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Revolucionando la accesibilidad mediática con intérpretes sintéticos

Nueva tecnología crea videos en lenguaje de señas para la comunidad Sorda y con Problemas de Audición.

Sudha Krishnamurthy, Vimal Bhat, Abhinav Jain

― 10 minilectura


Avance Tecnológico en Avance Tecnológico en Lengua de Signos inmersivos para la comunidad DHH. Creando experiencias de medios
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En el mundo actual de los servicios de streaming, todos quieren ver los últimos shows y películas. Pero ¿qué pasa con la comunidad Sorda y con Problemas Auditivos (DHH)? A menudo se pierden la diversión porque los Subtítulos o las leyendas normales no son suficientes. Aquí entra una nueva forma de hacer los videos más accesibles: creando videos en Lengua de señas con Signatarios Sintéticos. Este informe profundiza en cómo se está utilizando la tecnología para crear estos videos personalizables en lengua de señas, haciendo que los medios sean mucho más agradables para todos.

El Desafío de la Accesibilidad

A medida que muchas plataformas de streaming siguen creciendo, también lo hace la variedad de contenido disponible. Ya sea una película emocionante, un show de comedia hilarante, o incluso un concierto en vivo, los espectadores de todos los ámbitos pueden sintonizar. Sin embargo, aunque ha habido mejoras fantásticas para hacer que el contenido esté disponible en diferentes idiomas a través del doblaje y la traducción, no se puede decir lo mismo para la comunidad DHH.

Para muchos en esta comunidad, las opciones tradicionales como los subtítulos cerrados pueden ser limitantes. Pueden tener dificultades para leer o simplemente preferir la expresión visual de la lengua de señas. Desafortunadamente, no hay suficientes intérpretes de lengua de señas capacitados para mantener el ritmo con el aumento del contenido mediático. Esto deja a las audiencias sintiéndose excluidas, y la necesidad de alternativas más expresivas es urgente.

¿Por qué la Lengua de Señas?

La lengua de señas es más que solo gestos; es un lenguaje visual completo. Permite a la comunidad DHH conectar con el contenido mediático de maneras que el texto simplemente no puede. Mientras que los subtítulos pueden ofrecer una traducción básica de lo que se dice, pueden perder el tono, la emoción y el contexto que la lengua de señas expresa. Piensa en la lengua de señas como una película con una trama fantástica pero que le faltan efectos especiales: algo esencial está faltando.

De Desafíos a Soluciones

Reconociendo estos desafíos, expertos en tecnología se han propuesto mejorar la accesibilidad de los medios para la comunidad DHH mediante la creación de videos en lengua de señas con signatarios sintéticos. Con la ayuda de técnicas de modelado avanzadas, ahora pueden generar signatarios realistas y expresivos, haciendo que los videos sean más atractivos.

El Enfoque

En el corazón de esta nueva tecnología hay dos enfoques de modelado clave: modelado paramétrico y modelado generativo. ¡Desglosemos esto!

Modelado Paramétrico

Este enfoque ayuda a redirigir los movimientos de un signatario humano a un modelo 3D. El proceso comienza tomando los movimientos de un video de una persona firmando y traduciendo esos movimientos a un avatar digital. Al capturar las poses de firma en la vida real, la tecnología asegura que el signatario sintético se vea y se mueva de manera convincente.

Modelado Generativo

Una vez que las poses están establecidas, el modelado generativo entra en acción para dar vida al signatario sintético. Esto implica el uso de algoritmos avanzados que pueden crear nuevos fotogramas de video al construir sobre las poses manteniéndolas visualmente atractivas. La belleza de este método es que permite la Personalización. Los espectadores pueden solicitar signatarios que se vean de cierta manera—ya sea por edad, género, o incluso tono de piel—haciendo que los videos sean más identificables para una audiencia más amplia.

Características de Personalización

¡Imagina ver un show para niños y ver a un signatario que se parece a un niño pequeño! Eso es bastante genial. La característica de personalización se adapta a diferentes preferencias, asegurando que cada espectador se sienta incluido, sin importar su trasfondo.

La Experiencia del Usuario

Para entender qué funciona mejor para la audiencia, una encuesta realizada con un grupo de usuarios de lengua de señas proporcionó comentarios reveladores. Resulta que, aunque muchos usuarios aprecian a los signatarios sintéticos, prefieren que sean más expresivos y realistas, en lugar de robóticos o rígidos.

Una Preferencia por el Realismo

Cuando se mostraron muestras de videos con signatarios humanos y sintéticos, la mayoría de los usuarios se inclinó hacia aquellos que se sentían más humanos en apariencia. Después de todo, ¡a nadie le gusta ser entretenido por un robot!

El Poder de la Personalización

La encuesta también mostró que los usuarios querían la capacidad de personalizar los signatarios para adaptarse a su comunidad local. Por ejemplo, un signatario que se parezca a un niño sería más atractivo en programas educativos para niños. De manera similar, un signatario que refleje la diversidad de la comunidad local podría mejorar significativamente la experiencia de visualización.

Abordando Varios Desafíos

Crear estos videos no es tan simple como parece. Hay varios desafíos que superar, pero los expertos en tecnología han hecho un progreso significativo.

Asegurando una Transferencia de Pose de Alta Fidelidad

Ya sea que estés tratando con una comedia ligera o un segmento de noticias serio, la firma necesita ser suave y clara. Esto significa que capturar la esencia de cada signo con la mayor precisión posible es crucial. La transferencia de alta fidelidad asegura que el signatario sintético sea interpretado de la misma manera por todos, sin importar desde dónde lo estén viendo.

Personalización Sin Complicaciones

Otro desafío es hacer que el proceso de personalización sea fácil y rápido. Si los usuarios tienen que pasar horas entrenando un modelo para conseguir su signatario ideal, es menos probable que lo mantengan. El objetivo aquí es crear una configuración que pueda adaptarse rápidamente a diferentes necesidades sin un entrenamiento excesivo.

Un Vistazo a la Tecnología

Entonces, ¿cómo sucede toda esta magia? Echemos un vistazo a los diferentes componentes tecnológicos que se juntan para crear estos atractivos videos en lengua de señas.

Magia de MediaPipe

Una de las herramientas clave utilizadas para la extracción de poses es MediaPipe. Esta biblioteca útil ayuda a captar las poses esenciales de un video de firma, haciendo posible traducirlas a un avatar sintético. Aunque es efectiva, a veces lucha con movimientos rápidos, lo que lleva a los expertos en tecnología a ser creativos con cómo suavizan esas poses.

Filtrando el Temblor

¿Has visto alguna vez un video donde el fotograma salta como un niño en una sobredosis de azúcar? Eso es temblor, y puede ser distraído. Para combatir esto, se aplica un algoritmo de suavizado a las poses, asegurando que todo fluya suavemente, como un baile bien coreografiado.

Renderizado de Avatares

Después de filtrar, esas poses se transfieren a un avatar 3D. Los avatares están diseñados para verse realistas, completos con texturas y luces que imitan escenarios de la vida real. Piensa en ello como crear un personaje animado que puede transmitir emociones y expresiones tan bien como un signatario humano.

Generando el Signatario Sintético

El siguiente paso es generar un signatario sintético. Aquí, la apariencia y el movimiento del signatario se crean por separado. Al usar imágenes y otras técnicas, este paso permite tener signatarios más diversos y identificables. Ya sea que quieras un signatario alto, bajo o de estatura media, la tecnología puede acomodar.

Resultados y Mejoras

La tecnología ha avanzado mucho, pero las evaluaciones constantes la mantienen en el camino correcto. Los creadores evalúan rutinariamente los videos en cuanto a realismo y consistencia usando varias métricas.

Consistencia Temporal

Uno de los aspectos esenciales para crear videos de lengua de señas creíbles es mantener una apariencia consistente del signatario entre fotogramas. Esto significa que los usuarios pueden confiar en que el signatario se verá similar de principio a fin, evitando cualquier cambio súbito de vestuario.

Retroalimentación de los Usuarios

Los comentarios de los usuarios juegan un papel crucial en la mejora de la tecnología. Los resultados de las encuestas iniciales han llevado a mejoras que priorizan el realismo y la personalización. Después de todo, si los usuarios no están contentos, ¿cuál es el punto?

La Diversión de la Personalización

Imagina que pudieras ver tu programa favorito con un signatario que se parece justo a ti o a alguien de tu comunidad. Gracias a la función de personalización, los usuarios pueden ingresar una sola imagen de una persona para guiar la creación del signatario que prefieren. Esto hace que toda la experiencia sea mucho más identificable.

Usando Indicaciones Multimodales

Para refinar aún más la apariencia del signatario, los usuarios pueden proporcionar indicaciones multifacéticas. Por ejemplo, agregar detalles sobre la ropa junto con la imagen puede crear una experiencia más ajustada. ¿Quieres que tu signatario lleve puesta una camiseta azul y gafas? ¡Solo dímelo!

Diversidad de Signatarios

La belleza de esta tecnología es que abre la puerta a una variedad de signatarios que pueden atender diferentes audiencias. Con opciones personalizables disponibles, el objetivo es asegurar que todos puedan disfrutar del contenido de la manera que más les convenga.

Generando Signatarios Diversos

Ya sea un niño pequeño firmando un show para niños o una mujer mayor transmitiendo un mensaje conmovedor, esta tecnología hace posible crear una gama de signatarios que resuenan con varios grupos demográficos.

Perspectivas Futuras

Aunque estos desarrollos son emocionantes, aún queda mucho por lograr. La tecnología sigue mejorando, con investigaciones en curso destinadas a hacer que la experiencia de la firma sea aún mejor. Las evaluaciones de los usuarios jugarán un papel central para asegurar que las innovaciones se alineen con las necesidades de la audiencia.

Pruebas en la Vida Real

En algún momento, probar con usuarios de la vida real proporcionará aún más información sobre cómo estos videos en lengua de señas son recibidos por la comunidad DHH. Esto llevará a mejoras que podrían incrementar aún más la accesibilidad.

Conclusión

Hacer que el contenido mediático sea accesible para la comunidad DHH ha progresado mucho, gracias a la tecnología innovadora que genera videos personalizables en lengua de señas. Al fusionar realismo, personalización y transferencia efectiva de poses, esta tecnología busca cerrar la brecha e incluir a todos en la alegría de las experiencias mediáticas compartidas.

Así que relájate y disfruta del show—porque todos merecen sentirse incluidos, ¡sin importar cómo elijan comunicarse!

Fuente original

Título: DiffSign: AI-Assisted Generation of Customizable Sign Language Videos With Enhanced Realism

Resumen: The proliferation of several streaming services in recent years has now made it possible for a diverse audience across the world to view the same media content, such as movies or TV shows. While translation and dubbing services are being added to make content accessible to the local audience, the support for making content accessible to people with different abilities, such as the Deaf and Hard of Hearing (DHH) community, is still lagging. Our goal is to make media content more accessible to the DHH community by generating sign language videos with synthetic signers that are realistic and expressive. Using the same signer for a given media content that is viewed globally may have limited appeal. Hence, our approach combines parametric modeling and generative modeling to generate realistic-looking synthetic signers and customize their appearance based on user preferences. We first retarget human sign language poses to 3D sign language avatars by optimizing a parametric model. The high-fidelity poses from the rendered avatars are then used to condition the poses of synthetic signers generated using a diffusion-based generative model. The appearance of the synthetic signer is controlled by an image prompt supplied through a visual adapter. Our results show that the sign language videos generated using our approach have better temporal consistency and realism than signing videos generated by a diffusion model conditioned only on text prompts. We also support multimodal prompts to allow users to further customize the appearance of the signer to accommodate diversity (e.g. skin tone, gender). Our approach is also useful for signer anonymization.

Autores: Sudha Krishnamurthy, Vimal Bhat, Abhinav Jain

Última actualización: 2024-12-05 00:00:00

Idioma: English

Fuente URL: https://arxiv.org/abs/2412.03878

Fuente PDF: https://arxiv.org/pdf/2412.03878

Licencia: https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/

Cambios: Este resumen se ha elaborado con la ayuda de AI y puede contener imprecisiones. Para obtener información precisa, consulte los documentos originales enlazados aquí.

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