概要

このリポジトリ「Voice-and-gesture-control」は、手の動き（ジェスチャー）と音声の両方を使って操作を行うためのサンプル実装を含みます。主に2つのスクリプト hand_gesture_control.py と voice_control.py が含まれ、手の位置や指の状態をカメラ映像から解析して簡単なジェスチャー（例：指の本数、特定のポーズ）を判別し、音声ではキーワードベースのコマンドを認識して処理します。複雑な学習モデルや大規模データは含まれておらず、ローカルで手軽に試せるプロトタイプ向けの構造です。既存のライブラリを組み合わせた実用的な出発点として、HCI実験やスマートホーム連携、教育用途に向きます。

リポジトリの統計情報

• スター数: 24
• フォーク数: 0
• ウォッチャー数: 24
• コミット数: 2
• ファイル数: 3
• メインの言語: Python

主な特徴

• 手のジェスチャー検出（カメラ映像から指の状態や簡単なポーズ判定）
• 音声認識によるキーワードコマンド入力（ローカルでの簡易音声操作）
• 軽量で読みやすいサンプルコード、プロトタイピングに適合
• 外部デバイスやアプリへのコマンド変換はカスタム実装可能

技術的なポイント

本リポジトリは、コンピュータビジョンと音声処理の既存ライブラリを組み合わせた構成が核です。手の検出には一般的にMediaPipe HandsやOpenCVによる画像取得・前処理を用い、手のランドマーク（関節位置）から各指の開閉状態や角度、相対的な距離を計算してジェスチャーを判定します。シンプルなルールベース（例えば親指と人差し指の距離が閾値以下でピンチと判定、または伸びている指の本数でコマンドを切り替える）であれば、学習を必要とせず低レイテンシで動作します。音声側は speech_recognition + PyAudio などの組み合わせでマイク入力を取り、VAD（音声検出）とキーワードマッチングによるコマンド抽出を行います。リアルタイム性を確保するためにはカメラ処理と音声処理を別スレッドまたはプロセスで並列化し、共有状態（現在のコマンド／モード）をスレッドセーフに扱う設計が望ましい点も指摘されます。実運用を目指す場合、雑音対策（ノイズリダクション）、照明変化や手の回転に強い特徴量（角度や比率）を使った正規化、学習ベースのジェスチャー識別器（軽量CNNや小規模のMLP）導入による堅牢化、音声ではエンドポイント検出やKeyword Spottingモデルの採用が改善点になります。さらに、コマンド→アクションの橋渡しにはWebSocketやMQTTを使った外部連携を追加すると実用性が高まります。

プロジェクトの構成

主要なファイルとディレクトリ：

• README.md: file
• hand_gesture_control.py: file
• voice_control.py: file

hand_gesture_control.py はカメラからフレームを取得し、手のランドマーク解析→ルールベースでジェスチャーを判定→判定結果を表示・出力する流れを想定しています。voice_control.py はマイク入力を継続監視し、認識したキーワードに応じてコマンドを発行するスクリプトです。両者は独立して動作しますが、単純に状態をファイルやソケットで受け渡すことで連携できます。README は導入手順や依存パッケージ（例：opencv-python、mediapipe、speech_recognition、pyaudio等）の記載が期待されますが、現状は最小構成のため利用前に環境整備が必要です。

実用化のヒント：

• 仮想環境で依存を管理し、OSごとのPyAudioインストール手順を確認する
• カメラの解像度と処理間隔を調整してCPU負荷を抑える
• ジェスチャーの閾値はユーザーごとにキャリブレーション可能にする
• 音声コマンドは短いキーワードに限定し、誤認識時のフィードバックを出す

まとめ

手軽に試せる音声＋ジェスチャー制御のプロトタイプ集。拡張して実運用に耐える基盤にできます。

リポジトリ情報：

• 名前: Voice-and-gesture-control
• 説明: 説明なし
• スター数: 24
• 言語: Python
• URL: https://github.com/S-CHARUNILA/Voice-and-gesture-control
• オーナー: S-CHARUNILA
• アバター: https://avatars.githubusercontent.com/u/185805192?v=4

READMEの抜粋：

Voice-and-gesture-control…