DeepMind携手谷歌,揭晓手语翻译新纪元:SignTranslate模型问世

时间:2025-06-13 关注公众号 来源:网络

在全球沟通的舞台上,每一种语言都是独特的声音,而手语作为聋哑社区的重要交流工具,其翻译技术的突破更是意义非凡。近日,科技巨头谷歌旗下的DeepMind团队,匠心独运地推出了革命性的AI模型——SignTranslate。这一创新技术旨在搭建起听觉世界与手语沟通的桥梁,为聋哑人士提供更为精准、流畅的翻译服务,开启了人工智能在手语识别与翻译领域的新篇章。SignTranslate通过深度学习算法,不仅能够精准捕捉手部动作、面部表情和身体语言,还能理解上下文含义,力求在保留手语丰富表达力的同时,实现与口语世界的无缝对接,标志着我们在促进无障碍沟通的道路上又迈出了坚实的一步。

  

SignGemma是什么

  

signgemma是由谷歌deepmind研发团队推出的一款全球领先的手语翻译ai系统。该模型致力于将美国手语(asl)转换为英语文本,运用多模态训练方式,融合视觉与文本数据,精确辨识手语动作并即时生成口语文本。signgemma拥有极高的准确性及上下文理解力,响应速度小于0.5秒。其采用优化后的结构设计,能够在普通消费级显卡上运行,支持本地化部署,从而保障用户的数据隐私。

  

  SignGemma— 谷歌DeepMind推出的手语翻译AI模型SignGemma的主要功能

  即时翻译:SignGemma能够实时捕获手语动作,并迅速转化为精确的文本输出,响应时间低于0.5秒,几乎达到自然对话的速度。   精准辨识:此模型能够辨认基础手势,并且能够解读手语中的情境和情感表达。   多语言兼容:现阶段主要支持从美国手语(ASL)到英语的翻译。   本地化部署:模型能够在用户的个人设备上运行,用户的数据不会被上传至云端,这使得它非常适合用于医疗、教育等需要高度隐私保护的场合。   

SignGemma的技术原理

  多模态训练:SignGemma利用视觉数据(如手语视频)与文本数据共同训练,能够精准地识别手语动作并理解其含义。借助多摄像机阵列及深度传感器,建立手部骨骼的时空轨迹模型,追踪手势在空间中的移动轨迹及其随时间的变化过程。   深度学习架构:模型采用了高效的架构设计,能够在消费级GPU上运行,利用先进的AI技术深入分析手语动作。   空间语法理解:SignGemma构建了一个“三维语义理解框架”,能够理解手语中的“空间语法”,比如使用不同的身体部位来代表不同的主题领域。这种方法让模型在长句子翻译时的流畅度提升了40%。   语义映射:通过对比学习技术,模型将手语的空间表现形式映射为口语的线性序列,还能捕捉面部表情等非手部动作的表现。   

SignGemma的应用场景

  学习辅助:为听力障碍的学生提供更加便利的学习工具,协助他们更好地掌握课程内容。   教育资源开发:开发者可以基于SignGemma创建专门的教育平台,提供丰富多样的手语学习资源和互动式课程,推动听力障碍教育的进步。   医患交流:在医疗机构等场所,SignGemma能够帮助医生与听力障碍患者实现更高效的沟通。医生可以通过这个模型快速获取患者的病情描述,而患者也能更清楚地理解医生的诊断结果和治疗方案。   公共服务:在公共交通、机场、火车站等公共设施内,SignGemma可以整合到信息显示屏幕或自助服务终端中,为听力障碍者提供实时的信息翻译和交互服务。   

以上就是SignGemma—谷歌DeepMind推出的手语翻译AI模型的详细内容,更多请关注其它相关文章!

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