智能手语识别装置

智能手语手势翻译手环目前，市场上智能手环的样式是越来越多，可是那都是针对正常群体所制造的。

可是厂商们忽略了一点那就是特殊群体，所以在2013年这款可以翻译哑语的智能手环诞生了。

这款由优软众创技术公司工程师设计的一款智能手语翻译手环，它可以利用肌电图传感器、陀螺仪、距离感应器等组件结合一套算法来解析手语的动作，听障人士按照手语标准动作来移动他们的手时，这个手环就能实时的将这些手势动作转换成语音或者文字数据播放展示给对方。

依靠NFC或者蓝牙技术连接到手机时，还可以直接把翻译后的信息或者语音发送到对方的智能手机上。

因为手语需要两只手结合的手势来完成，所以这个手环是左右手一对的。

功能特点这款智能手环，可以进行普通人和聋哑人之间的翻译，让那些特殊群体和我们一样，我们可以正常的交流。

这款智能手语翻译手环利用肌电信号的传感器、陀螺仪传感器和距离传感器对手势进行解码。

手环利用肌电信号传感器、陀螺仪传感器和距离传感器对手指动作进行解码，距离传感器被应用到指甲尖上，这样就能追踪到手指动作，解码出手语含义，从而转换成语音，让听人“听到”意思。

手环还可以将说话内容翻译成手语手势，显示在手环屏幕上，让聋人看到说话内容，成为聋人与有声世界沟通的纽带。

听障人士的手语翻译完，我们说的话也同样可以通过这玩意儿翻译给听障人士，我觉得这个功能是个亮点，很好很强大。

它可以一句一句的通过语音识别来记录对方所说的话，然后内置的手语手势动作图像会显示在手环上的LED显示屏中，这样就可以正常交流啦!这款智能手环是可以感应到用户的思想的。

当传感器被应用到指甲尖上，聋哑人就可以使用手语进行沟通，通过指甲尖的距离传感器能追踪手势的动作，智能手语翻译手环显示在手环的屏幕上，同时文本也可以转换成手势图形。

然后发送到收件人的智能手机上;智能手语翻译手环还包含扬声器，可以直接传输语音数据。

沟通更加方便，没有障碍。

基于智能眼镜的手语识别系统设计一、引言手语是聋哑人士及部分听障人士主要的沟通方式之一。

然而，由于手语在非聋哑人士中的广泛应用，以及不同地区和国家的手语差异，理解和使用手语成为非聋哑人士的挑战。

为了解决这一问题，本文提出了一种基于智能眼镜的手语识别系统，旨在通过智能眼镜的实时监测和分析，准确识别手语表达并转化为文字或声音的形式，从而增进沟通和理解。

二、系统框架及实现过程基于智能眼镜的手语识别系统主要包括以下几个模块：眼镜摄像头模块、图像传输模块、手势识别模块、语音合成模块和文本显示模块。

图1展示了系统的整体框架。

1. 眼镜摄像头模块智能眼镜配备了高区分率的摄像头，用于抓取用户前方的手语动作。

摄像头的区分率和帧率对于手语识别的准确性和实时性分外重要。

2. 图像传输模块摄像头抓取到的视频流将通过图像传输模块传送至处理单元。

由于实时性要求，传输速率需要足够快，以保证识别过程的准时性。

3. 手势识别模块手势识别模块是整个系统的核心部分。

本系统接受深度进修算法，对传输过来的图像流进行实时处理和手势识别。

起首，通过对训练数据集的进修，建立手势库，使用卷积神经网络（CNN）进行手势特征提取。

然后，通过对提取的特征进行分类和识别，确定手语动作对应的文字或声音。

4. 语音合成模块通过语音合成技术，将手语识别结果转化为声音，并输出到用户耳机或扬声器中。

语音合成模块应具备良好的自然语音合成效果，以确保用户能够明晰准确地听到识别结果。

5. 文本显示模块除了语音合成，手语识别结果还会以文字的形式显示在用户眼镜的显示屏上。

文字显示模块应具备良好的显示效果，防止因字体大小或显示方式不当而对用户体验造成影响。

三、系统特点与创新基于智能眼镜的手语识别系统具有以下特点与创新。

1. 实时性：智能眼镜通过聪明晰度的摄像头和快速的图像传输模块，能够实时抓取和传输手语动作，实现几乎无延迟的手语识别。

2. 准确性：系统接受深度进修算法进行手势识别，通过大量的训练数据集和卷积神经网络，能够提高手势识别的准确率。

适用于手语采集与输入的智能手套及翻译系统智能手套：手语采集与输入的革命性创新引言在全球范围内，有约7000种不同的语言被使用着。

然而，手语作为一种非口头交流方式，在视障人士、聋哑人士和语言障碍者中扮演着重要的角色。

为了解决手语交流的难题，研究人员开发了一种创新的技术——适用于手语采集与输入的智能手套及翻译系统。

本文将深入探讨这项令人振奋的科技，并展望其未来的前景。

一、智能手套的原理与设计智能手套是一种利用先进技术把手语转化为可识别文本的设备，其主要构成包括传感器、处理器、无线通信模块和电池。

每个手指上都装有高灵敏度的传感器，能够准确捕捉手指和手部的微小运动。

这些传感器将采集到的手语动作数据传输到处理器，由处理器进行分析和识别，并将结果通过无线通信模块传送到相应的设备。

电池为设备提供持久的电力支持。

二、智能手套的功能与应用1. 手语采集智能手套能够精确地采集并记录使用者的手语动作。

通过传感器的高灵敏度检测，手指的细微运动能够被准确捕捉并转化为电子数据。

这样，聋哑人士和语言障碍者就能够更加方便地表达自己，而教育工作者和研究人员也可以更好地研究和传授手语。

2. 手语输入智能手套的另一个重要功能是将手语动作转化为文本输入。

设备内置的处理器能够对采集到的手语数据进行分析和识别，进而将其转化为可读的文字。

这使得视障人士和聋哑人士能够更加便捷地与其他人交流，同时也方便了信息的记录与保存。

3. 翻译系统智能手套结合了机器学习和人工智能技术，使得其具备实时的翻译能力。

通过与智能手机等设备的连接，智能手套能够将手语动作直接转化为其他语言的文字或语音。

这在国际交流、旅行和商务活动中具有巨大潜力，能够极大地方便跨文化交流。

三、智能手套的优势与挑战1. 优势（1）高准确性：智能手套采用先进的传感器技术，能够实时高精度地捕捉手语动作，保证了数据的准确性。

（2）便携性：智能手套体积小巧，便于携带，并且内置电池提供持久的电力支持，方便用户长时间使用。

聋哑人用多语言翻译装置在我们生活的这个多姿多彩的世界里，语言是沟通的桥梁。

然而，对于聋哑人来说，这座桥梁似乎存在着一些缺失的部分。

他们在与外界交流时常常面临着巨大的困难和挑战。

为了帮助聋哑人更好地融入社会，打破语言障碍，聋哑人用多语言翻译装置应运而生。

聋哑人的交流方式主要是手语，而大多数普通人并不懂手语，这就导致了信息传递的不畅。

想象一下，一个聋哑人在国外旅游，想要询问路线或者购买商品，却因为语言不通而感到无助和迷茫。

又或者在一些紧急情况下，比如生病就医，无法准确地向医生表达自己的症状和需求，那将会是多么令人担忧的局面。

聋哑人用多语言翻译装置的出现，就是为了解决这些问题。

这种装置通常配备有先进的传感器和图像识别技术，能够准确地捕捉聋哑人的手语动作。

通过对这些动作的分析和解读，将其转化为文字或者语音，传达给其他人。

同时，它也能够将其他人的语言转换为手语图像，展示给聋哑人。

在技术实现方面，多语言翻译装置需要强大的数据库支持。

这个数据库中包含了各种手语的动作模式、不同语言的语法和词汇等信息。

当装置捕捉到手语动作时，会将其与数据库中的数据进行比对和分析，从而得出准确的含义。

而在将语言转换为手语时，装置会根据语言的结构和语义，生成相应的手语图像。

为了提高翻译的准确性和流畅性，装置还需要不断地学习和优化。

这就涉及到机器学习和人工智能的技术。

通过收集大量的手语数据和语言样本，装置可以不断地改进自己的翻译算法，提高翻译的质量。

除了技术层面，聋哑人用多语言翻译装置在设计上也充分考虑了用户的需求和使用体验。

它的外观通常小巧轻便，方便携带。

操作界面简洁直观，易于上手。

有些装置还配备了触摸屏和语音提示功能，让聋哑人能够更加方便地使用。

另外，这种装置还具备多种语言的翻译能力。

不仅能够翻译常见的国际语言，如英语、法语、德语等，还能够翻译一些小语种和地方方言。

这使得聋哑人在全球范围内的交流都变得更加顺畅。

然而，目前的聋哑人用多语言翻译装置还存在一些不足之处。

手语翻译系统手语翻译装置及手语翻译方法
一、手语中文翻译系统
手语中文翻译系统是一种以视频为基础的语音识别、处理和生成系统，它能够将手势语言转换成中文文本。

该系统应用了机器学习、图像处理等
技术，能够识别出用户的手势并转换成文字。

它还支持智能化技术，能够
根据用户的语言习惯自动调整翻译结果，从而提高翻译准确率。

二、手语中文翻译装置
手语中文翻译装置是用于实现手势语言识别及翻译的设备。

装置的主
要部件包括摄像头、录音模块、处理器、显示器等。

摄像头用于捕捉手势
输入，录音模块用于录取说出的中文字，处理器用于处理捕捉的手势信息，并将其转换为机器可以理解的信息，最后在显示器上将手势信息转换成中
文文本，供用户查看。

三、手语中文翻译方法
手语中文翻译方法主要包括三步：
（1）捕捉手势输入：首先，使用摄像头捕捉用户手势输入，并存储
在计算机中；
（2）处理手势输入：然后，运用计算机视觉技术和机器学习技术对
存储的手势图像进行处理，并将其分类存储；
（3）生成中文文本：最后，运用语音识别技术将存储的手势图像转
换成中文文本，供用户查看。

一种手语识别装置设计邢倩; 方全彪; 许梦文; 宋晓娜; 王新勇【期刊名称】《《山西电子技术》》【年(卷),期】2019(000)004【总页数】3页(P35-37)【关键词】弯曲传感器; 加速度传感器; 手语识别; 隐马尔科夫模型; 语音播报【作者】邢倩; 方全彪; 许梦文; 宋晓娜; 王新勇【作者单位】河南科技大学河南洛阳471000【正文语种】中文【中图分类】TP212; TP391随着社会的进步，聋哑人正逐步融入大众生活，但是对于正常人来说能使用手语的人却很少，这也造成了聋哑人在日常生活中与普通人的交流障碍。

聋哑人与正常人之间的交流主要有两种方式:手语翻译和书面表达[1]。

但是手语翻译需要专业人员和高昂的费用，书面表达主要通过画图或文字交流，效率不高且不方便。

在这个背景下，本文提出一种基于弯曲传感器的手语识别装置，不仅能够降低手语翻译成本，而且能够实现便捷高效的手语识别。

1 总体设计图1 总体结构图本手语识别装置总体结构主要由STM32微控制器、RFP弯曲传感器、MPU6050加速度传感器、蓝牙模块、显示模块、语音模块组成。

本装置由STM32作主控，通过弯曲传感器和加速度传感器分别采集手指、手腕的运动信息并转化为电压信号传给主控，再与已建立好的手语模块库数据相比较，从而判定所示手语含义，由显示屏显示同时由语音模块播报。

总体结构图如图1所示。

2 功能实现2.1 基于弯曲传感器的手指弯曲识别RFP弯曲传感器是柔性可穿戴的薄膜式弯曲传感器(如图2所示)，可对任何接触面的压力进行静态和动态测量[2]，将传感器感应区所受压力转换成电阻信号，然后通过分压电路将电阻信号转化为电压信号。

当传感器处于伸直状态，传感器阻值为30 kΩ，当弯曲约90°时，传感器阻值约是50 kΩ。

结合传感器本身特性，搭建分压测量电路，传感器两端电压大小即代表弯曲程度的大小，利用 STM32微控制器自身所带的 AD采集功能[3]，对所测量的电压进行模数转换并存储，等待进一步处理。

本技术公开了一种可穿戴式手语识别装置及手语翻译方法，可穿戴式手语识别装置包括穿戴设备端和上位机端，穿戴设备端具有指环和臂环，具体是基于多轴运动传感器与肌肉电信号传感器对手语动作进行运动姿态解算与模式识别，将手语翻译为语音或文字的实时人机交互系统。

本技术将肌肉电信号与多轴运动信号融合，利用模式识别技术实现手语动作的准确识别，并且不受手语动作词汇量的限制。

将上述信号采集、数据处理、分类过程集成于可穿戴设备中，便于使用者佩戴并且不影响其日常生活。

权利要求书1.一种可穿戴式手语识别装置，其特征在于，包括穿戴设备端和上位机端；所述穿戴设备端包括可穿戴的指环和臂环，所述指环上具有手掌处多轴运动传感器；所述臂环上具有至少一个第一模块、一个或多个第二模块以及固定所述第一模块和所述第二模块的臂带，所述第一模块包括肌肉电信号传感器、前臂处多轴运动传感器、微处理器、反馈部件以及第一通讯模块，所述第二模块包括肌肉电信号传感器；所述肌肉电信号传感器、所述前臂处多轴运动传感器、所述反馈部件、所述第一通讯模块以及所述手掌处多轴运动传感器都与所述微处理器连接，所述微处理器用于读取和处理所述肌肉电信号传感器、所述前臂处多轴运动传感器和所述手掌处多轴运动传感器采集的信息，所述反馈部件用于向使用者反馈提示信息；所述上位机端包括上位机和第二通讯模块，所述微处理器通过所述第一通讯模块和所述第二通讯模块与所述上位机交互信息。

2.如权利要求1所述的可穿戴式手语识别装置，其中所述上位机端还包括与上位机连接的交互设备，所述交互设备被设置为用于对上位机识别的手语进行语义校正及语法矫正。

3.如权利要求1所述的可穿戴式手语识别装置，其中所述多通道肌肉电信号传感器包括多通道肌肉电信号电极、滤波电路以及放大电路。

4.如权利要求1所述的可穿戴式手语识别装置，其中所述上位机为智能手机、平板电脑等移动终端设备。

5.如权利要求1所述的可穿戴式手语识别装置，其中所述臂带采用可伸缩材料制成。