深度学习驱动：视觉手势识别到孟加拉语语音转换系统

"手势到孟加拉语语音：基于视觉的系统中的深度学习，用于识别手势数字和生成孟加拉语语音。" 这篇研究论文详细探讨了如何利用深度学习技术，特别是卷积神经网络（CNN），在计算机视觉领域实现手势识别，并将识别的手势数字转化为孟加拉语语音。研究背景指出，随着深度神经网络的发展，计算机视觉领域面临的一些挑战得以解决，其中手势识别成为一个关键应用领域。考虑到全球约15%的人口有各种类型的残疾，包括影响沟通的语言障碍，研究者致力于创建一个自动化工具，以帮助这些人群更好地与社会交流。 该系统的创新之处在于设计了一个能够检测和分类手势数字的CNN模型，其在验证数据集上的准确率超过了92%。这表明模型具有高可靠性，可以有效地识别不同手势代表的数字。在完成手势识别后，系统将分类结果传递给文本到语音引擎和翻译器，从而生成孟加拉语的语音输出，使得不能通过口语交流的人能够理解这些信息。 论文在"国际可持续计算科学、技术和管理会议（SUSCOM-2019）"上发表，展示了这项工作的实际应用场景。研究团队来自亚洲太平洋大学计算机科学与工程系，他们的工作不仅体现了深度学习在手势识别中的应用潜力，还可能为无障碍通信技术的发展提供新的思路。关键词包括手势识别、计算机视觉、深度学习以及卷积神经网络，强调了这些技术在这项研究中的核心作用。 总结来说，这篇论文提出了一个基于深度学习的视觉系统，该系统能够识别手势数字并转换成孟加拉语语音，为语言障碍者提供了有效的沟通辅助工具。通过卷积神经网络的高精度识别和文本到语音引擎的转换，这个系统有望改善残疾人的生活质量，并推动相关领域的技术进步。