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Transformando a Produção de Linguagem de Sinais com o Sign-IDD

Uma nova estrutura melhora vídeos de língua de sinais para uma comunicação melhor.

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

― 7 min ler


Produção de Linguagem de Produção de Linguagem de Sinais de Nova Geração linguagem de sinais para todo mundo. Revolucionando a criação de vídeos de
Índice

A Produção em Linguagem de Sinais (PLS) é sobre criar vídeos de sinais que façam sentido com base no que alguém escreve em palavras. É tipo transformar um livro em filme, mas em vez de atores, temos os gestos da língua de sinais. Esse processo ajuda a conectar pessoas surdas e ouvintes, melhorando a comunicação e a inclusão.

O Básico da Produção em Linguagem de Sinais

No fundo, a PLS envolve converter palavras escritas em linguagem de sinais. Imagina que você lê uma frase e, puff! Ela se transforma numa sequência de movimentos das mãos que transmitem o mesmo significado. Essa tarefa é super importante, pois abre a comunicação pra muita gente. Mas não é tão simples quanto parece.

Uma das partes complicadas é ir de palavras para os sinais de verdade, que chamamos de glossas. Glossas são como versões simplificadas das palavras que representam a essência de um sinal. Pense nelas como o roteiro do nosso filme de linguagem de sinais. Assim que temos o nosso roteiro, podemos transformá-lo nos gestos que compõem a língua de sinais. No entanto, esse processo pode trazer desafios para acertar os sinais.

O Desafio dos Métodos Tradicionais

Muitos dos métodos atuais para transformar glossas em poses de sinais consideram apenas as coordenadas brutas das articulações no nosso corpo. É como tentar fazer uma escultura olhando cada grão de poeira individualmente em vez de ver a estátua toda. Esses métodos tradicionais podem nos dar a forma geral, mas muitas vezes perdem os detalhes mais finos, especialmente como as diferentes partes do corpo se relacionam.

Por exemplo, se nossos dedos estão se movendo, é essencial acertar as posições deles em relação uns aos outros e ao resto do corpo. Usando apenas as coordenadas das articulações, podemos acabar com gestos estranhos que não transmitem o significado pretendido.

Uma Nova Abordagem para a Produção em Linguagem de Sinais

Pra resolver essas questões, surgiram novas ideias pra melhorar o processo de PLS. Uma das perspectivas novas é modelar como os ossos do nosso corpo funcionam juntos, em vez de apenas focar nas coordenadas das articulações. Esse método ajuda a melhorar a precisão e o fluxo natural dos sinais gerados. Ligando os movimentos das articulações através dos nossos ossos, conseguimos gestos muito mais realistas.

A Estrutura de Difusão Desentangled da Iconicidade

É aqui que as coisas ficam interessantes! A estrutura de Difusão Desentangled da Iconicidade (Sign-IDD) surgiu como um novo herói no mundo da Produção de Linguagem de Sinais. Esse framework vai além, não só focando nas articulações individuais, mas também olhando para as associações entre elas – as relações que definem como expressamos com as mãos.

No coração do Sign-IDD está algo chamado módulo de Desentanglement de Iconicidade. Esse módulo especial divide a visão 3D tradicional das articulações em uma representação 4D. Pense nisso como atualizar de uma TV de definição padrão para uma de alta definição – tudo fica mais claro e detalhado! Fazendo isso, conseguimos entender melhor como nossos membros devem se mover e interagir.

Aumentando a Precisão das Poses de Sinais

Com esse novo framework, nosso objetivo é criar gestos de sinais que sejam não só claros, mas também precisos. É tudo sobre os detalhes e como eles se juntam. Por exemplo, se um sinal envolve dedos, queremos que eles estejam na posição correta um em relação ao outro. O mesmo vale para o resto dos membros e sua orientação.

O framework Sign-IDD também foca em algo chamado Difusão Controlável por Atributos. Esse recurso legal permite um melhor controle sobre como geramos os sinais. Isso significa que podemos ajustar os detalhes dos nossos gestos pra deixá-los perfeitos – menos chance de um dedo parecer que tá dançando quando deveria estar paradinho!

O Caminho à Frente: Melhorando a Comunicação

A produção de linguagem de sinais não é só sobre tecnologia. É sobre criar uma ponte de comunicação entre diferentes grupos de pessoas. Usando frameworks avançados como o Sign-IDD, podemos trabalhar em direção a um futuro onde os vídeos de linguagem de sinais são gerados de forma mais precisa e natural.

Essas melhorias podem levar a uma variedade de aplicações, como educação, entretenimento e interações sociais. Imagine chamadas de vídeo onde a linguagem de sinais é integrada de forma fluida! Isso abre novas possibilidades de como nos conectamos.

A Importância dos Testes e Validação

Quando introduzimos um novo método, testar é fundamental. Precisamos garantir que nossa abordagem funcione bem em diferentes conjuntos de dados e cenários. Conjuntos de dados como PHOENIX14T e USTC-CSL têm um papel importante na validação da eficácia do framework Sign-IDD.

Comparando diferentes abordagens, os pesquisadores podem ver como o Sign-IDD se sai em relação a outros métodos existentes. Até agora, ele mostrou resultados promissores, superando muitos sistemas tradicionais. Isso é um sinal positivo para o uso do novo framework em aplicações do mundo real.

Ver é Crer: Exemplos em Ação

Exemplos visuais podem fazer uma grande diferença. Quando comparamos as poses de sinais geradas pelo Sign-IDD com modelos mais antigos, a melhoria é notável. O novo método produz gestos que parecem não só mais precisos, mas também mais naturais.

Imagine assistir a um vídeo de linguagem de sinais onde os gestos são fluidos e expressivos, em vez de rígidos e robóticos. Isso é exatamente o que o framework Sign-IDD busca alcançar. Ele considera como as articulações e ossos interagem, levando a gestos que parecem mais da vida real.

O Futuro da Linguagem de Sinais e Tecnologia

A jornada da produção em linguagem de sinais continua a evoluir. Com os avanços na tecnologia e novos frameworks como o Sign-IDD, o potencial de tornar a comunicação mais inclusiva é enorme. À medida que avançamos, é essencial abraçar essas mudanças e continuar desafiando os limites do que pode ser alcançado.

À medida que a tecnologia continua a melhorar, os métodos de geração de linguagem de sinais também vão evoluir. Quem sabe? Um dia poderemos ter sistemas que produzam automaticamente vídeos de sinais com apenas uma frase falada! O futuro da produção em linguagem de sinais é realmente promissor, e as possibilidades são infinitas.

Conclusão: Curtindo as Barreiras da Comunicação

Em resumo, a Produção em Linguagem de Sinais é um processo vital que ajuda a conectar comunidades através de uma comunicação eficaz. Os métodos tradicionais cumpriram seu papel, mas com novos frameworks e ideias frescas, podemos adotar uma maneira mais precisa e expressiva de produzir vídeos de linguagem de sinais.

Focando em como nossas articulações e ossos trabalham juntos, criamos gestos que ressoam melhor com o significado por trás deles. Ao olharmos para o futuro, é empolgante pensar nas muitas maneiras que essa tecnologia pode ajudar a promover a compreensão e a conexão entre as pessoas, independentemente da língua.

Então, da próxima vez que você ver alguém sinalizando, lembre-se que tem muito trabalho duro e pensamento inteligente acontecendo nos bastidores pra garantir que esses gestos façam sentido!

Fonte original

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

Resumo: 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.

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

Última atualização: 2024-12-18 00:00:00

Idioma: English

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

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

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

Alterações: Este resumo foi elaborado com a assistência da AI e pode conter imprecisões. Para obter informações exactas, consulte os documentos originais ligados aqui.

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