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%。

直到去年8月，团队里只有王娜娜和黄爽两个人，后来其他人逐渐加入。他们没有办公室，开会都是“打游击战”，咖啡厅、餐厅、教室都被征用过，做研发都是在自己的实验室里，但王娜娜说：“我们一天都没有想过放弃。”后来，团队内有人因出国而退出，王娜娜在北航保研继续深造，黄爽保研至清华大学。两个女学霸没有因升学而放弃团队，继续坚定地吸引人才研发产品。

由女生主导的技术型创业团队很少见，两个人也经历了磨合。最初，黄爽遇到意见不同时会等着双方都冷静下来回宿舍再沟通。王娜娜告诉她，团队沟通对事不对人，要彼此敞开心扉，现在两个人可以为一件事辩论个“你死我活”，也能在达成一致意见后手挽手去吃吃喝喝。团队里还有其他技术人员，大家一起熬夜写代码的时候，两个女生也会偶尔化身为“程序员鼓励师”，一起为团队加油打气。

这两个分别出生于1994年、1995年的女生笑着说：“或许因为我们现在还没有走向社会，没有买房的苦恼和社会的压力，只是觉得我们所拥有的技术能够对社会有价值，能够真正帮助一些人，我们又有时间，那就做吧！”

她们关于未来有很多设想，“手音”可以实现面对面小聊和长时间对话的功能，未来还可以推出手语教学、手语字母和智能臂环闭环，解决手语教师缺乏等各种问题。此外，这种人工智能技术成熟后还可以应用在其他方面，例如可以教学钢琴的孩子更加准确地弹琴。

在前不久百度与联合国开发计划署共同主办的“极·致未来”责任创新挑战赛上，“手音”团队获得了一等奖和最佳人气奖，被誉为最有“包容性”的项目。