Gebärdensprache mit gesprochenen Untertiteln abgleichen

Gebärdensprache ist die Hauptkommunikationsform für Menschen, die Taub sind. Sie beinhaltet eine Mischung aus Handbewegungen, Gesichtsausdrücken und Körpersprache. Das Aufzeichnen und Beschriften von Gebärdensprache-Videos ist ein langsamer und teurer Prozess. Die aktuellen Datensätze zum Trainieren von Gebärdensprachübersetzungsmodellen sind zu klein, was es schwer macht, effektive Systeme zu erstellen. Um dieses Problem anzugehen, nutzen Forscher Fernsehsendungen und andere Übertragungen als Quellen für grosse Mengen an Trainingsdaten. Ohne ordnungsgemässe Annotationen für die Gebärdensprache ist diese Daten jedoch nicht sehr nützlich. Das hat zur Entwicklung automatischer Annotationsmethoden geführt, wie z.B. dem Sign Spotting, das versucht, Gebärden in Videos zu lokalisieren.

#Probleme mit aktuellen Annotationsmethoden

Die automatischen Methoden, die Gebärden finden, stimmen oft mit dem Video überein, anstatt mit den gesprochenen Untertiteln. Diese Fehlanpassung führt dazu, dass die Gebärden nicht richtig zu den Untertiteln passen. Wenn eine Gebärde im Video erscheint, der Untertitel aber für einen anderen Teil des Dialogs ist, macht die Übersetzung keinen Sinn. Dieses Papier schlägt eine Lösung vor, um die gefundenen Gebärden genauer mit ihren entsprechenden Untertiteln unter Verwendung fortschrittlicher Sprachmodelle abzugleichen.

#Unser Ansatz

Wir schlagen eine neue Methode vor, um Gebärden mit Untertiteln abzugleichen, indem wir grosse gesprochene Sprachmodelle nutzen. Diese Modelle können die Bedeutung von Wörtern betrachten und helfen, die Gebärden mit den richtigen gesprochene Phrasen zu verknüpfen. Unsere Methode ist einfach zu berechnen und kann neben anderen Ausrichtungstechniken verwendet werden. Wir haben gezeigt, dass dieser Ansatz die Ausrichtung bei zwei verschiedenen Datensätzen verbessert und zu besseren Ergebnissen beim Abgleichen von Gebärden mit den richtigen Untertiteln führt.

#Wie Gebärdensprachen funktionieren

Gebärdensprachen sind einzigartige Kommunikationsformen für die Gemeinschaft der Gehörlosen. Jede Gebärde enthält spezifische Bewegungen und Gesten, die Bedeutung haben. Die Gebärden beschränken sich nicht nur auf Handformen; sie beinhalten auch Gesichtsausdrücke, Körperhaltung und das Timing der Bewegungen. Diese Komplexität macht es schwierig, qualitativ hochwertige Datensätze zu erstellen, die die Sprache genau darstellen. Bestehende Datensätze, wie der aus der Deutschen Gebärdensprache, enthalten detaillierte Notizen zu Gebärden und deren Bedeutungen, sind aber in der Grösse begrenzt und erfordern oft erheblichen Aufwand zur Erstellung.

#Warum bestehende Daten nicht ausreichen

Die aktuellen Datensätze sind unzureichend für das Training fortschrittlicher Gebärdensprachübersetzungssysteme. Obwohl einige verfügbar sind, fehlt es an Menge und Vielfalt. Die Natur der Gebärdensprache macht es schwer, Gebärden genau aufzuzeichnen und zu kennzeichnen. Als Forscher versuchten, Rundfunkinhalte zu nutzen, stellten sie fest, dass, obwohl es eine Fülle von Videomaterial gab, die fehlenden Gebärdensprachannotationen die Nützlichkeit dieser Daten beeinträchtigten.

#TV-Übertragungen als Datenquelle

In Europa müssen Rundfunkanstalten einen bestimmten Prozentsatz ihres Inhalts mit Gebärdensprachübersetzungen bereitstellen. Das führt zu einem kontinuierlichen Fluss von Gebärdensprachdaten, die für die Forschung sehr wertvoll sein könnten. Allerdings stimmen die Übersetzungen oft nicht richtig mit den gesprochenen Untertiteln überein. Für eine effektive Gebärdensprachübersetzung ist es notwendig, diese Daten so aufzubereiten, dass sie sinnvoll genutzt werden können.

#Arten der Fehlanpassung

Es gibt zwei häufige Probleme bei der Ausrichtung: Erstens können Gebärden aus einem Satz fälschlicherweise mit dem nächsten Satz abgestimmt werden; zweitens können Gebärden mit dem vorhergehenden Satz anstelle des aktuellen Satzes verglichen werden. Gebärden können hinterherhinken oder vor den entsprechenden gesprochenen Wörtern kommen, was zu Verwirrung führt. Fehlanpassungen können aufgrund von Unterschieden in der Wortanzahl zwischen gesprochener und Gebärdensprache sowie aufgrund unterschiedlicher Zeitpunkte beim Sprechen und Gebärden auftreten.

#Frühere Forschungen

Forschung hat untersucht, wie gesprochene Sprache mit Gebärdensprache abgeglichen werden kann, indem die Glossare der gefundenen Gebärden mit den Wörtern in den Untertiteln verbunden werden. Die meisten aktuellen Methoden erfordern Eingaben aus mehreren Quellen, was sie komplex und teuer macht. Unser Ansatz vereinfacht diesen Prozess, indem er grosse gesprochene Sprachmodelle verwendet, die in der Lage sind, Glossare zu analysieren und mit einer einzigen Eingabeart an gesprochene Sätze zu koppeln.

#Methodologie

Unsere Methode beginnt damit, grosse gesprochene Sprachmodelle zu verwenden, um Verbindungen zwischen gesprochenen Wörtern und Glossaren zu finden. Wir erstellen eine Zuordnung, bei der jedes Glossar mit den gesprochene Wörtern verbunden wird, auf die es sich bezieht. Wir wenden verschiedene Techniken an, um Bedeutungen und Ähnlichkeiten zwischen Glossaren und gesprochenen Sätzen zu erfassen. Diese Zuordnung ist entscheidend, um die Glossare genau mit ihren entsprechenden Untertiteln neu auszurichten.

#Text-Glossar-Zuordnung

Um eine Verbindung zwischen den gesprochenen Wörtern und Glossaren zu schaffen, müssen wir die Überschneidung im Wortschatz betrachten. Zum Beispiel, wenn ein gesprochener Satz "Wo wohnst du?" ist, könnten die übersetzten Glossare "DU WOHNST WO" sein. Wir verwenden Techniken zur Wort-Einbettung, um die besten Übereinstimmungen basierend auf Ähnlichkeiten in Bedeutung und Wortwahl zu finden.

#Ausrichtungsprozess

Nachdem wir die anfänglichen Zuordnungen gefunden haben, besteht unser Ziel darin, die kombinierten Glossare wieder in ihre jeweiligen Sequenzen zu zerlegen. Es gibt viele mögliche Wege, dies zu tun, also identifizieren wir den besten Split basierend auf den Ausrichtungswerten. Dieser iterative Prozess hilft sicherzustellen, dass die Glossare richtig mit ihren gesprochene Sprachgegenstücken gepaart sind.

#Experimentelle Anordnung

Um unsere Ausrichtungsmethode zu testen, verwendeten wir bestehende Datensätze mit bekannten Glossarsequenzen. Wir simulierten Fehlanpassungen, um zu sehen, wie gut unser Ansatz die richtigen Anpassungen wiederherstellen konnte. Verschiedene Versionen der Datensätze wurden getestet, um die Leistung unter verschiedenen Bedingungen zu evaluieren.

#Ergebnisse

Unsere Ergebnisse zeigten einen positiven Einfluss auf die Genauigkeit der Ausrichtung über beide Datensätze hinweg. Im schlimmsten Fall, in dem alle Glossare fehlangepasst waren, verbesserte unsere Methode die Ausrichtungsbewertung erheblich. Der Ansatz konnte viele der Glossare anpassen und wiederherstellen, was seine Effektivität zeigt.

#Leistung unter verschiedenen Bedingungen

In den Tests mit den beiden Datensätzen fanden wir heraus, dass unser Ansatz sowohl in leicht als auch stark fehlangepassten Bedingungen helfen kann. Die Ergebnisse zeigen, dass selbst bei unvollkommenen Eingabedaten unser Ansatz weiterhin wertvolle Verbesserungen bei der Ausrichtung von Glossaren mit gesprochenen Wörtern bieten kann.

#Zukünftige Richtungen

Die Verbesserung der Ausrichtungsmethoden für Gebärdensprachen könnte die Entwicklung von Systemen für Übersetzung, Erkennung und Bildungszwecke erheblich unterstützen. Durch die Verfeinerung automatischer Methoden zur Erstellung und Aufbereitung von Datensätzen können Forscher daran arbeiten, robustere Gebärdensprachübersetzungssysteme aufzubauen.

#Fazit

Diese Arbeit betont die Notwendigkeit einer guten Ausrichtung zwischen Gebärdensprache und gesprochenen Untertiteln für eine effektive Übersetzung. Durch die Verwendung fortschrittlicher Sprachmodelle können wir eine automatisierte und effiziente Methode zur Ausrichtung von Gebärden mit dem entsprechenden Text schaffen, was entscheidend ist, um nützliche Datensätze für die Forschung und Anwendungen in der Gebärdensprachtechnologie zu produzieren. Mit dem Fortschritt des Feldes wird es unerlässlich sein, diese Methoden weiterzuentwickeln und letztendlich die Zugänglichkeit und das Verständnis über verschiedene Sprachen und Gemeinschaften hinweg zu verbessern.