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Este estudio se centró en la interpretación del alfabeto árabe de signos mediante el empleo de distintas técnicas de DL. Se realizaron cinco aportaciones principales: recopilación de datos ASAI, propuesta de modelo DASA, adquisición de datos ASAS, enfoque del método DRASL y creación de una aplicación educativa. Como estudio de caso, se centró en el alfabeto SL de Irak, ya que este trabajo puede ayudar a las personas sordomudas de este país. Se ha recogido un gran número de imágenes de gestos de la mano desde cero para el conjunto de datos ASAI, donde se ha recogido un total de 1218 imágenes. Durante la adquisición se tuvieron en cuenta cuatro movimientos. Estos son las rotaciones verticales, rotaciones horizontales, escalamiento y traslaciones. El modelo DASA propuesto se evaluó para el conjunto de datos ASAI establecido. Como resultado, la red DASA alcanzó una alta precisión del 96,12% y una baja EER del 3,88%. Además, se presentó un guante inventado con sensores diseñado para interpretar ASAS. El guante puede ser utilizado por personas. A continuación, se detectan los movimientos de los dedos y se conectan a un ordenador mediante Arduino. Se abordó un nuevo método denominado DRASL. Este modelo pudo alcanzar una precisión notablemente alta del 100%.