摘要

手语翻译（Sign Language Translation, SLT）是一个活跃的研究领域，涵盖人机交互、计算机视觉、自然语言处理与机器学习等多个方向。该领域的进展有望显著提升聋人群体的社会融合水平。本文在现有研究基础上，首次构建了连续的阿根廷手语（Lengua de Señas Argentina, LSA）数据集。该数据集共包含14,880段句子级别的LSA视频，数据源自CN Sordos YouTube频道，每段视频均配有标注信息及每位手语使用者的关键点标注。此外，本文还提出了一种用于识别当前活跃手语使用者的方法，对数据集的特征进行了详尽分析，开发了一款可视化工具以支持数据探索，并构建了一个神经网络手语翻译模型，可作为未来研究的基准模型。