最近一项研究颇为引人关注——通过无线连接AI系统的一枚电子戒指，能够将多种手语实时转换为文字。

韩国延世大学的Yu Ki Jun教授评价道：“这无疑是推动手语翻译系统迈向更实用、更轻便、更贴近真实应用环境的关键一步。”

目前全球有超过300种手语在使用，众多科研团队都在探索如何开发翻译设备，以帮助不懂手语的人与听障人士顺畅沟通。然而，这项任务并不简单。

部分项目尝试使用摄像头与计算机视觉算法来识别手势，但这类系统通常只能在固定摄像头的受控环境中运行，且对光线变化和外界干扰极为敏感。

另一种技术路线是采用可穿戴传感器，通过检测手部动作或肌肉电信号来识别手势。其中常见的是智能手套，但缺陷也很突出：长时间佩戴容易闷热出汗，舒适度欠佳。此外，手套上的固定传感器难以适配每个人不同的手掌大小、手指长度及关节位置，导致识别准确率下降。许多可穿戴传感器仍需连接电脑，动作时感觉受限。即便有些设备实现了无线传输，传感器之间仍通过有线方式汇聚到同一个发射器上。

如今，延世大学的研究团队开发了一套电子戒指系统，每枚戒指都能将动作数据无线传输至处理设备。相较于手套，戒指能够更灵活地定位传感器，更好地适应不同用户的手部特征，而无线连接也让手部活动不再受限。

Yu Ki Jun教授解释道：“蓝牙低功耗片上系统的发展，使得完整的无线通信协议栈、电源管理电路和传感模块能够集成在一块柔性基板上，其尺寸足以做成戒指戴在手上。”

这项研究的一个独到之处在于，他们分析了每根手指在手语动作中的贡献程度，发现有七根手指发挥了关键作用。因此，系统仅需七枚戒指，有效减少了硬件数量。

每枚戒指均配备加速度计作为惯性传感器，既能检测静态姿势，也能捕捉动态手部运动，从而实时追踪手语中静态与动态成分之间的复杂过渡变化。此外，研究团队特意未采用生物电信号，因为该信号因人而异，需要为每位用户进行大量校准，操作繁琐。

在研发过程中，机械可靠性是一大挑战。最初采用直线型铜互连结构，但在反复弯折后几乎断裂。最终，团队改用蛇形图案的互连结构，才成功承受住反复的弯曲形变。

研究团队还开发了一套深度学习系统，用于从手部动作中识别手语。该系统不仅能够识别训练阶段两位参与者的手语，还能识别五位未曾参与训练的人的手语，展现出一定的通用性，无需为每位用户进行繁琐的适配。

在对这五名未参与训练的受试者进行测试时，系统对100个常用美国手语词汇和100个常用国际手语词汇的识别准确率，分别达到88.3%和88.5%。要知道，此前大多数手语翻译系统的词汇量还不足50个。

延世大学的Dosik Hwang教授对此持谨慎态度：“相比以往的无线系统，200个词汇确实是一大进步，但与包含数千个手势的完整手语词汇库相比，仍是冰山一角。我不想夸大这套系统在开放词汇、真实对话场景中的实际能力。”

更令人瞩目的是，该系统不仅能识别单个孤立词汇，还能从连续手语动作中翻译完整句子。研究人员认为，这有望支持实时翻译应用。

从长远来看，Yu Ki Jun教授表示：“我们的目标是让系统能够与智能手机等日常设备配合使用，无需专用外部硬件。戒指可将手语信号无线传输至移动终端，由设备自动完成翻译并实时显示，从而使技术更便携、更普及，真正融入日常沟通。”

不过，Hwang教授也指出现阶段最大的局限性：“我们的系统能将手部动作转化为文字，但尚未涵盖面部语法、口型、身体姿态及空间语法，这些在手语中均具有重要的语法意义。”Yu Ki Jun教授补充道，如何将这些要素“融入一个无缝衔接、低功耗的架构，同时保持现有设计的轻便性”，是未来需要应对的重要挑战。

下一步，研究团队计划扩大训练数据规模，纳入更多参与者、更大词汇量，以及更多样的手语风格和地区方言。Yu Ki Jun教授提到：“鉴于我们的机构背景，韩国手语是顺理成章的下一步研究方向。”

他们还希望通过进一步的小型化和功耗优化，将戒指的连续使用时长从目前的近12小时延长至全天佩戴。Yu Ki Jun教授说：“一个关键优先事项，是将处理流程从外部硬件（如笔记本电脑）迁移到设备端边缘计算（如手机）。这一转变不仅是实现真正移动性的必要条件，也有助于保护用户隐私并降低自然对话中的延迟。”

Hwang教授团队计划与听障社区组织合作，共同推进设备研发。他表示：“我们相信，通过纳入真正的使用者，这项技术在功能表现与社会融合两个层面都将得到显著提升。”

除了手语翻译，Hwang教授认为这种新型戒指还拥有广泛的应用潜力：“我们看到这项技术在手部康复监测、神经系统疾病的精细运动评估，甚至沉浸式虚拟现实和增强现实交互界面等领域都有直接的应用前景。通过在手语这一复杂领域验证其有效性，我们实际上已对系统进行了全面的压力测试，为未来众多生物医学和交互应用打下了坚实基础。”

这项研究成果已于5月1日发表在学术期刊《Science Advances》上。

Q&A

Q1：这款AI手语翻译戒指的识别准确率有多高？

A：在对五名未参与系统训练的受试者进行测试时，系统对100个常用美国手语词汇的识别准确率达到88.3%，对100个常用国际手语词汇的识别准确率达到88.5%。相比之下，此前大多数手语翻译系统支持的词汇量还不到50个，而它已能识别200个词汇，这无疑是一个显著的进步。

Q2：这套手语翻译戒指为何选用7枚而不是10枚？

A：研究人员通过分析发现，在手语动作中起关键作用的手指只有七根，并非所有十根手指都对识别手势有重大贡献。因此，系统仅采用七枚戒指，在保证识别效果的同时，减少了硬件数量，使整体方案更加轻便实用。

Q3：手语翻译戒指目前有哪些局限性？未来会如何改进？

A：目前，这套系统仅能将手部动作转化为文字，尚无法识别面部语法、口型、身体姿态及空间语法这些在手语中同样具有重要语法意义的要素。此外，系统仍需依靠外部硬件处理数据，连续使用时长约为12小时。未来，研究团队计划扩大词汇量、引入更多手语风格，并将数据处理迁移至手机等移动设备，以实现全天佩戴和实时翻译功能。