論文の概要: All You Need In Sign Language Production

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2201.01609v2
• Date: Thu, 6 Jan 2022 18:10:58 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-01-07 12:10:42.150543
• Title: All You Need In Sign Language Production
• Title（参考訳）: 手話生産に必要なものすべて
• Authors: Razieh Rastgoo, Kourosh Kiani, Sergio Escalera, Vassilis Athitsos, Mohammad Sabokrou
• Abstract要約: 言語認識と生産のサインは、いくつかの重要な課題に対処する必要があります。 本稿では,難聴文化,難聴センター,手話の心理的視点について紹介する。 また、SLPのバックボーンアーキテクチャや手法を簡潔に紹介し、SLPの分類について提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 50.3955314892191
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Sign Language is the dominant form of communication language used in the deaf and hearing-impaired community. To make an easy and mutual communication between the hearing-impaired and the hearing communities, building a robust system capable of translating the spoken language into sign language and vice versa is fundamental. To this end, sign language recognition and production are two necessary parts for making such a two-way system. Sign language recognition and production need to cope with some critical challenges. In this survey, we review recent advances in Sign Language Production (SLP) and related areas using deep learning. To have more realistic perspectives to sign language, we present an introduction to the Deaf culture, Deaf centers, psychological perspective of sign language, the main differences between spoken language and sign language. Furthermore, we present the fundamental components of a bi-directional sign language translation system, discussing the main challenges in this area. Also, the backbone architectures and methods in SLP are briefly introduced and the proposed taxonomy on SLP is presented. Finally, a general framework for SLP and performance evaluation, and also a discussion on the recent developments, advantages, and limitations in SLP, commenting on possible lines for future research are presented.
• Abstract（参考訳）: 手話は、聴覚障害と聴覚障害のコミュニティで使われるコミュニケーション言語の主要な形態である。 難聴者と難聴者コミュニティとのコミュニケーションが容易かつ相互に行えるようにし、音声言語を手話に翻訳できるロバストなシステムを構築することが基本である。 この目的のために、手話認識と生産は、このような双方向システムを作るのに必要な2つの部分である。 言語認識と生産はいくつかの重要な課題に対処する必要がある。 本稿では,手話生成(SLP)とその関連分野の最近の進歩を,ディープラーニングを用いて概観する。 手話にもっと現実的な視点を持たせるために,聴覚障害者文化,聴覚障害者センター,手話の心理的視点,話し言葉と手話の主な違いについて紹介する。 さらに,本稿では,双方向手話翻訳システムの基本コンポーネントを紹介し,この分野の主な課題について述べる。 また、SLPのバックボーンアーキテクチャや手法を簡潔に紹介し、SLPの分類について提案する。 最後に、SLPと性能評価のための一般的なフレームワーク、およびSLPの最近の発展、利点、限界に関する議論について、今後の研究の行程についてコメントする。

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