基于mems的手语语音双向翻译系统

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时间:2019-03-03

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2、泛的应用模式识别这个概念。随着全世界公益事业的发展,社会上的弱势群体越来越受到关注。为能使聋哑人和正常人无障碍的进行沟通,完善一套真正适用于聋哑人的手语语音双向翻译系统已然迫在眉睫了。本论文主要是围绕着HMM算法,对手语语音双向识别系统进行建模和完善,研究和分析HMM算法在手语翻译中的应用,完成手语动作的建模和翻译,并最终形成一套完整的手语语音双向翻译系统。首先,用12个硬件节点来对手语进行建模,分别为10个手指和2个手背,以串口和蓝牙的形式,将数据传输给计算机。其次,对硬件采集的手语数据进行预处

3、理,包括滤波,除噪等,使手语数据中没有异常数据。然后是对手语数据进行窗口检测,从大量的数据中提取出完整的手语动作,去除一切我们不需要的繁杂信息。之后便是对手语数据的特征提取,从手语数据中提取出特征手语,主要的特征手语为手语动作的关键动作点,通过HMM算法的训练,存储到计算机,形成手语数据库。接着是用HMM算法识别,当输入手语动作数据时,用HMM算法进行识别,输出结果。最后是将所有的步骤具体化,可视化,在一个界面中得到体现,从而实现让聋哑人“看懂”正常人的说话,同时也能让正常人“听懂”聋哑人的说话。

4、最后,本文对整个系统进行了整体的分析。首先,在实验结果上,与之前的纯HMM算法相比,识别率有所提高,识别速度也有一定的提高,并且数据库所占用的空间成倍减少。其次,在实验的可视化上,从最初的数据采集,到最后的结果显示,都能在一个界面中得到显示,此界面程序能在windows系统下完美的运行。关键字:模式识别,HMM,特征提取,窗口检测北京大学硕士学位论文AbstractPattemRecogIlitionisabasicnelligenceofhu眦n,referstotheiIlfom龇ionpmc

5、essingandanalysiswhichrepresentationofthmgsorphenomemofVariousforms(肌nlber,teXtandlogicalfelatio璐hip),andtheprocesstodescribethingsorphenorne衄,Recognition,classiflcationandinterpretation.WiththedeVelopmentofpattemrecogllition,peoplehaveawiderangeofapp

6、licationofpattemreco肛itioni11aVarietyofindustriesandindailyI№WiththedeVelopmcntofsocialpublicwel姗e,thedisadvamagedgroupmoreandmoregetthea仕entionofthepublic.TonKll(edeafmuteaIldno咖albarrier-舶ecommunication,perfectareallysuitable南rdeafmuteofsignlanguage

7、speechtwo—waytr锄slationsystemisimminent.Ttlisthesis眦inlyrev01VesaroundtheHMMalgorith驰optiIIlizationofthesignlanguagespeech锕。一wayidentificationsysteIIl,studyanda舱lysisoftheHMMako血llⅡli11the印plicationofs逗nlarIguagetrallslatioil,coIrIpletes远nlanguageacti

8、onmodeling卸【dtranslation,andf.mallyfonIlingacoIIlpletesetofsignlanguagespeechtwo—wayt啪shtionsystem.Firstofall,with12hardwarenodesmodelingsignlanguage,tenfillgersand觚obackofhand,takethedatatraIlsIIlissiontothecomputerintheformofserialPortandBlu

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