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新框架将口语尼泊尔语翻译成情感条件化手语头像
研究人员开发了 NEST-V1，一个新颖的多模态框架，用于将口语尼泊尔语翻译成情感条件化手语头像。这项试点研究侧重于三种情感状态下的四个常用尼泊尔语单词，证明了生成富有表现力的手语头像的可行性。该系统利用共享声学编码器同时进行自动语音识别和情感分类，在保持适合边缘部署的参数效率的同时，实现了高精度。
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AI驱动的戒指可将手语翻译的准确率提高到88%
研究人员开发了电子戒指，可以通过无线传输运动数据到AI系统来解读手语。与之前的基于摄像头或智能手套的系统不同，这些戒指为实际应用提供了更实用、更轻便、更舒适的解决方案。该系统使用七个配备加速度计的戒指和一个深度学习模型，在识别美国手语和国际手语的常用词汇方面达到了88%以上的准确率，即使对于未参与初始训练的用户也是如此。