نقدم بنية جديدة فعّالة من حيث الموارد ومتعددة المراحل بالكامل لقراءة الشفاه، والتي تحقق نتائج متقدمة على مستوى العالم في معيار شائع وصعب. وبشكل خاص، نقدم المساهمات التالية: أولاً، مستوحى من النجاح الأخير لبنية EfficientNet في تصنيف الصور، وكذلك من عملنا السابق على نماذج قراءة الشفاه الفعّالة من حيث الموارد (MobiLipNet)، نُدخل بنية EfficientNets إلى مهمة قراءة الشفاه. ثانيًا، نُظهر أن الوحدة الأمامية ثلاثية الأبعاد الأكثر شيوعًا في الأدبيات تحتوي على طبقة max-pool التي تعيق قدرة الشبكات على تحقيق أداء متميز، ونُقترح إزالتها. ثالثًا، نُحسّن متانة الجزء الخلفي لنظامنا من خلال إدراج مشفر Transformer. وقد تم تقييم النظام المقترح على مجموعة "قراءة الشفاه في البيئة الطبيعية" (LRW)، وهي قاعدة بيانات تحتوي على مقاطع فيديو قصيرة مستمدة من بثّات قناة بي بي سي. وتحقق الشبكة المقترحة (النوع T) دقة قدرها 88.53٪ في الكلمات، أي تحسنًا مطلقًا بنسبة 0.17٪ مقارنة بالحالة الراهنة، مع استهلاك حسابي أقل بخمس مرات. وبالإضافة إلى ذلك، تحقق النسخة المُوسّعة من نموذجنا (النوع L) دقة قدرها 89.52٪، وهي نتيجة جديدة قياسية على مجموعة LRW.