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机器学习-手势到语音翻译的可拉伸传感器

WEST可穿戴电子 2020-06-30

机器学习-手势到语音翻译的可拉伸传感器


机器学习-手势到语音翻译的可拉伸传感器
研究背景
机器学习-手势到语音翻译的可拉伸传感器

由于手语的制度性压抑和口语的语言霸权的历史,手语并不像口语那样普遍地传播到对话媒体中。这导致了手语者与非手语者之间的沟通障碍。目前可以通过技术介导的方法来缓解这种障碍。研究人员已经开发了基于肌电图,压阻效应,离子传导和电容效应以及摄影和图像处理的手语翻译设备。但是,这些技术的大规模生产和广泛使用受到许多问题的限制,包括它们的结构复杂性,对用于制造的高质量材料的需要,较差的化学稳定性,不适合长期磨损,易受外部环境的影响。实际使用中对环境的干扰和麻烦。

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创新点
机器学习-手势到语音翻译的可拉伸传感器

重庆大学Jin Yang课题组和加州大学洛杉矶分校Jun Chen课题组展示了一种可穿戴的手势到语音翻译系统,借助机器学习,可以将美式手语的手势准确地翻译成语音。可穿戴的手势到语音翻译系统由基于纱线的可拉伸传感器阵列和无线印刷电路板组成,具有高灵敏度和快速响应时间,可以将手势实时翻译成口语单词。通过分析660种获得的手语手势识别模式,作者实现了识别率高达98.63%,识别时间小于1秒的目标。

机器学习-手势到语音翻译的可拉伸传感器
文章解析
机器学习-手势到语音翻译的可拉伸传感器
机器学习-手势到语音翻译的可拉伸传感器
图1:可穿戴式手势到语音翻译系统的示意图。硬件与软件系统:从传感器阵列到定制移动设备的模拟信号采集(绿色),处理/无线传输(蓝色)和机器学习识别(黄色)路径应用。
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图2:基于纱线的可拉伸传感单元的工作机制和性能稳定性表征。
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图3:实时手势、眼睛和嘴巴动作的识别传感器阵列及信号传输。
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图4:演示可穿戴式手势到语音的翻译。
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读后感
机器学习-手势到语音翻译的可拉伸传感器

作者开发了基于纱线的可拉伸传感器阵列并用于穿戴式手势到语音翻译,辅助的机器学习为手语者与非手语者之间的交流提供了一种技术介导的方法。与为可穿戴式手语自动翻译开发的其他技术相比,该机器学习辅助可穿戴式手语转换系统具有高灵敏度,低重量,高拉伸性,低成本,和贴合皮肤性。


【参考文献】

机器学习-手势到语音翻译的可拉伸传感器

https://www.nature.com/articles/s41928-020-0428-6

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