Atwan, Jaffar;Wedyan, Mohammad;Abbas, Abdallah;Gazzawe, Foziah;Alturki, Ryan
International Journal of Computer Science & Network Security
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v.22
no.5
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pp.359-367
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2022
Arabic skills are the tools by which children are prepared for the educational procedures on which their life depends. Deaf and hard of hearing students (DHH), must be able to grasp the same Arabic terms as hearing students and their different meanings in a context of different sentences less than what they are supposed to be due to their inability. However, problems arise in the same Arabic word and their different meanings in a context for (DHH) students since the way of comprehending such words does not meet the needs and circumstances of (DHH) students. Therefore, researchers introduce web-based method for Arabic words and their meanings in a context prototype that can overcome those problems. Methodology: The study sample consists of 30 (DHH) students at Al Amal City of Palestine, Gaza Region (GR). Those participants that agreed to take part in this study were recruited using a purposeful sampling method. Additionally, to examine the survey information descriptively, the Statistical Packages for social Sciences (SPSS) version 24.0 was used. A sign language teaching movie is utilized in the prototype to standardize the process and verify that Arabic vocabulary and their implications are comprehended. The Evolutionary Process Model of Prototype technique was utilized to create this system. Finding: The findings of this study show that the prototype built is workable and has the ability to help DHHS differentiate between phrases that have the same letters but distinct meanings. The findings of this study are expected to contribute to a better understanding and application of Development of Web-based Arabic Assessments for (DHH) Students in developing countries, which will help to increase the use of Development of Web-based Arabic for (HDD) students in those countries. The empirical models of Web-based Arabic for (DHH) students are established as a proof of concept for the proposed model. The results of this study are predicted to have a significant impact to the information system practitioners and to the body of knowledge.
International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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v.9
no.2
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pp.58-63
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2017
The sound we hear is transmitted through the atmosphere. However, both the sound we want to hear and the surrounding sound are mixed, and noise is generated, and the sound is not clearly transmitted due to factors such as distance. In particular, in closed spaces like buildings, it is often difficult to hear sounds from outside because of the sound of reflection. People with hearing impairments, such as the elderly and the deaf, have a hard time hearing the sounds they want to hear. Thus, we are developing a hearing aid that can detect radio waves. To this end, we propose the development of a hearing aid that uses FM radio and Bluetooth. These devices are expected to be useful not only for the elderly and the deaf but also in situations where information is transmitted to a large number of people, such as students and tourists, in a large space. The main purpose of this device is to enable users to hear sound correctly without blind spots.
Journal of rehabilitation welfare engineering & assistive technology
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v.10
no.2
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pp.127-132
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2016
The purpose of the study is to identify the accessibility of OpenCouresWare(OCW) from the perspective of college students with visual and hearing impairments. Six students with visual impairments(3 blind and 3 low vision) and four students with hearing impairments(2 deaf, 2 hard of hearing) implemented usability testing. Two modules in KOCW were selected for testing. Students implemented usability testing and then each individual case was analyzed through quantitative and qualitative methods. As results, the degree of usability and accessibility in two modules indicated low level. Implications and recommendations for designing OCW module based on the results were suggested.
Le, Minh;Le, Thanh Minh;Bui, Vu Duc;Truong, Son Ngoc
International Journal of Computer Science & Network Security
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v.21
no.3
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pp.37-40
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2021
This paper presents a design of a speech to sign language converter for deaf and hard of hearing people. The device is low-cost, low-power consumption, and it can be able to work entirely offline. The speech recognition is implemented using an open-source API, Pocketsphinx library. In this work, we proposed a context-oriented language model, which measures the similarity between the recognized speech and the predefined speech to decide the output. The output speech is selected from the recommended speech stored in the database, which is the best match to the recognized speech. The proposed context-oriented language model can improve the speech recognition rate by 21% for working entirely offline. A decision module based on determining the similarity between the two texts using Levenshtein distance decides the output sign language. The output sign language corresponding to the recognized speech is generated as a set of sequential images. The speech to sign language converter is deployed on a Raspberry Pi Zero board for low-cost deaf assistive devices.
Korean Text to Sign Language Traslator could be applied to learn letters for both the deaf and hard-of-hearing people, and to have a conversation with normal people. This paper describes some useful dictionaries for developing korean text to sign language translator; Base sign language dictionary, Compound sign language dictionary, and Resemble sign language dictionary. As korean sign language is composed entirely of about 6,000 words, the additional dictionaries are required for matching them to korean written language. We design base sign language dictionary which was composed of basic symbols and moving picture of korean sign language, and propose the definition of compound isng language dictionary which was composed of symbols of base sing language. In addition, resemble sign language dictionary offer sign symbols and letters which is used same meaning in conversation. By using these methods, we could search quickly sign language during korean text to sign language translating process, and save storage space. We could also solve the lack of sign language words by using them, which are appeared on translating process.
International Journal of Computer Science & Network Security
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v.24
no.6
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pp.8-16
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2024
Communication with the deaf has always been crucial. Deaf and hard-of-hearing persons can now express their thoughts and opinions to teachers through sign language, which has become a universal language and a very effective tool. This helps to improve their education. This facilitates and simplifies the referral procedure between them and the teachers. There are various bodily movements used in sign language, including those of arms, legs, and face. Pure expressiveness, proximity, and shared interests are examples of nonverbal physical communication that is distinct from gestures that convey a particular message. The meanings of gestures vary depending on your social or cultural background and are quite unique. Sign language prediction recognition is a highly popular and Research is ongoing in this area, and the SVM has shown value. Research in a number of fields where SVMs struggle has encouraged the development of numerous applications, such as SVM for enormous data sets, SVM for multi-classification, and SVM for unbalanced data sets.Without a precise diagnosis of the signs, right control measures cannot be applied when they are needed. One of the methods that is frequently utilized for the identification and categorization of sign languages is image processing. African Buffalo Optimization using Support Vector Machine (ABO+SVM) classification technology is used in this work to help identify and categorize peoples' sign languages. Segmentation by K-means clustering is used to first identify the sign region, after which color and texture features are extracted. The accuracy, sensitivity, Precision, specificity, and F1-score of the proposed system African Buffalo Optimization using Support Vector Machine (ABOSVM) are validated against the existing classifiers SVM, CNN, and PSO+ANN.
As the number of the deaf who go out into the society has been increasing, in most of the lectures, the demands for the sign language interpretation and the accuracy of the interpretation have become more important. Especially, in order to improve the accuracy of the sign language interpretation, the interpreter must be aware of the appearances of the lecturer and the contents of the lecture, and at the same time, the interpreter must look toward the audience. This research introduces a system which can be effective in a small classrooms or auditorium, by providing the maximum information about the lecturer and the contents of the lecture. Also, in order to verify the effectiveness of the proposed system, this research includes the discussions about the related systems and test methods. In conclusion, delivering the images of the lecturer and the contents of the lecture to the interpreter by employing the proposed system has been proved effective.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.14
no.2
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pp.631-653
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2020
Sign language is a natural, visually oriented and non-verbal communication channel between people that facilitates communication through facial/bodily expressions, postures and a set of gestures. It is basically used for communication with people who are deaf or hard of hearing. In order to understand such communication quickly and accurately, the design of a successful sign language translation system is considered in this paper. The proposed system includes object detection and classification stages. Firstly, Single Shot Multi Box Detection (SSD) architecture is utilized for hand detection, then a deep learning structure based on the Inception v3 plus Support Vector Machine (SVM) that combines feature extraction and classification stages is proposed to constructively translate the detected hand gestures. A sign language fingerspelling dataset is used for the design of the proposed model. The obtained results and comparative analysis demonstrate the efficiency of using the proposed hybrid structure in sign language translation.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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v.41
no.1
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pp.69-76
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2004
Recently, The development of DTV receiver and the need of its additional services have been increased vastly. In this paper, we implement new closed caption engine for the deaf and hard of hearing person and languages studying on DTV receiver, The specification of domestic closed caption is almost adopted that of EIA-608A. In this paper, with fully following the specification, we will present how to implement functions of closed caption with new algorithm. the function includes paint-on, Pop-on, roll-up/down, etc. experimental results show that the proposed technique provides satisfactory performance on DTV receiver.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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