Sign-Language-To-Text-and-Speech-Conversion：实时识别美式手语手势，转换为文本与语音输出...-优快云博客

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Sign-Language-To-Text-and-Speech-Conversion：实时识别美式手语手势，转换为文本与语音输出

Sign-Language-To-Text-and-Speech-Conversion This is a python application which converts american sign language into text and speech which helps Dumb/Deaf people to start conversation with normal people who dont understand this language 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/si/Sign-Language-To-Text-and-Speech-Conversion

项目介绍

在当今信息化社会，沟通是人与人之间不可或缺的桥梁。然而，对于聋哑人士来说，他们无法使用口语进行交流，手语成为了他们表达思想和情感的主要方式。本项目“Sign-Language-To-Text-and-Speech-Conversion”旨在利用神经网络技术，实时识别基于手指拼写的美式手语，将其转换为文本和语音输出，从而为聋哑人士与普通人之间的交流提供便利。

项目技术分析

本项目采用卷积神经网络（CNN）作为核心技术，通过摄像头捕捉手语手势图像，经过预处理和特征提取，最后由CNN模型进行手势分类。以下是项目技术分析的具体步骤：

数据采集：通过摄像头捕捉不同角度、不同字母的手语手势图像。
数据预处理和特征提取：使用MediaPipe库检测手部位置，获取手部关键点，并在白色背景下绘制手部轮廓，以消除背景和光线条件的影响。
手势分类：利用CNN模型对处理后的图像进行分类，识别出对应的手语字母。

项目技术应用场景

“Sign-Language-To-Text-and-Speech-Conversion”项目的应用场景广泛，以下为几个主要应用场景：

教育领域：帮助聋哑学生学习手语，同时方便教师理解学生的手语表达。
公共服务：在公共场所如医院、银行等设置该系统，方便聋哑人士与工作人员沟通。
家庭辅助：聋哑人士家庭可使用该系统，提高家庭成员之间的沟通效率。

项目特点

本项目具有以下特点：

实时识别：项目能够实时捕捉和识别手语手势，快速转换为文本和语音输出。
用户友好：无需复杂设备，仅通过摄像头即可实现手语识别，操作简便。
背景适应性：采用MediaPipe库和图像处理技术，有效应对不同背景和光线条件。
准确率高：通过大量数据训练，CNN模型具有较高的手势识别准确率。

文章正文

实时识别美式手语手势，让交流无障碍

在信息爆炸的今天，沟通的重要性不言而喻。然而，对于聋哑人士来说，他们面临着交流的难题。手语，作为聋哑人士的主要交流方式，如何在技术和人文关怀的双重背景下，更好地帮助他们进行有效沟通呢？本项目“Sign-Language-To-Text-and-Speech-Conversion”应运而生。

项目的核心技术：卷积神经网络（CNN）

本项目采用了卷积神经网络（CNN）作为核心技术。CNN是一种在图像识别领域表现出色的神经网络，它通过卷积层、池化层、全连接层等结构，能够自动学习和识别图像中的特征。在手语识别中，CNN能够识别出手部的各种姿势，并将其转换为对应的字母。

数据采集与预处理

数据采集是项目的基础。我们通过摄像头捕捉了大量的手语手势图像，涵盖了从A到Z的所有字母。为了提高识别的准确性，我们对这些图像进行了预处理。首先，通过MediaPipe库检测手部位置，获取手部关键点；然后，在白色背景下绘制手部轮廓，以消除背景和光线条件的影响。

实时识别与输出

经过预处理后的图像被输入到CNN模型中，模型能够实时识别出手语手势，并将其转换为文本。同时，系统还支持将文本转换为语音输出，使得聋哑人士的交流更为便捷。

项目应用场景

“Sign-Language-To-Text-and-Speech-Conversion”项目的应用场景丰富多样。在教育领域，它可以帮助聋哑学生学习手语，同时方便教师理解学生的手语表达。在公共服务领域，如在医院、银行等公共场所设置该系统，可以方便聋哑人士与工作人员的沟通。此外，在家庭环境中，该系统也能提高家庭成员之间的沟通效率。