Eine Gruppe von Forschern an der University of California in Los Angeles hat ein Gerät entwickelt, das einem Handschuh ähnelt und Fingerbewegungen in Echtzeit verfolgen und übersetzen kann. Amerikanische Gebärdensprache .
Die Forscher setzten diese Forschung fort, um die technologischen Barrieren mit einem Hauch von Technologie abzubauen. Mit Hilfe von a maschinelles Lernen Handschuhähnliches tragbares Zeichen-zu-Sprache-Übersetzungssystem, diese Lücke zwischen Unterzeichnern und Nicht-Unterzeichnern kann erheblich schrumpfen.
Funktionsweise des Systems
Der Unterzeichner trägt ein Paar Handschuhe, von denen jeder fünf dehnbare Sensoren aus elektrisch leitenden Garnen aufweist. Jeder Sensor verläuft entlang einer Fingerlinie. Diese Sensoren erfassen Handbewegungen und Fingerpositionen und interpretieren so Buchstaben, Zahlen,Wörter und Sätze.
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Jede Bewegung der Hand und der Finger wird in elektrische Signale umgewandelt und dann an die winzige Leiterplatte am Handgelenk gesendet. Diese Karte leitet diese Signale drahtlos an ein Smartphone weiter, wo sie in Sprache und Text umgewandelt werdenkann die Erfindung ein Wort / Sekunde übersetzen.
Gesichtsausdrücke enthalten
Die amerikanische Gebärdensprache enthält auch bestimmte Gesichtsausdrücke, die nicht nur als paralinguistische Elemente dienen, sondern auch als wesentliche sprachliche Marker dienen. Um diese Marker in die Interpretation einzubeziehen, haben die Forscher während des Tests auch Klebesensoren implementiert, einen zwischen den Augenbrauen und zwei an den Seitender Mund.
Diese Forschung ist nicht die erste Aufnahme von Menschen in die Übersetzung von Zeichen in Text, sondern als Forscher Chen sagte " Frühere tragbare Systeme, die Übersetzungen aus der amerikanischen Gebärdensprache anboten waren begrenzt durch sperrige und schwere Gerätedesigns oder unangenehm zu tragen "
Im Gegensatz dazu verwendet das Gerät des UCLA-Teams kostengünstige, leichte und langlebige dehnbare Polymere.
UCLA hat einen Antrag auf Patentrechte für diese Technologie gestellt. Ein kommerzielles Modell ist jedoch noch unwahrscheinlich, da es ein größeres Vokabular und eine schnellere Reaktionszeit erfordern würde.