出了天价，如果实在想要，价格又在合理范围内就可以买，但是太贵就真的没必要啦！以后说不定其他品牌会出类似的，没必要揪着这个不放啦～

这些大名鼎鼎的断货王

你拥有几支？

你觉得对得起它的口碑吗？

你们觉得还有啥应该上榜

不服别憋着，请大声说粗来好吗！

中文唇语识别app？

唇语识别App是一项集机器视觉与自然语言处理于一体的技术，可以直接从有人讲话的图像中识别出讲话内容。唇语识别系统使用机器视觉技术，从图像中连续识别出人脸，判断其中正在说话的人，提取此人连续的口型变化特征；随即将连续变化的特征输入到唇语识别模型中，识别出讲话人口型对应的发音；随后根据识别出的发音，计算出可能性最大的自然语言语句。