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Transformer la production de langue des signes avec Sign-IDD

Un nouveau cadre améliore les vidéos en langue des signes pour une meilleure communication.

Shengeng Tang, Jiayi He, Dan Guo, Yanyan Wei, Feng Li, Richang Hong

― 7 min lire


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Table des matières

La production en langue des signes (PLS) consiste à créer des vidéos de signes qui ont du sens selon ce que quelqu'un écrit en mots. C'est un peu comme transformer un livre en film, mais au lieu d'acteurs, on a des gestes en langue des signes. Ce processus aide à combler le fossé entre les personnes sourdes et celles qui entendent, favorisant une meilleure communication et inclusion.

Les bases de la production en langue des signes

Au fond, la PLS implique de convertir des mots écrits en langue des signes. Imagine que tu lis une phrase, et puis, bam ! Ça se transforme en une série de mouvements de mains qui transmettent la même signification. C'est super important car ça ouvre la communication pour beaucoup de gens. Mais c'est pas aussi simple que ça en a l'air.

Un des trucs difficiles, c'est de passer des mots aux signes réels, qu'on appelle Glosses. Les glosses sont comme des versions simplifiées des mots qui représentent l'essence d'un signe. Pense à ça comme le script de notre film en langue des signes. Une fois qu'on a notre script, on peut le transformer en gestes qui composent la langue des signes. Cependant, ce processus peut souvent mener à des défis pour obtenir les signes correctement.

Les défis des méthodes traditionnelles

Beaucoup des méthodes actuelles pour transformer les glosses en poses de signes ne considèrent que les coordonnées brutes des Articulations de notre corps. C'est comme essayer de faire une sculpture en regardant chaque grain de poussière individuel au lieu de voir toute la statue. Ces méthodes traditionnelles peuvent donner une forme générale, mais elles manquent souvent de détails fins, surtout sur la façon dont différentes parties du corps se relient les unes aux autres.

Par exemple, si nos doigts bougent, il est essentiel d'obtenir leurs positions parfaitement par rapport les uns aux autres et au reste du corps. En utilisant seulement les coordonnées des articulations, on pourrait finir avec des gestes bizarres qui ne transmettent pas vraiment le sens voulu.

Une nouvelle approche de la production en langue des signes

Pour résoudre ces problèmes, il y a eu de nouvelles idées pour améliorer le processus de PLS. Une des nouvelles perspectives est de modéliser comment les os de notre corps fonctionnent ensemble au lieu de se concentrer uniquement sur les coordonnées des articulations. Cette méthode aide à améliorer l'exactitude et le flot naturel des signes produits. En liant les mouvements des articulations à travers nos os, on peut obtenir des gestes beaucoup plus réalistes.

Le cadre de la diffusion désentangled iconique

C'est là que ça devient intéressant ! Le cadre de la Diffusion Désentangled Iconique (Sign-IDD) est apparu comme un nouveau héros dans le monde de la production en langue des signes. Ce cadre va plus loin en ne se concentrant pas seulement sur les articulations individuelles, mais aussi en regardant les associations entre elles – les relations qui définissent comment on s'exprime avec nos mains.

Au cœur de Sign-IDD se trouve quelque chose appelé le module de désentrelacement iconique. Ce module spécial décompose la vue 3D traditionnelle des articulations en une représentation 4D. Pense à ça comme à un passage de la télévision en définition standard à la haute définition – tout devient plus clair et détaillé ! En faisant cela, on peut mieux comprendre comment nos membres doivent bouger et interagir.

Maîtriser l'exactitude des poses de signes

Avec ce nouveau cadre, notre objectif est de créer des gestes de signes qui sont non seulement clairs mais aussi exacts. Tout tourne autour des détails et de la façon dont ils se combinent. Par exemple, si un signe implique des doigts, on veut que ces doigts soient dans la bonne position par rapport les uns aux autres. C'est la même chose pour le reste des membres et leur orientation.

Le cadre Sign-IDD se concentre aussi sur quelque chose appelé la diffusion contrôlable par attribut. Cette fonction pratique permet un meilleur contrôle sur la façon dont on génère des signes. Ça signifie qu'on peut ajuster les détails de nos gestes pour les rendre parfaits – moins de chances qu'un doigt ait l’air de danser le cha-cha alors qu'il devrait rester immobile !

La route à suivre : améliorer la communication

La production en langue des signes, ce n'est pas juste de la technologie. C'est créer un pont pour la communication entre différents groupes de personnes. Grâce à des cadres avancés comme Sign-IDD, on peut travailler vers un avenir où les vidéos de langue des signes sont générées de manière plus précise et naturelle.

Ces améliorations peuvent mener à une variété d'applications, comme l'éducation, le divertissement et les interactions sociales. Imagine des appels vidéo où la langue des signes est intégrée sans effort ! Ça ouvre de nouvelles possibilités sur la façon dont on se connecte.

L'importance des tests et de la validation

Quand on introduit une nouvelle méthode, le test est clé. Il faut s'assurer que notre approche fonctionne bien à travers différents ensembles de données et scénarios. Des ensembles de données comme PHOENIX14T et USTC-CSL jouent un rôle important dans la validation de l'efficacité du cadre Sign-IDD.

En comparant différentes approches, les chercheurs peuvent voir comment Sign-IDD se positionne par rapport à d'autres méthodes existantes. Jusqu'à présent, ça a montré des résultats prometteurs, surpassant beaucoup de systèmes traditionnels. Ça fait donc un bon point pour l'utilisation de ce nouveau cadre dans des applications concrètes.

Voir c'est croire : exemples en action

Des exemples visuels peuvent faire une grande différence. Quand on compare les poses de signes générées par Sign-IDD avec les anciens modèles, l'amélioration est frappante. La nouvelle méthode produit des gestes qui ont l'air non seulement plus précis mais aussi plus naturels.

Imagine regarder une vidéo de langue des signes où les gestes sont fluides et expressifs au lieu d'être raides et robotiques. C'est précisément ce que le cadre Sign-IDD vise à accomplir. Il prend en compte comment les articulations et les os interagissent, menant à des gestes qui semblent plus vivants.

L'avenir de la langue des signes et de la technologie

Le voyage de la production en langue des signes continue d'évoluer. Avec les avancées technologiques et de nouveaux cadres comme Sign-IDD, le potentiel de rendre la communication plus inclusive est énorme. À l'avenir, il est essentiel d'embrasser ces changements et de continuer à repousser les limites de ce qui peut être réalisé.

Alors que la technologie continue de s'améliorer, les méthodes de génération de la langue des signes le feront aussi. Qui sait ? Un jour, on pourrait avoir des systèmes capables de produire automatiquement des vidéos de signes avec juste une phrase prononcée ! L'avenir de la production en langue des signes est vraiment prometteur, et les possibilités sont infinies.

Conclusion : Combler les lacunes de communication

En résumé, la production en langue des signes est un processus vital qui aide à connecter les communautés à travers une communication efficace. Les méthodes traditionnelles ont bien servi leur but, mais avec de nouveaux cadres et des idées fraîches, on peut adopter une manière plus précise et expressive de produire des vidéos en langue des signes.

En se concentrant sur la façon dont nos articulations et nos os travaillent ensemble, on crée des gestes qui résonnent mieux avec la signification qui les sous-tend. En regardant vers l'avenir, c'est excitant de penser aux nombreuses manières dont cette technologie peut aider à favoriser la compréhension et la connexion entre les gens, quel que soit leur langage.

Alors, la prochaine fois que tu vois quelqu'un signer, souviens-toi qu'il y a beaucoup de travail acharné et de réflexion intelligente derrière les coulisses pour s'assurer que ces gestes touchent leur cible !

Source originale

Titre: Sign-IDD: Iconicity Disentangled Diffusion for Sign Language Production

Résumé: Sign Language Production (SLP) aims to generate semantically consistent sign videos from textual statements, where the conversion from textual glosses to sign poses (G2P) is a crucial step. Existing G2P methods typically treat sign poses as discrete three-dimensional coordinates and directly fit them, which overlooks the relative positional relationships among joints. To this end, we provide a new perspective, constraining joint associations and gesture details by modeling the limb bones to improve the accuracy and naturalness of the generated poses. In this work, we propose a pioneering iconicity disentangled diffusion framework, termed Sign-IDD, specifically designed for SLP. Sign-IDD incorporates a novel Iconicity Disentanglement (ID) module to bridge the gap between relative positions among joints. The ID module disentangles the conventional 3D joint representation into a 4D bone representation, comprising the 3D spatial direction vector and 1D spatial distance vector between adjacent joints. Additionally, an Attribute Controllable Diffusion (ACD) module is introduced to further constrain joint associations, in which the attribute separation layer aims to separate the bone direction and length attributes, and the attribute control layer is designed to guide the pose generation by leveraging the above attributes. The ACD module utilizes the gloss embeddings as semantic conditions and finally generates sign poses from noise embeddings. Extensive experiments on PHOENIX14T and USTC-CSL datasets validate the effectiveness of our method. The code is available at: https://github.com/NaVi-start/Sign-IDD.

Auteurs: Shengeng Tang, Jiayi He, Dan Guo, Yanyan Wei, Feng Li, Richang Hong

Dernière mise à jour: Dec 18, 2024

Langue: English

Source URL: https://arxiv.org/abs/2412.13609

Source PDF: https://arxiv.org/pdf/2412.13609

Licence: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/

Changements: Ce résumé a été créé avec l'aide de l'IA et peut contenir des inexactitudes. Pour obtenir des informations précises, veuillez vous référer aux documents sources originaux dont les liens figurent ici.

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