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sandeepahr34@gmail.com摘要：近年来，机器学习的进步为创新解决方案铺平了道路，以帮助残疾人。该项目着重于为聋人和静音者开发智能翻译系统，旨在弥合沟通差距并增强与听力和说话社区的互动。系统利用状态机器学习算法将手语的手语翻译成文本和语音，反之亦然。系统的核心组件包括一个手语识别模块，该模块使用卷积神经网络（CNN）来解释通过摄像机捕获的手势，以及自然语言处理（NLP）模块将公认的标志转换为相干句子。此外，将语音识别和合成模块集成以促进双向交流。使用不同的数据集进行了广泛的培训和测试，以确保系统在不同的标志语言和方言之间的准确性和可靠性。结果表明，手势识别和翻译的准确率很高，证明了该系统在现实世界中的有效性。这个智能翻译系统代表了辅助技术的重要一步，提供了一种实用解决方案，以增强聋人和静音个人的沟通。未来的工作将着重于扩展系统的语言功能，提高实时性能并结合用户反馈以完善其功能。关键字：卷积神经网络。
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