1、根據第六次全國人口普查我國總人口數和第二次全國殘疾人抽樣調查我國殘疾人數占全國總人口數的比例和各類殘疾人數占殘疾人總人數的比例，可以預測2017年聾人總人數將會超過2700萬人。眾所周知，與其他類殘疾人相比較，和聾人溝通更加困難。為了解決聾人與正常人的溝通困境，本文提出了一套自然手語資源建設、服務平臺開發(fā)和手機終端APP實現的綜合方案。
　　本系統主要做了以下幾方面的工作：
　　1.電子化手語資源：首先收集日常對話300句，

2、設計了這300句日常對話相關的語義資源（自然語言和自然手語之間翻譯所需的語義知識）；編寫爬蟲程序，從我愛手語網中爬取了手語圖片資源，通過整理，建立了手語圖片庫；建立了3個手語角色模型，手Key了30手語動作，建立手語動畫庫；收集手語視頻，建立手語視頻庫。
　　2.開發(fā)了資源管理系統。該模塊主要是對文法知識庫和對手語資源庫的管理，本系統將文法知識庫分類為日常對話庫、語素數據庫、詞語庫、短語庫、同義詞辭典、術語語義網、自然手語文法和自

3、然語言文法庫。在開發(fā)過程中，使用了大規(guī)模知識管理技術，設立一套通用化的知識管理建模方案。該套方案是一般知識管理系統工具中所沒有的，是一種細粒度的管理，這種細粒度的知識管理，使得平臺分析管理員可以更有效的從知識的運行中實時地掌握用戶的使用情況，從而更有效地進行科學決策。
　　3.搭建了自然手語資源服務平臺，為接入平臺的應用系統提供手語資源服務，包括自然語言處理和手語動畫生成功能。在自然語言處理技術方面，本系統主要采用概念空間+語義文

4、法+意圖分析+知識融合的技術路線，綜合起來完成語義分析。在動畫自動生成技術方面，主要采用關鍵幀動畫技術，運動路徑動畫技術，變形動畫技術，逐幀動畫等，自主設計了一種可支撐不同角色的手語骨骼動畫自動生成+專家調優(yōu)結合的模式。該模式不僅融合了人工智能的研究成果，也融合了手語專家、知識管理員、動畫專家等人工因素，是一種人機結合的服務模式。
　　4.開發(fā)手機APP。在開發(fā)手機APP過程中，設計了語音、文本的輸入功能，學習手語功能，設計了AP

5、P的界面。手機APP采用Web服務客戶端的方式訪問自然語言資源服務平臺提供的自然語言處理和動畫自動生成功能。其中APP的語音輸入功能，本系統通過降噪算法，去除背景噪音，得到清晰無雜音的人聲，然后調用訊飛語音識別云，識別之后，訊飛服務器將返回這段人聲對應的文字。
　　5.在以上工作的基礎之上，本文設計并開發(fā)出全新的一套手語翻譯器。
　　本文從志愿者協會中，隨機抽取100位完全不懂手語的志愿者，隨機將這100位志愿者分成4組，分

6、別利用讓懂手語的老師教、使用手語詞典自學手語、上網看手語視頻、使用手語翻譯器四種方式進行手語學習，學習內容是系統提供的160個手語詞匯，學習時間是1周，并設計了同樣的學習效果測試試卷，考試時間2個小時。測試結果為，使用手語詞典學習手語的志愿者的正確率11.9％，跟著手語老師學習手語的志愿者正確率為23.1%，網上自學手語的志愿者的正確率為正確率為43.1%，使用手語翻譯器學習手語的志愿者的正確率74.3%。通過比較，本系統的手機APP學