Este estudo concentrou-se na interpretação do alfabeto árabe de sinais através da utilização de diferentes técnicas de DL. Revelou cinco contribuições principais, nomeadamente: recolha de dados ASAI, proposta de modelo DASA, aquisição do conjunto de dados ASAS, abordagem do método DRASL e aplicação educacional estabelecida. Como estudo de caso, o alfabeto SL do Iraque foi focado, uma vez que este trabalho pode ajudar as pessoas surdas e mudas neste país. Foi recolhido um grande número de imagens de gestos à mão de raiz para o conjunto de dados ASAI, onde foi recolhido um total de 1218 imagens. Quatro movimentos foram considerados durante a aquisição. Estas são as rotações verticais, rotações horizontais, escalas e traduções. O modelo proposto pela DASA foi avaliado para o conjunto de dados estabelecido da ASAI. Como resultado, a rede DASA atingiu uma precisão elevada de 96,12% e um EER baixo de 3,88%. Além disso, foi apresentada uma luva inventada com sensores que foi concebida para interpretar o ASAS. A luva foi disponibilizada para ser usada por humanos. Em seguida, os movimentos dos dedos serão detectados e ligados a um computador através do Arduino. Foi abordado um novo método chamado DRASL. Este modelo poderia alcançar uma precisão notavelmente elevada de 100%.