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1、FreeTalk聋哑人同健康人的无障交流第四届“创青春”大学生创新创业大赛商业计划书项目名称：FreeTalk参赛组别：创业计划类项目参赛类型：信息技术和电子商务项目负责人：指导教师：陈瑜四川大学2017年7月2第一章 策划书摘要21.1 产品概述21.2 市场与行业分析21.3 商业模式21.4 营销策略21.5 财务分析31.6 融资计划31.7 风险防控3第二章 产品与服务42.1 产品概述42.2 产品功能42.3 产品实现82.4 创新性112.5 产品技术12第三章 行业与市场153.1 宏观环境分析153.2 市场分析173.3 竞争分析20第四章 商业模式224.1 运营模式2
2、24.2 盈利模式23第五章 营销策略255.1 营销目标255.2 营销战略265.3 营销策略26第六章 融资计划306.1 融资方案306.2 第一轮融资306.3 第二轮融资方案316.4 第三轮融资方案326.5 公司估值326.6 投资者退出方式32第七章 财务计划347.1 财务假设347.2 经营成本核算357.3 主营业务收入预测377.4 财务比率分析38第八章 风险防控408.1 风险矩阵408.2 风险分类及其对策40附录44附录一 团队成员介绍44第一章 策划书摘要1.1 产品概述本产品拟设计并实现一款可帮助聋哑人与正常人之间进行日常交流、学习、生活的一项生态产品。该
3、产品通过软件与硬件的结合，能够让聋哑人与正常人进行快速便捷的线下沟通，线上能够与聋哑好友进行平台交流，并通过专门的聋哑教学视频进行在线学习。本产品通过APP加上辅助手套主要实现以下功能：（1）手语翻译：将手语翻译成文字或语音（2）语音识别：将语音转换为文字或手语（3）手语教学：给用户提供交互式手语教学服务（4）社区平台：专为聋哑人提供的交流平台（5）音频文字互转：提供音频文字互转功能1.2 市场与行业分析通过网络信息检索，我们尚未发现市场上有该项目类似的同类有效产品。本产品的目标用户为聋哑人群、聋哑人群的亲朋好友、关注聋哑群体的爱心人士和手语爱好者。由于存在语言障碍，聋哑人很难在网络上进行正常
4、的社交活动。本产品的出现为他们的交流提供了便利。同时，软件附带的手语教学、翻译功能也为手语学习者提供了便利。1.3 商业模式运用硬件与软件相结合，并提供售后服务的运营模式；借助硬件销售、平台服务费的收取、广告商以及福利机构捐赠等营销模式进行商业模式的运作。1.4 营销策略根据公司的长期战略规划和产品的市场特性。公司将采取以下几种市场营销策略，包含了品牌策略、产品策略、价格策略、渠道策略、促销策略、客户关系管理策略等。1.5 财务分析（1）财务假设：本产品分为线上、线下产品两部分。经营阶段按产品投产先后分期。前期主要运营线上产品，后期主要销售线下产品。（2）盈利能力：线上运营阶段产品周期十年以上
5、，盈利周期三年。线下阶段产品周期约五年，盈利周期三年。（3）成本结构：产品成本占营业成本比例较大，成本费用率较低。主营业务成本费用率前期较低，后期较高。（4）偿债能力：整体债务比率低，偿债能力优良。1.6 融资计划前期权益性融资结合债务性融资，后期主要采用权益性融资。（1）第一轮融资方案：合作公司投入设备、现金。向银行申请短期或中长期贷款。（2）第二轮融资方案：募集风险资金投资。（3）第三轮融资方案：首次公开募股。1.7 风险防控公司主要面临经营风险、管理风险、财务风险。管理风险和市场风险进行分析，采取对应的措施可以有效的克服行业壁垒，降低风险。第二章 产品与服务2.1 产品概述本产品是一款帮
6、助聋哑人和正常人进行便捷交流的APP产品。通过将手语转换成语音和文字、将语音转换为手语，从而有效实现聋哑人和正常人之间进行快速有效的沟通与交流。同时，本产品还提供了网络课程教学（收集针对听障人士的网络课程教学视频，包括手语学习视频、舞蹈学习视频，以及针对聋哑人开设的特定领域的专业知识学习视频等。这些教学视频可为听障人士提供更便捷的学习方式，最大程度帮助他们接受知识，拓宽视野），手语翻译模块（为手语爱好者学习口语提供了方便，增大手语推广与普及度）和听障人士创意展示模块（为听障人士提供分享创意设计的平台）。2.2 产品功能2.2.1 手语与语音的转换（1）手语转换为语音。该功能将手语转换为文字，再
7、将文字转换为语音，初始页面如图2.1所示。我们开发的APP通过对听障人士的手语动作进行识别，采用图像识别技术将手语动作转化为对应为相应的文字，再通过文字语音转换系统转换成语音，从而实现手语对语音的转换。当前，已有较多的可穿戴设备可将人的手势转换为文字，系统实现时，也可借鉴可穿戴设备来实现手语到文字的转换功能。对于善用手语的听障者，可通过可穿戴设备安装的弯曲传感器、motion模块等捕捉使用者的手部动作；进一步，数据通过训练并由K-近邻等算法匹配出数据库中已经录入的标准手语数据集，进而翻译出手语所表达的意思，并以文字或语音的形式显示在APP上。（2）语音转换为手语。健全人通过该APP录入语音，系
8、统采用语言-文字转换模块将语音转换为文字，APP实现如图2.2所示；再通过手语数据集来匹配相应的手语手势图片，从而实现语音对手语手势的转换。图2.1 手语转换为文字初始页面图2.2 语音转换为文字2.2.2 教学模块（1）网络课程教学该模块会链接一些国内外手语教学网站，收集针对听障人士的网课教学视频，APP实现如图2.3所示。包括手语学习视频，舞蹈学习视频，针对聋哑人开设的特定领域专业知识学习视频等。该模块将聋哑教学与网络教学结合起来，增大听障人士以传统学习方式所能获取的知识链，最大程度地给他们提供最先进的知识系统，拓宽他们的视野。图2.3 教学模块（2）手语翻译该模块可看作是一种特殊的语言翻
9、译工具.与传统翻译软件不同之处在于，该翻译结果以图像的方式进行展示。用户输入想要翻译的词语或语句，系统通过对数据库的调用处理，将输入的文字翻译为手语图像，从而实现了文字对手语的翻译。学习者如需学习相应的动作，可以通过手语识别模块进行评测，并给出纠正意见，提供一种交互式学习方式。为健听人和手语初学者学习口语提供了方便。2.2.3 创意娱乐模块（1）听障人士创意展示听障人士在平常的生活工作中会遇到各种各样来自衣、食、住、行等方面的困扰，活动展示内容如图2.4所示。针对现实生活中的诸方面困扰，该模块主要从听障人士的视角看生活、看世界，从听障人士的立场出发设计生活所需品，让其生活更便利。听障人士根据因
10、生活中的困扰而产生的灵感，进行作品设计并将设计的产品发布到该平台上，有兴趣的商家可以进行投资生产。听障人士也可以借助该平台发布自己在日常生活中遇到的困扰，提出问题需求，供设计人员进行产品设计。图2.4 活动展示模块（2）听障人士用品体验该模块销售听障人士用品以及他们独创的产品设计。听障人士可以通过该平台查找并购买自己生活所需品。该平台因销售听障人士独创的产品设计而使得该平台销售更贴近听障人士生活的产品。健听人可以通过这个平台体验听障人士的生活世界，通过亲身体验增进对身边的听障者生活的了解，对他们多一些关心，同时可以从该平台购买有创意的礼物送给身边有听力障碍的朋友。（3）志愿活动该模块为志愿活动
11、招募志愿者，致力于普及手语，提高聋人知名度、使其融入社会、实现沟通无障碍。主要形式是开办手语学习班，让更多的人能够学习手语，认识聋人朋友；向社会招收志愿者，报名方式如图2.5所示，希望爱心人士能够抽出时间来，为实现无障碍奉献自己的爱心。在奋发努力的同时奉献社会，争当志愿者为他人服务，用对生活的热爱诠释人生的意义。 图2.5 志愿者报名（4）手语表情该模块提供各种表示手语的丰富表情。通过添加真人或卡通的手语表情包，可让聋哑人士也能享受到快捷而充满乐趣的聊天交流。简单有趣的小表情不仅能让用户放松心情，娱乐的同时也能让用户学习常用的手语。（5）最新资讯该模块发布关于听障人士的一些重要信息。例如，政府
12、相关政策发布、关于听障人士大型活动举办信息、企业对听障人士的招聘信息、听障设备新品研发、生产、销售及购买途径等各类丰富的新闻资讯。通过对关于听障人士相关信息的集中发布来为听障人士提供了解相关政策与资讯的便捷途径，尽量避免他们错过重要信息，用最短的时间，最便捷的途径了解最新资讯。2.3 产品实现2.3.1 手语手势识别（1）技术简介手语手势是聋哑人群进行信息交流的一个重要手段， 手势识别（Gesture Recognition)是实现自然、 直接人机交互不可缺少的关键技术。一般来说，我们可以将手势识别技术分为基于数据传感手套和基于视觉的识别两种形式。考虑到人手是复杂变形体，并且由于视觉本身的不稳
13、定性，使得基于视觉的手势识别这一课题难度加大。 而这一技术在终端（智能手机方面）的有效应用和推广还需要进一步的开发研究。我们主要重点放在针对可穿戴设备传感手套对手语信息的采集以及翻译上。（2）技术实现手语手势有着十分丰富的词库和各种搭配组合，同时拥有动态与静态手势，使用者还要加以适当的口型和表情来表述。因此，首先需要建立一个完善的哑语识别系统。哑语手势图像本身的特点即人的手部的图像特点，通过分析哑语手势的特点，以HOG(Histogram of Oriented Gradient)特征与SVM(Support Vector Machine)算法的组合来对静态哑语手势进行特征提取与训练；基于Op
14、enCV库可实现手势特征提取、分类器训练，手势识别等三个方面的内容。而在手套上会装有弯曲传感器，motion模块等来采集手语表达过程中的手势信息。弯曲传感器会采集五个手指的弯曲信息并形成原数据组，配合motion模块采集的手掌方位、角度等形成整个手语数据。我们初始会录入整个手语标准数据。在识别的时候，我们会通过采集道的数据，采用K-近邻算法进行相似度匹配，匹配出数据库中最近似的手语动作进行翻译输出。 2.3.2 语音识别语音识别是将人类的声音信号转化为文字或者指令的过程。语音识别以语音为研究对象，它是语音信号处理的一个重要研究方向，是模式识别的一个分支。（1）语音识别的基本过程根据实际中的应用
15、不同，语音识别系统可以分为： 特定人与非特定人的识别、独立词与连续词的识别、小词汇量与大词汇量以及无限词汇量的识别。语音识别过程主要包括语音信号的预处理、 特征提取、模式匹配几个部分。预处理包括预滤波、采样和量化、加窗、端点检测、预加重等过程。语音信号识别最重要的一环就是特征参数提取。提取的特征参数必须满足以下的要求：(a)提取的特征参数能有效地代表语音特征，具有很好的区分性；(b)各阶参数之间有良好的独立性； (c)特征参数要计算方便、高效的算法，以保证语音识别的实时性。在训练阶段，将特征参数进行一定的处理后，为每个词条建立一个模型，保存为模板库。在识别阶段，语音信号经过相同的通道得到语音特征参数，生成测试模板，与参考模板进行匹配，将匹配分数最高的参考模板作为识别结果。 同时，还可以在很多先验知识的帮助下，提高识别的准确率。（2）语音识别的DSP实现技术 1、浮点运算的定点实现在语音识别的算法中，有许多的浮点运算。用定点 DSP 来实现浮点运算是在编写语音识别程序中需要首先解决的问题。 这个
