從鋼琴指法得到啟發(fā)把手語轉(zhuǎn)化成語音

王娜娜：“后來我看家里的小朋友,，學(xué)彈鋼琴,，老師說手指該用力的時(shí)候，小朋友沒用力,。我就問老師這怎么能看出來的,，老師說看肌肉的用力情況，肌肉沒有動(dòng)指法肯定不對(duì),。這點(diǎn)提醒了我,，我就上網(wǎng)查，有一種研究是戴著一個(gè)臂環(huán)來判斷小朋友的指法正確不正確,，我立馬就想到了手語,。”

不同的手指動(dòng)作,，會(huì)觸動(dòng)不同區(qū)域的小臂肌肉,，發(fā)出不一樣的肌肉電信號(hào)。受益于鋼琴臂環(huán)的啟發(fā),，王娜娜和黃爽打算也應(yīng)用這項(xiàng)技術(shù)：將每個(gè)手語詞匯的肌肉電信號(hào)錄入系統(tǒng),，讓人工智能深度學(xué)習(xí)，再次遇見時(shí),，識(shí)別和轉(zhuǎn)化成語音,，應(yīng)該并不難。在運(yùn)動(dòng)手環(huán),、智能手表普及的今天,，佩戴臂環(huán),，也不會(huì)讓失語者顯得突兀。然而,，想讓電腦準(zhǔn)確識(shí)別一個(gè)手勢(shì)動(dòng)作,，需要反復(fù)采集肌肉電信號(hào)上千次。

黃爽：“我們兩人就成天不停地在那兒抬手放手,、抬手放手,。”

讓失語者像普通人一樣流利對(duì)話

一個(gè)多月時(shí)間,，王娜娜和黃爽對(duì)著手語教材,，完成30個(gè)手勢(shì)的錄入，每人至少重復(fù)比劃了一萬五千多次,。證實(shí)方案可行后,，她們將更多志同道合的朋友拉入團(tuán)隊(duì)。如同八萬多個(gè)漢字,，只有3500字常用,，8000多個(gè)手語手勢(shì)，也只有一小部分被失語者熟知,。

經(jīng)過天津理工大學(xué)聾人工學(xué)院的推薦,，團(tuán)隊(duì)決定先錄入400個(gè)常用的手語動(dòng)作。盡管目前,，臂環(huán)只能逐個(gè)翻譯手語,，實(shí)現(xiàn)失語者像普通人一樣流利對(duì)話，也存在許多技術(shù)難題,，但她們相信,，隨著人工智能的成熟，這些都將迎刃而解,。

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