主要观点：

• 聋人依靠手语与不懂手语的人之间的沟通是一大挑战，AI 驱动的手语翻译系统有望解决此问题。
• 相关工作中早期方法存在局限，当代研究多利用深度学习，如 CNN、RNN、Transformer 等用于手语识别与合成。
• 方法论包括基于 webcam 的手语识别、语音到手语转换、多语言支持的通用框架、实现细节等。
• 实验结果表明系统能有效翻译手语与文字/语音，且有实时性，但仍存在一些局限性，如语言准确性、词汇覆盖等。
• 对聋人社区有重要影响，能提高可及性、应用于多种场景，但也有局限性，需考虑用户接受度等。
• 未来可从提高实时性能、处理手势复杂性、扩展词汇语言、与 AR 结合、用户个性化等方面进行改进。
• 结论强调 AI 驱动的手语翻译系统的重要性及未来发展方向。

关键信息：

• 全球约 4.66 亿人有听力损失依赖手语，AI 手语翻译系统可自动翻译手语与口语。
• 早期方法如仪器手套和传统计算机视觉技术有局限，当代多利用深度学习。
• 系统架构包括 webcam 手语识别的预处理、特征提取等，语音到手语转换的多个步骤及 3D 动画化身。
• 实验在多数据集上进行，准确率较高但仍有误差，翻译质量有待提高，实时性能需改进。
• 对聋人社区可提高沟通便利性，有多种应用场景，但存在语言准确性等问题。
• 未来可从多方面改进系统，如提高性能、处理复杂手势等，以更好服务聋人社区。

重要细节：

• 手语识别中 CNN 提取空间特征，RNN/LSTM 处理时间动态，Transformer 捕捉长程依赖，系统采用 CNN+LSTM 与注意力机制结合。
• 语音到手语转换需语音识别、语言翻译和动画渲染，利用现有 API 和库，通过 NLP 模块处理语法。
• 多语言支持通过模块化组件，利用中间表示和多语言模型，可扩展词汇。
• 实验中不同数据集的使用及各种指标的测量，如准确率、错误率、翻译质量等。
• 对聋人社区影响的具体场景，如医疗、教育等，以及用户接受度方面的反馈。
• 未来改进方向包括优化模型、处理复杂手势、扩展语言、与 AR 结合等。