李栋 李大华 高强 于晓

摘要：为提高我国聋人高等教育水平，提出了一种基于ALEXNET神经网络手语翻译系统的教学模式。该教学模式根据神经网络设计一种手语自动识别系统，通过跟踪手部运动轨迹，将动态手语信息转化为特征信息，从而完成手语信息向语言文字信息的转化，实现教师和学生之间的信息交流。该系统能够帮助教师了解聋人学生课堂知识掌握情况，提升课堂教学效率，增强了聋人学生的课堂参与度，能够促进我国特殊教育的发展。

关键词：聋人高等教育;人工神经网络;手语识别;课堂交流

中图分类号：G642.0   文献标志码：A

特殊教育事业一直是我国教育事业发展需要攻克的难关，其中高等教育更是一个重点[1]。本文基于深度卷积神经网络提出一套针对聋人工高等教育改革方面的手语翻译系统[2]，将卷积神经网络应用于听障大学生手语语法分析[3-6]。

1 听障大学生在高等教育教学中存在的问题

普通教师在教学过程中，教师会根据在传授知识时学生的反应与学生对课堂知识的吸收程度对课程进行教学上的调整。30%左右的聋人与正常人的沟通存在着很大的障碍，这就导致聋人学生在课堂上的疑惑并不能及时的得到解决，问题积累过多，会导致学生不愿意与教师进行沟通，从而形成恶性循环。

2 基于深度卷积神经网络的手语识别模型

目前，国内许多研究人员针对手语翻译问题已经提出了一些想法，天津理工大学的袁甜甜等人提出一种基于深度学习（Deep Learning）[7]的中国手语翻译系统，该系统利用CNN提取视频特征进行预训练，利用两层LSTM用于脱机机器翻译。……