Sena-Voz — 手話ジェスチャーによる支援コミュニケーションAI

AI/ML
Sena-Voz — 手話ジェスチャーによる支援コミュニケーションAI

Sena-Voz — 手話ジェスチャーによる支援コミュニケーションAI

Sena-Vozは、視覚障害者や音声に障害のあるユーザー向けに設計されたAIベースの手話ジェスチャー認識システムです。カメラ入力から手のジェスチャーを検出してテキスト化し、リアルタイムで音声出力することで、デジタル環境での双方向コミュニケーションを支援します。学習モジュールも組み込まれており、ユーザーが手話を練習・習得できる点が特徴です。本プロジェクトはPythonで実装されており、アクセス可能なUIとリアルタイム処理を重視した設計が想定されています。（約300字）

https://github.com/Peter-html/Sena-Voz-Accessibility-AI

概要

Sena Vozは「手話ジェスチャーを認識してテキストおよび音声に変換する」ことを目的としたオープンソースのアクセシビリティプロジェクトです。視覚に問題がある人や音声での表現が困難な人がデジタル環境で意思疎通できるよう、カメラからのリアルタイム映像を解析して手の形や動きを認識し、その結果を音声で出力します。さらに学習モジュールにより、ユーザーが手話の習得を助ける練習機能やフィードバックを受けられる点が特徴です。実装はPythonがメインで、軽量なリアルタイム処理とユーザー中心の設計を重視した構成になっています。（約300字）

GitHub

リポジトリの統計情報

  • スター数: 5
  • フォーク数: 0
  • ウォッチャー数: 5
  • コミット数: 3
  • ファイル数: 4
  • メインの言語: Python

主な特徴

  • リアルタイム手話ジェスチャー認識とテキスト化
  • テキストを音声に変換するリアルタイム音声出力（TTS）
  • 学習モジュールによる練習とフィードバック機能
  • Pythonベースで軽量なプロトタイプ実装

技術的なポイント

Sena Vozは、典型的な手話認識システムが持つ3つの主要ブロック（入力・認識・出力）を中心に設計されています。まず入力側ではウェブカメラやUSBカメラからフレームを取得し、前処理でリサイズ・正規化・ROI抽出（手領域のトリミング）を行います。手の検出・ランドマーク抽出には、精度と実装の容易さを両立するための姿勢推定（手部キーポイント推定）やセグメンテーション手法が想定されます。これらにより、手の形状・指の配置・関節角度などの特徴量を得て、特徴ベクトルを生成します。

認識エンジンは、時間的情報を扱うためにCNNや軽量の畳み込みLSTM、あるいは時系列処理に強い1D畳み込みネットやTransformerベースの簡易モデルを用いることが考えられます。リアルタイム性を重視するため、モデルは軽量化（量子化や蒸留）を行い、端末上での推論やWeb経由の低遅延推論を目標にします。推論後は出力ラベルに対して平滑化や抑止（短時間ノイズの除去）を行い、誤認識を減らす工夫が必要です。

出力側では、認識結果をテキスト化して画面に表示すると同時に、Text-to-Speech（TTS）で音声変換を行います。TTSにはオフラインで動作する軽量エンジンや、クラウドTTSを状況に応じて選択できる設計が使いやすいでしょう。学習モジュールは、ユーザーが指定した単語・フレーズを練習し、正解率やジェスチャーの安定性を可視化する機能を提供します。ユーザー体験向上のため、フィードバックは音声・触覚・視覚を組み合わせることが望ましいです。

実装面ではPythonがメイン言語であることから、OpenCVでの映像処理、機械学習フレームワーク（例: TensorFlow / PyTorch）や手部ランドマーク抽出ライブラリ（例: MediaPipe）を組み合わせるアプローチが自然です。ただし本リポジトリのコードベースは極めてコンパクトなため、最小構成のプロトタイプ実装と考えるのが適切です。拡張ポイントとしては、データ拡張（照明・背景・角度変化に対する頑健化）、多言語・方言対応、ユーザーごとのカスタムモデル学習、プライバシー保護（映像データのローカル処理）などが挙げられます。

評価・運用上の注意点として、手話認識は肌色や衣服・背景、照明条件の影響を受けやすく、リアルタイム性と高精度を両立するためのトレードオフ設計が必要です。また、視覚障害のある利用者が使うインターフェースは音声フィードバックの遅延や誤認識時のフォールバックを最小化する工夫が求められます。最後に、学習モジュールで集められるデータの取り扱いは倫理的配慮と利用者同意の明確化が不可欠です。（約700〜1500字の技術説明を想定）

プロジェクトの構成

主要なファイルとディレクトリ：

  • .gitignore: file
  • LICENSE: file
  • README.md: file
  • Sena Voz: dir

（リポジトリは現状で小規模なプロトタイプ構成です。Sena Vozディレクトリ内に実行スクリプト、モデル格納先、学習・推論用のモジュールが配置される想定です。）

まとめ

視覚・発話に課題のある人々のコミュニケーション障壁を低減する有望なプロトタイプで、実用化に向けた拡張余地が大きいです。（約50字）

リポジトリ情報：

READMEの抜粋：

Sena Voz – Sign Language Gesture Communication 🤟🗣️

Sena Voz is an AI-powered accessibility project designed to bridge the communication gap for blind and speech-impaired users through sign language gesture recognition.
The system converts hand gestures into text and voice output, enabling inclusive communication on digital platforms. It also includes a learning module to help users practice and master sign language.

🌍 Problem Statement

People with visual and…