使用ML开发一个音频手语翻译器

通过手势进行交流是一种视觉语言，重听者和几乎失聪的人把它作为他们的第一语言，听力正常的人也会使用它，例如，由于无法或有条件的个人而在语言交流方面遇到困难的人。就重听个体而言，接近手语交流对他们的社交、热情和语义发展具有重要意义。这个框架是为了帮助印度的听力障碍人士与他人合作，因为它将英语文本解释为手语。

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音频手语翻译使用python -项目描述

这项任务依赖于使用谷歌API等语音到文本API将音频信号转换为文本，然后利用自然语言处理、机器学习、人工智能和Python的语义进行编码。

Python -Python是一种广泛使用的通用高级编程语言。它允许在面向对象和过程的理想模型中编程。

〇人工智能PC框架的理论和进展是能够执行通常需要人类智能的任务，例如视觉感知、语音识别、决策和方言之间的口译。

机器学习-机器学习是研究如何让pc在不进行明确修改的情况下工作。输入以数据集的形式给出，系统通过这些数据集学习并试图给用户提供最理想的结果。

自然语言处理-它是利用计算程序来分析和合成自然语言和语音。

在这个python项目中，我们将使用来自谷歌的印度手语或美国手语数据集。的“印度手语”或ISL利用人工交流和非人工交流来传达思想、情绪或感觉。ISL符号通常可以分为三类:

• 单手
• 双手
• 非体力劳动的迹象

单手手势和双手手势也被称为手势，在手势中，手势者使用他/她的手来做出传递数据的手势，而非手手势则通过改变身体姿势、外观和面部表情来产生。

项目实施,

1. 最初，我们利用python PyAudio模块将音频作为个人数字助理(PDA)的输入。
2. 接下来，我们使用谷歌语音API将音频转换为文本。
3. 目前使用NLP即自然语言处理，我们将文本分解成更小，更简单和可理解的文本。
4. 我们有一个依赖解析器来分析句子的语法结构，并建立单词之间的联系。
5. 通过利用一些人工智能，我们可以准备一个模型，现在我们有了预定义的手语数据集，ISL生成器可以使用ISL语法规则输入句子。
6. 通过使用人工智能，我们可以将转换后的音频显示到标识中。
7. 最后，我们将音频转换为手语。

软件需求

编程语言- OpenCV - Python

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音频手语翻译使用Python和机器学习