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。
黄爽：“我们两人就成天不停地在那儿抬手放手、抬手放手。”
让失语者像普通人一样流利对话
一个多月时间，王娜娜和黄爽对着手语教材，完成30个手势的录入，每人至少重复比划了一万五千多次。证实方案可行后，她们将更多志同道合的朋友拉入团队。如同八万多个汉字，只有3500字常用，8000多个手语手势，也只有一小部分被失语者熟知。
经过天津理工大学聋人工学院的推荐，团队决定先录入400个常用的手语动作。尽管目前，臂环只能逐个翻译手语，实现失语者像普通人一样流利对话，也存在许多技术难题，但她们相信，随着人工智能的成熟，这些都将迎刃而解。
