對于聾人和重聽者來說，像Alexa和Siri這樣的語音識別技術反而可能是有效溝通的障礙。研究人員利用人工智能開發(fā)了一種將手語轉(zhuǎn)換為文本的工具，可能會增加聾人社區(qū)的包容性和可及性。

翻譯手語需要精確理解手語者的姿勢，以產(chǎn)生準確的文字轉(zhuǎn)寫。巴塞羅那超級計算中心（BSC）和加泰羅尼亞理工大學（UPC）的研究人員利用人工智能開發(fā)了一種改進手語翻譯的工具，這是允許聾人和重聽者與技術互動并獲得為口語設計的數(shù)字服務的重要一步。

研究人員使用了一個轉(zhuǎn)化器式的機器學習模型，與ChatGPT等其他人工智能工具背后的模型類似。變壓器之所以有用，主要有兩個原因。第一，這些模型特別善于學習如何應用上下文，這是因為架構(gòu)中存在自我注意機制--自我注意是神經(jīng)網(wǎng)絡如何通過查看文本中的其他詞匯來確定詞匯的上下文。其次，當從訓練實例中學習時，它們允許更快的吞吐量，使更多的訓練數(shù)據(jù)在特定時間內(nèi)被使用。

這里的訓練數(shù)據(jù)集來自How2Sign，這是一個公開可用的大規(guī)模、多模態(tài)和多視圖數(shù)據(jù)集，包括80小時的美國手語教學視頻和相應的英語文字記錄。

該研究的主要作者Laia Tarrés說："所開發(fā)的新工具是以前同樣由BSC和UPC發(fā)布的名為How2Sign的出版物的延伸，在那里，訓練模型所需的數(shù)據(jù)（超過80小時的視頻，其中美國手語翻譯人員翻譯了烹飪食譜或DIY技巧等視頻教程）被公布。有了這些已經(jīng)可用的數(shù)據(jù)，該團隊開發(fā)了一個新的開源軟件，能夠?qū)W習視頻和文本之間的映射。"

對于研究人員來說，使用連續(xù)簽名的視頻而不是孤立的簽名是很重要的，因為它更真實地反映了說話者是如何自然地使用一連串的詞（連接）來構(gòu)建句子的，這對確定一個句子的含義是至關重要的。

研究人員面臨的一個挑戰(zhàn)是手語的多變性和復雜性，它可能受到諸如手語者的背景、背景和外表的影響。為了在這方面有所幫助，他們使用膨脹式三維網(wǎng)絡（I3D）對數(shù)據(jù)進行了預處理，這是一種視頻提取方法，對視頻進行三維過濾，允許直接從視頻中獲取時空信息。

研究人員發(fā)現(xiàn)，文本預處理也大大改善了簽名到文本的翻譯。為了預處理原始文本，他們將其全部轉(zhuǎn)換為小寫字母，從而降低了詞匯的復雜性。

總體而言，他們發(fā)現(xiàn)他們的模型能夠產(chǎn)生有意義的翻譯，但并不完美。"研究人員說："雖然我們的工作顯示出有希望的結(jié)果，但仍有改進的余地。

由于該模型仍處于實驗階段，研究人員將繼續(xù)努力創(chuàng)建一個工具，使聾人和重聽者能夠獲得與無聽力損失者相同的技術。

Tarrés說："這個自動手語翻譯的開放工具是對關注無障礙環(huán)境的科學界的寶貴貢獻，它的發(fā)表代表了向為所有人創(chuàng)造更具包容性和無障礙的技術邁出的重要一步。"

該研究報告在線發(fā)表在arXiv上。

關鍵詞： 人工智能 人工智能模型 手語學習