論文の概要: Classification of Phonological Parameters in Sign Languages
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.12072v1
- Date: Tue, 24 May 2022 13:40:45 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-05-25 21:57:51.973168
- Title: Classification of Phonological Parameters in Sign Languages
- Title（参考訳）: 手話における音韻パラメータの分類
- Authors: Boris Mocialov, Graham Turner and Helen Hastie
- Abstract要約: 言語学的研究はしばしば手話を研究するために記号を構成要素に分解する。
本研究では,手話中の個々の音韻的パラメータを認識するために,一つのモデルを用いる方法を示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Signers compose sign language phonemes that enable communication by combining
phonological parameters such as handshape, orientation, location, movement, and
non-manual features. Linguistic research often breaks down signs into their
constituent parts to study sign languages and often a lot of effort is invested
into the annotation of the videos. In this work we show how a single model can
be used to recognise the individual phonological parameters within sign
languages with the aim of either to assist linguistic annotations or to
describe the signs for the sign recognition models. We use Danish Sign Language
data set `Ordbog over Dansk Tegnsprog' to generate multiple data sets using
pose estimation model, which are then used for training the multi-label Fast
R-CNN model to support multi-label modelling. Moreover, we show that there is a
significant co-dependence between the orientation and location phonological
parameters in the generated data and we incorporate this co-dependence in the
model to achieve better performance.
- Abstract（参考訳）: 署名者は手形、方位、位置、移動、非操作的特徴といった音韻的パラメータを組み合わせることでコミュニケーションを可能にする手話音素を構成する。
言語学的研究はしばしば手話を研究するために記号を構成要素に分解し、しばしばビデオの注釈に多くの労力が注がれる。
本研究は,手話における個々の音韻パラメータの認識に,言語的アノテーションを支援するか,あるいは手話認識モデルの記号を記述するために,単一モデルをどのように利用するかを示す。
デンマーク手話データセット ‘ordbog over dansk tegnsprog' を用いてポーズ推定モデルを用いて複数のデータセットを生成し,マルチラベル高速r-cnnモデルをトレーニングしてマルチラベルモデリングをサポートする。
さらに,生成したデータには方向と位置音韻パラメータの間に有意な共依存性があることを示し,この共依存をモデルに組み込むことにより,よりよい性能を実現する。
関連論文リスト
- MS2SL: Multimodal Spoken Data-Driven Continuous Sign Language Production [93.32354378820648]
我々は,手話と非手話のユーザ間のコミュニケーションを緩和する,連続手話生成のための統一フレームワークを提案する。
テキストや音声から抽出した埋め込みを利用したシーケンス拡散モデルを作成し、段階的にサイン予測を生成する。
How2SignとPHOENIX14Tデータセットの実験により、手話生成において、我々のモデルが競合性能を達成することを示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-07-04T13:53:50Z) - Learning Phonotactics from Linguistic Informants [54.086544221761486]
本モデルでは,情報理論的なポリシーの1つに従って,データポイントを反復的に選択または合成する。
提案モデルでは,情報提供者を問う項目の選択に使用する情報理論のポリシーが,完全教師付きアプローチに匹敵する,あるいはそれ以上の効率性が得られることがわかった。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-05-08T00:18:56Z) - FLIP: Fine-grained Alignment between ID-based Models and Pretrained Language Models for CTR Prediction [49.510163437116645]
クリックスルーレート(CTR)予測は、パーソナライズされたオンラインサービスにおいてコア機能モジュールとして機能する。
CTR予測のための従来のIDベースのモデルは、表形式の1ホットエンコードされたID特徴を入力として取る。
事前訓練された言語モデル(PLM)は、テキストのモダリティの文を入力として取る別のパラダイムを生み出した。
本稿では,CTR予測のためのIDベースモデルと事前学習言語モデル(FLIP)間の細粒度特徴レベルのアライメントを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-10-30T11:25:03Z) - Improving Continuous Sign Language Recognition with Cross-Lingual Signs [29.077175863743484]
本稿では,多言語手話コーパスを用いた連続手話認識の実現可能性について検討する。
まず、2つのデータセットに現れる独立した記号を含む2つの手話辞書を構築します。
次に、適切に最適化された手話認識モデルを用いて、2つの手話間の手話間の手話マッピングを同定する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-08-21T15:58:47Z) - Signing at Scale: Learning to Co-Articulate Signs for Large-Scale
Photo-Realistic Sign Language Production [43.45785951443149]
手話は視覚言語であり、語彙は話し言葉と同じくらい豊かである。
現在の深層学習に基づく手話生成(SLP)モデルでは、アンダーアーティキュレートされたスケルトンポーズシーケンスが生成される。
我々は,辞書記号間の協調処理を学習することで,大規模SLPに取り組む。
また,ポーズ条件付き人間の合成モデルであるSignGANを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-03-29T08:51:38Z) - Modeling Intensification for Sign Language Generation: A Computational
Approach [13.57903290481737]
エンドツーエンドの手話生成モデルは手話の韻律を正確に表現していない。
我々は、データ駆動方式で強化をモデル化することで、生成した手話における韻律を改善することを目指している。
自動メトリクスで評価すると、強化モデリングにおける我々の取り組みがより良い結果をもたらすことが分かりました。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-03-18T01:13:21Z) - WLASL-LEX: a Dataset for Recognising Phonological Properties in American
Sign Language [2.814213966364155]
我々は6つの異なる音韻特性を付加したアメリカ手話記号の大規模データセットを構築した。
データ駆動のエンドツーエンドと機能ベースのアプローチが、これらの特性を自動認識するために最適化できるかどうかを検討する。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-03-11T17:21:24Z) - Towards Language Modelling in the Speech Domain Using Sub-word
Linguistic Units [56.52704348773307]
音節や音素を含む言語単位に基づくLSTMに基づく新しい生成音声LMを提案する。
限られたデータセットでは、現代の生成モデルで要求されるものよりも桁違いに小さいので、我々のモデルはバブリング音声を近似する。
補助的なテキストLM,マルチタスク学習目標,補助的な調音特徴を用いた訓練の効果を示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-10-31T22:48:30Z) - Leveraging Pre-trained Language Model for Speech Sentiment Analysis [58.78839114092951]
本研究では、事前学習された言語モデルを用いて、文章の感情情報を学習し、音声の感情分析を行う。
本稿では,言語モデルを用いた擬似ラベルに基づく半教師付き訓練戦略を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-06-11T20:15:21Z) - Learning Universal Representations from Word to Sentence [89.82415322763475]
この研究は普遍的な表現学習、すなわち一様ベクトル空間における言語単位の異なるレベルへの埋め込みを導入し、探求する。
本稿では, 単語, 句, 文の観点から, 類似したデータセットを構築するためのアプローチを提案する。
適切なトレーニング設定を組み込んだよく訓練されたトランスフォーマーモデルが、効果的に普遍的な表現が得られることを実証的に検証する。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-09-10T03:53:18Z) - Temporal Accumulative Features for Sign Language Recognition [2.3204178451683264]
我々は,孤立した手話のジェスチャーを認識するための,効率的かつ高速なSLR手法を考案した。
また,手形情報や小規模な逐次ニューラルネットワークを用いて,言語サブユニットの累積特徴のモデリングがベースライン分類結果に基づいて改善されることを実証した。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-04-02T19:03:40Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。