從鋼琴指法得到啟發(fā)把手語(yǔ)轉(zhuǎn)化成語(yǔ)音
王娜娜：
“后來(lái)我看家里的小朋友，學(xué)彈鋼琴，老師說(shuō)手指該用力的時(shí)候，小朋友沒(méi)用力。我就問(wèn)老師這怎么能看出來(lái)的，老師說(shuō)看肌肉的用力情況，肌肉沒(méi)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(lái)判斷小朋友的指法正確不正確，我立馬就想到了手語(yǔ)?！?/p>
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(yǔ)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(jiàn)時(shí)，識(shí)別和轉(zhuǎn)化成語(yǔ)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(yǔ)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(yǔ)者像普通人一樣流利對(duì)話(huà)
一個(gè)多月時(shí)間，王娜娜和黃爽對(duì)著手語(yǔ)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(wàn)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(wàn)多個(gè)漢字，只有3500字常用，8000多個(gè)手語(yǔ)手勢(shì)，也只有一小部分被失語(yǔ)者熟知。
經(jīng)過(guò)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(yǔ)動(dòng)作。盡管目前，臂環(huán)只能逐個(gè)翻譯手語(yǔ)，實(shí)現(xiàn)失語(yǔ)者像普通人一樣流利對(duì)話(huà)，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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