项目理念 | 音频到手语翻译

项目概述

本项目旨在实现通过音频将语言转化为手语，并在屏幕上实时显示翻译结果，以便聋哑人士更好地理解和表达。

该项目结合了语音信号处理和计算机视觉技术，实现了一种新型的语音翻译方式。

项目特点

• 实时翻译：能够实时将音频转化为手语，并在屏幕上显示翻译结果，以便聋哑人士及时了解翻译内容。

• 高准确率：采用了基于深度学习的手语识别技术，能够对各种手势进行高准确率识别，保证了翻译的准确性。

• 灵活可扩展：项目代码采用了模块化设计，方便进行功能扩展和修改。

技术实现

项目技术实现主要包括以下部分：

音频信号处理

• 使用Python语音处理库pyaudio录制音频信号，并实时进行预处理。

• 采用离散傅里叶变换（DFT）将音频信号转化为频域信号，并进行降维处理。

手语识别

• 使用OpenCV进行图像处理，将实时获取的视频序列进行滤波去噪、二值化等预处理。

• 采用深度学习技术，使用卷积神经网络（CNN）训练手势识别模型。

翻译结果显示

• 将手语识别结果与文本翻译结果进行合并，生成最终翻译结果图片。

• 使用Python的GUI库tkinter在窗口中实时显示翻译结果。

项目展望

未来，我们希望能够通过AI技术的进一步发展，提高手语翻译的准确率和速度，进一步拓展该技术在聋哑人士社会实践中的应用范围，以便更好地服务于聋哑人士这个特殊人群。