申请/专利权人：桂林航天工业学院;南昌航空大学

申请日：2023-06-07

公开（公告）日：2023-09-05

公开（公告）号：CN116704605A

主分类号：G06V40/20

分类号：G06V40/20;G06V10/77;G06V10/82;G10L13/027

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2023.09.22#实质审查的生效;2023.09.05#公开

摘要：本发明属于手势识别技术领域，提供了一种基于AI的聋哑人士语音手势识别方法，采集聋哑人士的手势特征后，通过计算模型将手势特征的二维坐标信息还原三维坐标信息；利用手势特征降维，通过手部骨架模型与手指结构数据，计算各手指间的角度信息；通过存储序列、序列断句与语义组合，使连续手势序列得到正确的解释；利用TTS接口，将语义断句组合成的手势语义文本信息转化为语音信息进行输出；本发明使得仅需少量数据即可训练得到有效的神经网络模型；可以避免深度图像在处理手势信息时的精度受限的问题，进一步提高手势特征识别的精度，减少特征处理环节的误差；可以使手势特征的文本信息进行准确表达，有效表达使用者的意图。

主权项：1.一种基于AI的聋哑人士语音手势识别方法，其特征在于：包含以下步骤：步骤1：还原三维坐标信息，对聋哑人士的手势特征进行采集，通过计算模型将手势特征的二维坐标信息还原三维坐标信息，计算模型是基于手部骨架模型的计算，用于减少特征处理环节的误差，提高处理手势特征信息的精度；步骤2：手势特征降维，使用还原的三维信息，通过手部骨架模型与手指结构数据，计算各手指间的角度信息，用于去除无用信息，使以少量数据即可训练得到有效的神经网络模型；步骤3：语义断句组合，先将每个识别到的手势标签序列存放到存储序列中，然后通过序列断句将整个序列分隔成表示单个语句的短序列，最后通过语义组合，将进行组合的几个标签换成组合标签；步骤4：语音输出，利用TTS接口，将语义断句组合成的手势语义文本信息转化为语音信息进行输出。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 桂林航天工业学院;南昌航空大学 一种基于AI的聋哑人士语音手势识别方法

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