Allineare il linguaggio dei segni con i sottotitoli parlati

Il linguaggio dei segni è il modo principale in cui le persone sorde comunicano. Comprende un mix di movimenti delle mani, espressioni facciali e linguaggio del corpo. Catturare e etichettare video di linguaggio dei segni è un processo lento e costoso. I dataset attuali per addestrare modelli di traduzione del linguaggio dei segni sono troppo piccoli, rendendo difficile creare sistemi efficaci. Per affrontare questo problema, i ricercatori stanno usando programmi TV e altre trasmissioni come fonti di grandi quantità di dati di addestramento. Tuttavia, senza annotazioni adeguate per il linguaggio dei segni, questi dati non sono molto utili. Questo ha portato allo sviluppo di metodi di Annotazione automatica, come il segno spotting, che cerca di localizzare i segni nei video.

#Problemi con le Tecniche di Annotazione Attuali

I metodi automatici che trovano i segni spesso li allineano con il video piuttosto che con i Sottotitoli parlati. Questa disallineamento crea problemi dove i segni non corrispondono correttamente ai sottotitoli. Se un segno appare nel video, ma il sottotitolo si riferisce a un’altra parte del dialogo, la traduzione non avrà senso. Questo documento propone una soluzione per abbinare i segni trovati in modo più preciso con i loro sottotitoli corrispondenti utilizzando modelli linguistici avanzati.

#Il Nostro Approccio

Suggeriamo un nuovo metodo per allineare i segni con i sottotitoli utilizzando grandi modelli linguistici parlati. Questi modelli possono guardare al significato delle parole e aiutare a collegare i segni alle frasi parlate giuste. Il nostro metodo è facile da calcolare e può funzionare insieme ad altre tecniche di Allineamento. Abbiamo dimostrato che questo approccio migliora l'allineamento su due diversi dataset, portando a risultati migliori nell'abbinare segni ai sottotitoli corretti.

#Come Funzionano le Lingue dei Segni

Le lingue dei segni sono forme uniche di comunicazione per la comunità sorda. Ogni segno include movimenti e gesti specifici che hanno un significato. I segni non sono limitati solo a forme delle mani; coinvolgono anche espressioni facciali, postura del corpo e il tempismo dei movimenti. Questa complessità rende difficile creare dataset di alta qualità che rappresentino accuratamente la lingua. I dataset esistenti, come quello della Lingua dei Segni Tedesca, includono note dettagliate sui segni e i loro significati ma sono limitati in dimensione e spesso richiedono un impegno significativo per essere creati.

#Perché i Dati Esistenti Non Sono Sufficienti

I dataset attuali sono inadeguati per addestrare sistemi avanzati di traduzione del linguaggio dei segni. Anche se ce ne sono alcuni disponibili, mancano in quantità e varietà. La natura del linguaggio dei segni rende difficile registrare e etichettare i segni con precisione. Quando i ricercatori hanno provato a usare contenuti trasmessi, hanno scoperto che, sebbene ci fosse una ricchezza di materiale video, la mancanza di annotazioni di linguaggio dei segni ostacolava l'utilità di questi dati.

#Trasmissioni TV come Fonte di Dati

In Europa, i broadcaster devono fornire una certa percentuale dei loro contenuti con traduzioni in linguaggio dei segni. Questo porta a un flusso continuo di dati sul linguaggio dei segni, che potrebbe essere molto prezioso per la ricerca. Tuttavia, le traduzioni spesso non si allineano correttamente con i sottotitoli parlati. Per una traduzione efficace del linguaggio dei segni, è necessario curare questi dati affinché possano essere utilizzati correttamente.

#Tipi di Disallineamento

Ci sono due problemi comuni con l'allineamento: primo, i segni di una frase possono essere allineati in modo errato con la frase successiva; secondo, i segni possono essere abbinati alla frase precedente anziché a quella corrente. I segni possono essere in ritardo o arrivare prima delle parole corrispondenti, causando confusione. Il disallineamento può avvenire a causa di differenze nel conteggio delle parole tra le lingue parlate e i segni e differenze nel tempismo del parlare e del firmare.

#Ricerca Precedente

La ricerca ha esaminato l'allineamento del linguaggio parlato con il linguaggio dei segni collegando i glossari dei segni trovati alle parole nei sottotitoli. La maggior parte dei metodi attuali richiede input da più fonti, rendendoli complessi e costosi. Il nostro approccio semplifica questo processo utilizzando grandi modelli di linguaggio parlato in grado di analizzare e collegare i glossari alle frasi parlate con un solo tipo di input.

#Metodologia

Il nostro metodo inizia utilizzando grandi modelli di linguaggio parlato per trovare connessioni tra parole parlate e glossari. Creiamo una mappatura dove ogni glossario è abbinato alle parole parlate a cui si riferisce. Applichiamo diverse tecniche per catturare significati e similarità tra glossari e frasi parlate. Questa mappatura è cruciale per riallineare i glossari con i loro sottotitoli corrispondenti.

#Mappatura dei Testi Glossari

Per creare una connessione tra le parole parlate e i glossari, dobbiamo considerare l'overlap nel vocabolario. Ad esempio, se una frase parlata è "Dove vivi?", i glossari tradotti potrebbero essere "TU VIVI DOVE." Usiamo tecniche di embedding delle parole per trovare le migliori corrispondenze basate su similarità di significato e formulazione.

#Processo di Allineamento

Dopo aver trovato le mappature iniziali, il nostro obiettivo è suddividere i glossari combinati di nuovo nelle loro sequenze rispettive. Ci sono molti modi potenziali per farlo, quindi identifichiamo la migliore suddivisione basata sui punteggi di allineamento. Questo processo iterativo aiuta a garantire che i glossari siano abbinati correttamente alle loro controparti nel linguaggio parlato.

#Setup Sperimentale

Per testare il nostro metodo di allineamento, abbiamo utilizzato dataset esistenti con sequenze di glossari note. Abbiamo simulato disallineamenti per vedere quanto bene il nostro approccio potesse recuperare allineamenti corretti. Diverse versioni dei dataset sono state testate per valutare le prestazioni in diverse condizioni.

#Risultati

I nostri risultati hanno mostrato un impatto positivo sull'accuratezza dell'allineamento su entrambi i dataset. Nel peggior scenario, dove tutti i glossari erano disallineati, il nostro metodo ha migliorato significativamente il punteggio di allineamento. L'approccio è stato in grado di adattarsi e recuperare molti dei glossari, dimostrando la sua efficacia.

#Prestazioni in Diverse Condizioni

Nei test con i due dataset, abbiamo scoperto che il nostro approccio può aiutare sia in condizioni leggermente che severamente disallineate. I risultati evidenziano che anche con dati di input imperfetti, il nostro metodo può comunque fornire miglioramenti preziosi nell'allineare i glossari con le parole parlate.

#Direzioni Future

Migliorare i metodi di allineamento per le lingue dei segni potrebbe beneficiare enormemente lo sviluppo di sistemi per traduzione, riconoscimento e scopi educativi. Raffinando i metodi automatici per la creazione e curatela dei dataset, i ricercatori possono lavorare per costruire sistemi di traduzione del linguaggio dei segni più robusti.

#Conclusione

Questo lavoro sottolinea la necessità di un buon allineamento tra il linguaggio dei segni e i sottotitoli del linguaggio parlato per una traduzione efficace. Utilizzando modelli linguistici avanzati, possiamo creare un modo più automatizzato ed efficiente per allineare i segni con il loro testo corrispondente, che è cruciale per produrre dataset utili per la ricerca e applicazioni nella tecnologia del linguaggio dei segni. Con l'avanzamento del campo, sarà essenziale continuare a sviluppare questi metodi, migliorando infine l'accessibilità e la comprensione tra diverse lingue e comunità.