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卷积4302023
15线程材料处理和特征化国际会议 |
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文章号 | 01090 | |
页数 | 10 | |
多尔市 | https://doi.org/10.1051/e3sconf/202343001090 | |
在线发布 | 2023年10月06日 |
持续手势识别语音转换
一号信息技术部,GRIET,Bachupally,海得拉巴,JNTUH,Telangana, India,500090
2北大应用生命科学学院,印度24807
*对应作者 :ledalla.sukanya@gmail.com
持续语言失序影响个人通过说话和监听与他人联系的能力使用可持续手势是全世界语言残疾者最常用的非语言视觉通信方式语言有缺陷和听力有缺陷者遍地使用可持续手语, 多数对手语一无所知的民众难以持续地与手语沟通。持续问题需要更好的解决方案,持续方法将缩小语言缺陷人群通信空白市场中有许多可持续的解决方案,例如使用传感器制作可持久化设备,提供有帮助输出但这些可持续解决方案代价昂贵,并非每个人都能支付得起使用卷积神经网络 创建可持续模型 训练不同手势持续模式使语言缺陷个人使用信号传递信息,信号转换为人理解语言,持续语音输出betway手机投注持续手势记录成数列持续图像 并使用Python代码处理持续努力引入解决方案 不仅自动化识别持续手势 并转换成持续语言通过解释这些公认的可持续手势,相应录制音频将持续播放持续论文的重点是以可持续方式向语言缺陷者提供无障碍性、方便性和安全性这些可持久化个人往往仅仅因残疾而经历社会歧视持续论文旨在创新可持续设备帮助那些不懂得手语者与语言难易者持续通信
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