深度学习驱动的手语转汉藏语音系统

"本文主要介绍了一种手语到普通话和藏语语音转换系统的设计与实现，旨在解决健全人与聋哑人之间的交流障碍。通过深度学习技术和支持向量机对手语进行识别，然后利用上下文相关标注进行文本分析，再通过基于隐马尔科夫模型的汉藏双语语音合成功能将手势转换为语音。实验结果显示，该系统在静态手势识别上的准确率为93.6%，语音质量平均得分4.0分。" 正文: 在当前的社会环境中，言语障碍者的交流困难是一个不容忽视的问题。为了改善这种情况，研究人员开发了一种创新的手语到普通话/藏语语音转换系统，结合了计算机视觉技术的手语识别和先进的语音合成技术。该系统的核心在于它的深度学习算法，特别是基于Restricted Boltzmann Machine (RBM)调节和深度反馈微调的方法，用于识别30种静态手势。这些手势的识别准确度高达93.6%，极大地提高了手语理解的效率。 支持向量机（SVM）在此过程中起到了关键作用，它能有效地将识别出的手势转化为相应的文本信息。接着，通过对文本进行上下文相关的标注分析，系统能够获取生成语音所必需的语义信息。这种标注过程对于确保生成的语音能准确表达手势的含义至关重要。 此外，系统利用了说话人自适应训练技术，构建了一个基于隐马尔科夫模型（HMM）的汉藏双语语音合成系统。HMM在语音合成领域具有广泛的应用，因为它可以适应不同的说话人风格，并且能生成流畅的多语言语音。在这个系统中，手势的上下文相关标注被转化为普通话或藏语的语音输出，实现了从手语到口语的无缝转换。 实验评估显示，转换得到的语音质量平均得到了4.0的MOS评分，这是衡量语音质量的一种标准，分数越高表示用户感知的质量越好。这意味着转换后的语音在可理解性和自然度上达到了较高的水平，有助于聋哑人与听力正常人士之间的有效沟通。 这个手语到普通话/藏语语音转换系统为解决聋哑人群体的交流难题提供了新的解决方案。结合了深度学习、SVM、HMM等多种先进技术，该系统有望进一步提高识别准确率和语音质量，推动无障碍通信技术的发展。未来的研究可能集中在动态手势的识别、多语言支持以及提高实时性等方面，以满足更多样化的交流需求。