本发明公开了一种基于面颈部表面肌电的无声语音识别方法，对高密度电极阵列和分立电极采集的表面肌电信号进行数据预处理和特征提取后得到高密度sEMG图像集和通道稀疏的sEMG图像集，从而构建源域数据库和目标域数据库；然后使用源域数据库训练单词分类深度神经网络并在目标域数据库中利用迁移学习完成对网络的校准；若测试用户在分立电极输入下无声表达单词，校准后的网络可完成单词分类并实现无声语音识别。本发明兼顾了高密度电极阵列具有捕获丰富的肌肉激活模式信息的能力和分立电极的轻便易穿戴性，对轻微电极偏移和跨用户条件有一定的鲁棒性，提升了分立电极输入下的无声语音识别的性能，为无声语音识别方法提供了一个新思路。