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Cette étude s'est concentrée sur l'interprétation de l'alphabet des signes arabes en employant différentes techniques DL. Elle a révélé cinq contributions principales, à savoir : collecte de l'ensemble de données ASAI, proposition du modèle DASA, acquisition de l'ensemble de données ASAS, approche de la méthode DRASL et établissement d'une application pédagogique. L'étude de cas porte sur l'alphabet SL de l'Irak, car ce travail peut aider les sourds et muets de ce pays. Un grand nombre d'images de gestes de la main a été collecté à partir de zéro pour le jeu de données ASAI, où un total de 1218 images a été collecté. Quatre mouvements ont été pris en compte lors de l'acquisition. Il s'agit des rotations verticales, des rotations horizontales, de la mise à l'échelle et des translations. Le modèle DASA proposé a été évalué pour le jeu de données ASAI établi. Le réseau DASA a atteint une précision élevée de 96,12 % et un faible EER de 3,88 %. En outre, un gant inventé avec des capteurs qui est conçu pour interpréter l'ASAS a été présenté. Le gant a été mis à disposition pour être porté par des humains. Ensuite, les mouvements des doigts seront détectés et reliés à un ordinateur via Arduino. Une nouvelle méthode appelée DRASL a été abordée. Ce modèle a pu atteindre une précision remarquablement élevée de 100%.