AI唇语技术在嘈杂环境下确实可以提高语音识别的准确率。根据搜索结果，有研究团队发现，通过观察人们的唇语，AI可以在嘈杂场景下提高语音识别的准确率，准确率高达75%。唇语分析是一种非侵入性的*，它通过观察嘴唇的形状、动作和口型变化，推断出说话者所说的词语或短语。与传统的语音识别技术相比，唇语分析无需听取声音，只需要观察唇语，因此可以在噪声较大的环境中发挥出极大的优势。
在唇语分析中，首先通过视频或图像采集设备获取到说话者的嘴唇图像，然后使用计算机视觉技术和深度学习模型，提取出唇语特征。这些特征将被送入分类器中进行识别，最终输出预测结果。深度学习模型如卷积神经*（CNN）和循环神经*（RNN）在唇语分析中被广泛使用，这些模型可以自动学习唇语特征，提高分类识别的准确率。
此外，还有研究表明，结合音频和视觉信息可以进一步提高语音识别的准确性。这种技术利用了AI对图像和音频的处理能力，当系统同时接收到音频和视觉信息时，它会将这两种信息结合起来，从而提高对语音的理解。实验结果表明，这种结合技术可以使AI在嘈杂环境中的语音识别率提高到75%。
尽管AI唇语技术在嘈杂场景下具有显著的优势，但目前该技术还处于发展初期，存在一些限制，例如对光照、角度和遮挡等因素有较高的要求，这些因素可能影响唇语识别的准确性。此外，当前深度学习模型还需要更多的数据和计算资源来进一步提高准确率和泛化能力。