本研究解决了孟加拉手语文本翻译问题，创新性地结合德美手语语法与大型语言模型生成合成数据。结果显示，基于mBART-50的模型在PHOENIX-14T测试中表现优异，提出了新的翻译范式，证明合成数据对BdSL翻译的促进作用。

本研究提出了一种基于Transformer的手语翻译系统，结合CTC损失实现端到端训练，在PHOENIX14T数据集上取得了先进的翻译效果。研究强调了手语翻译中的挑战，并建议采用人机互动设计和不同的手语注释方式，以提高翻译质量。