本研究提出了一种基于Transformer的手语翻译架构，结合CTC loss实现端到端训练，超越传统模型。通过多通道变压器和统一神经模型SLTUNET，解决了手语翻译中的数据不足和模态差异问题，在多个数据集上取得了竞争力的翻译性能，呼吁跨学科研究以推动手语翻译的发展。