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# Informatica # Visione artificiale e riconoscimento di modelli

Rivoluzionare l'accessibilità ai media con i traduttori sintetici

Nuova tecnologia crea video in lingua dei segni per la comunità sorda e ipoudente.

Sudha Krishnamurthy, Vimal Bhat, Abhinav Jain

― 8 leggere min


Innovazione Tecnologica Innovazione Tecnologica nella Lingua dei Segni immersive per la comunità DHH. Creare esperienze multimediali
Indice

Nell'odierna era dei servizi di streaming, tutti vogliono vedere gli ultimi show e film. Ma che dire della comunità dei Sordi e dei Difficoltà Uditive (DHH)? Spesso si perdono il divertimento perché i Sottotitoli o le didascalie normali non bastano. Entra in gioco un modo nuovo per rendere i video più accessibili: creare video in Lingua dei segni usando Firmatari Sintetici. Questo rapporto esplora come la tecnologia venga utilizzata per creare questi video personalizzabili in lingua dei segni, rendendo i media molto più piacevoli per tutti.

La Sfida dell'Accessibilità

Con la crescita delle piattaforme di streaming, cresce anche la varietà di contenuti disponibili. Che si tratti di un film avvincente, di uno show comico esilarante o di un concerto dal vivo, persone di tutti i ceti possono sintonizzarsi. Tuttavia, sebbene ci siano stati fantastici miglioramenti per rendere i contenuti disponibili in diverse lingue tramite doppiaggio e traduzione, non si può dire altrettanto per la comunità DHH.

Per molti in questa comunità, le opzioni tradizionali come le didascalie chiuse possono essere limitanti. Possono avere difficoltà a leggere o semplicemente preferire l'espressione visiva della lingua dei segni. Purtroppo, non ci sono abbastanza interpreti di linguaggio dei segni formati per stare al passo con l'aumento dei contenuti mediatici. Questo lascia il pubblico con la sensazione di essere escluso, e la necessità di alternative più espressive è urgente.

Perché la Lingua dei Segni?

La lingua dei segni è più di semplici gesti delle mani; è un linguaggio visivo a tutto tondo. Permette alla comunità DHH di connettersi con i contenuti mediatici in modi che il testo non può fare. Mentre le didascalie possono fornire una traduzione di base di ciò che viene detto, possono perdere il tono, l'emozione e il contesto che la lingua dei segni esprime. Pensate alla lingua dei segni come a un film con una trama fantastica ma senza effetti speciali: manca qualcosa di essenziale.

Da Sfide a Soluzioni

Riconoscendo queste sfide, esperti tech si sono messi all'opera per migliorare l'accessibilità dei media per la comunità DHH creando video in lingua dei segni con firmatari sintetici. Con l'aiuto di tecniche di modellazione avanzate, ora possono generare firmatari realistici ed espressivi, rendendo i video più coinvolgenti.

L'Approccio

Al centro di questa nuova tecnologia ci sono due approcci di modellazione chiave: modellazione parametrica e modellazione generativa. Vediamoli!

Modellazione Parametrica

Questo approccio aiuta a riprogrammare i movimenti di un firmatario umano su un modello 3D. Il processo inizia catturando i movimenti da un video di una persona che firma e traducendo quei movimenti su un avatar digitale. Catturando pose di firma nella vita reale, la tecnologia assicura che il firmatario sintetico sembri e si muova in modo convincente.

Modellazione Generativa

Una volta impostate le pose, entra in gioco la modellazione generativa per dare vita al firmatario sintetico. Questo comporta l'uso di algoritmi avanzati che possono creare nuovi fotogrammi video costruendo sulle pose mantenendole visivamente attraenti. La bellezza di questo metodo è che consente la Personalizzazione. Gli spettatori possono richiedere firmatari che abbiano un certo aspetto, sia esso età, genere o anche tono della pelle, rendendo i video più pertinenti per un pubblico più ampio.

Funzionalità di Personalizzazione

Immagina di guardare un programma per bambini e vedere un firmatario che assomiglia a un giovane bambino! È davvero fantastico. La funzione di personalizzazione tiene conto di diverse preferenze, assicurando che ogni spettatore si senta incluso, a prescindere dal proprio background.

L'Esperienza dell'Utente

Per capire cosa funziona meglio per il pubblico, è stato condotto un sondaggio con un gruppo di utenti della lingua dei segni che ha fornito feedback illuminanti. Risulta che, mentre molti utenti apprezzano i firmatari sintetici, preferiscono che siano più espressivi e vivaci, piuttosto che robotici o rigidi.

Una Preferenza per il Realismo

Quando sono stati mostrati campioni di video con firmatari umani e sintetici, la maggior parte degli utenti si è orientata verso quelli che sembravano più umani nell'aspetto. Dopotutto, nessuno vuole essere intrattenuto da un robot!

Il Potere della Personalizzazione

Il sondaggio ha anche mostrato che gli utenti volevano avere la possibilità di personalizzare i firmatari per adattarsi alla loro comunità locale. Ad esempio, un firmatario che sembra un bambino sarebbe più accattivante nei programmi educativi per bambini. Allo stesso modo, un firmatario che riflette la diversità della comunità locale potrebbe migliorare significativamente l'esperienza di visione.

Affrontare Diverse Sfide

Creare questi video non è così semplice come sembra. Ci sono diverse sfide da superare, ma gli esperti tech hanno fatto progressi significativi.

Assicurare un Trasferimento di Pose ad Alta Fedeltà

Che si tratti di una commedia leggera o di un segmento di notizie serio, la firma deve essere fluida e chiara. Ciò significa che catturare l'essenza di ogni segnale nel modo più accurato possibile è cruciale. Il trasferimento ad alta fedeltà assicura che il firmatario sintetico venga interpretato allo stesso modo da tutti, indipendentemente da dove stanno guardando.

Personalizzazione Senza Complicazioni

Un'altra sfida è rendere il processo di personalizzazione facile e veloce. Se gli utenti devono trascorrere ore a addestrare un modello per ottenere il firmatario ideale, è meno probabile che continuino a farlo. L'obiettivo qui è creare un'impostazione che possa adattarsi rapidamente per soddisfare diverse esigenze senza un addestramento eccessivo.

Uno Sguardo alla Tecnologia

Quindi, come avviene tutta questa magia? Diamo un'occhiata ai diversi componenti tecnologici che si uniscono per creare questi coinvolgenti video in lingua dei segni.

Magia di MediaPipe

Uno degli strumenti chiave utilizzati per l'estrazione delle pose è MediaPipe. Questa pratica libreria aiuta a catturare le pose essenziali da un video di firma, rendendo possibile tradurle su un avatar di firma sintetico. Sebbene sia efficace, a volte ha difficoltà con movimenti rapidi, costringendo gli esperti tech a trovare soluzioni creative per rendere più fluide quelle pose.

Filtrare il Tremolio

Hai mai visto un video in cui il fotogramma salta come un bambino su di un attacco di zucchero? Quello è tremolio, e può essere distrattivo. Per combatterlo, viene applicato un algoritmo di levigatura alle pose, assicurando che tutto fluisca in modo fluido, proprio come una danza ben coreografata.

Rendering dell'Avatar

Dopo il filtraggio, quelle pose vengono trasferite su un avatar 3D. Gli avatar sono progettati per sembrare realistici, completi di trame e illuminazione che imitano scenari della vita reale. Pensala come la creazione di un personaggio animato che può trasmettere emozioni ed espressioni proprio come un firmatario umano.

Generazione del Firmatario Sintetico

Il passo successivo è generare un firmatario sintetico. Qui, l'aspetto e il movimento del firmatario vengono creati separatamente. Utilizzando suggerimenti visivi e altre tecniche, questo passaggio consente di avere firmatari più diversificati e relazionabili. Che tu voglia un firmatario alto, basso o di statura media, la tecnologia può adattarsi.

Risultati e Miglioramenti

La tecnologia ha fatto molta strada, ma valutazioni costanti la mantengono sulla giusta strada. I creatori valutano regolarmente i video per realismo e coerenza utilizzando vari parametri.

Coerenza Temporale

Uno degli aspetti essenziali della creazione di video in lingua dei segni credibili è mantenere un aspetto consistente del firmatario tra i fotogrammi. Questo significa che gli utenti possono contare sul fatto che il firmatario appaia simile dall'inizio alla fine, evitando improvvisi cambi di costume!

Feedback degli Utenti

Il feedback degli utenti gioca un ruolo cruciale nel migliorare la tecnologia. I risultati dei sondaggi iniziali hanno portato a miglioramenti che danno priorità al realismo e alla personalizzazione. Dopotutto, se gli utenti non sono felici, qual è il senso?

Il Divertimento della Personalizzazione

Immagina di poter guardare il tuo programma preferito con un firmatario che assomiglia proprio a te o a qualcuno della tua comunità. Grazie alla funzione di personalizzazione, gli utenti possono inserire un'immagine di una persona per guidare la creazione del firmatario che preferiscono. Questo rende l'intera esperienza molto più relazionabile.

Utilizzo di Suggerimenti Multimodali

Per affinare ulteriormente l'aspetto del firmatario, gli utenti possono fornire suggerimenti multi-faccettati. Ad esempio, aggiungendo dettagli sull'outfit insieme all'immagine, si può creare un'esperienza più su misura. Vuoi il tuo firmatario in una camicia blu e occhiali? Basta dirlo!

Diversità dei Firmatari

La bellezza di questa tecnologia è che apre la porta a una varietà di firmatari che possono soddisfare diversi pubblici. Con opzioni personalizzabili disponibili, l'obiettivo è garantire che tutti possano godere dei contenuti nel modo che meglio si adatta a loro.

Generazione di Firmatari Diversi

Che si tratti di un giovane ragazzo che firma in uno show per bambini o di un'anziana donna che trasmette un messaggio sincero, questa tecnologia rende possibile creare una gamma di firmatari che risuonano con vari gruppi demografici.

Prospettive Future

Per quanto queste novità siano entusiasmanti, c'è ancora molto da fare. La tecnologia continua a migliorare, con ricerche in corso mirate a rendere l'esperienza di firma ancora migliore. Le valutazioni degli utenti giocheranno un ruolo centrale nel garantire che le innovazioni siano allineate con le esigenze del pubblico.

Test nella Vita Reale

A un certo punto, i test con utenti reali forniranno ulteriori approfondimenti su come questi video in lingua dei segni vengono ricevuti dalla comunità DHH. Questo porterà a miglioramenti che potrebbero aumentare ulteriormente l'accessibilità.

Conclusione

Rendere i contenuti mediatici accessibili alla comunità DHH ha fatto molta strada, grazie a una tecnologia innovativa che genera video in lingua dei segni personalizzabili. Combinando realismo, personalizzazione e un trasferimento efficace delle pose, questa tecnologia mira a colmare il divario e includere tutti nella gioia delle esperienze mediatiche condivise.

Quindi mettiti comodo, rilassati e goditi lo show, perché tutti meritano di sentirsi inclusi, qualunque sia il modo in cui scelgono di comunicare!

Fonte originale

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

Estratto: 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.

Autori: Sudha Krishnamurthy, Vimal Bhat, Abhinav Jain

Ultimo aggiornamento: 2024-12-05 00:00:00

Lingua: English

URL di origine: https://arxiv.org/abs/2412.03878

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

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

Modifiche: Questa sintesi è stata creata con l'assistenza di AI e potrebbe presentare delle imprecisioni. Per informazioni accurate, consultare i documenti originali collegati qui.

Si ringrazia arxiv per l'utilizzo della sua interoperabilità ad accesso aperto.

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