論文の概要: Cross-modality Data Augmentation for End-to-End Sign Language Translation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.11096v1
• Date: Thu, 18 May 2023 16:34:18 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-19 13:58:14.455553
• Title: Cross-modality Data Augmentation for End-to-End Sign Language Translation
• Title（参考訳）: エンドツーエンド手話翻訳のためのモーダリティデータ拡張
• Authors: Jinhui Ye, Wenxiang Jiao, Xing Wang, Zhaopeng Tu, Hui Xiong
• Abstract要約: エンドツーエンド手話翻訳(SLT)は、手話動画を中間表現なしで直接音声言語テキストに変換することを目的としている。 本稿では,強力な光沢からテキストへの翻訳機能をエンドツーエンドの手話翻訳に変換するための,新しいクロスモダリティデータ拡張(XmDA)フレームワークを提案する。 XmDAは、クロスモダリティ混合とクロスモダリティ知識蒸留という2つの重要な構成要素から構成される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 46.44019690183604
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: End-to-end sign language translation (SLT) aims to convert sign language videos into spoken language texts directly without intermediate representations. It has been a challenging task due to the modality gap between sign videos and texts and the data scarcity of labeled data. To tackle these challenges, we propose a novel Cross-modality Data Augmentation (XmDA) framework to transfer the powerful gloss-to-text translation capabilities to end-to-end sign language translation (i.e. video-to-text) by exploiting pseudo gloss-text pairs from the sign gloss translation model. Specifically, XmDA consists of two key components, namely, cross-modality mix-up and cross-modality knowledge distillation. The former explicitly encourages the alignment between sign video features and gloss embeddings to bridge the modality gap. The latter utilizes the generation knowledge from gloss-to-text teacher models to guide the spoken language text generation. Experimental results on two widely used SLT datasets, i.e., PHOENIX-2014T and CSL-Daily, demonstrate that the proposed XmDA framework significantly and consistently outperforms the baseline models. Extensive analyses confirm our claim that XmDA enhances spoken language text generation by reducing the representation distance between videos and texts, as well as improving the processing of low-frequency words and long sentences.
• Abstract（参考訳）: エンドツーエンド手話翻訳(SLT)は、手話動画を中間表現なしで直接音声言語テキストに変換することを目的としている。 サインビデオとテキストの差異やラベル付きデータの不足などにより,この課題は難しい課題となっている。 これらの課題に対処するため,我々は,手話翻訳モデルから擬似手話対を活用し,手話翻訳機能をエンドツーエンド手話翻訳(すなわちビデオからテキストへの翻訳)に移すための,新しいクロスモダリティデータ拡張(xmda)フレームワークを提案する。 具体的には、XmDAは2つの重要な構成要素、すなわち、相互モダリティ混合と相互モダリティ知識蒸留からなる。 前者は、手話ビデオ機能と光沢埋め込みのアライメントを明示的に奨励し、モダリティギャップを橋渡ししている。 後者は、音声テキスト生成を指導するために、教師モデルからの知識を活用している。 PHOENIX-2014TとCSL-Dailyという2つの広く使われているSLTデータセットの実験結果は、提案したXmDAフレームワークがベースラインモデルを大幅に上回っていることを示す。 XmDAはビデオとテキスト間の表現距離を減らし、低頻度語と長文の処理を改善することで、音声テキスト生成を向上させるという我々の主張を確認した。

関連論文リスト

• Gloss2Text: Sign Language Gloss translation using LLMs and Semantically Aware Label Smoothing [21.183453511034767]
  本稿では,事前学習された大言語モデル(LLM),データ拡張,ラベルの平滑化損失関数を活用することで,いくつかの進歩を提案する。 提案手法は,Em Gloss2Text翻訳における最先端性能を上回る。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-01T15:46:45Z)
• Is context all you need? Scaling Neural Sign Language Translation to Large Domains of Discourse [34.70927441846784]
  手話翻訳(SLT)は手話ビデオから音声言語文を生成することを目的とした課題である。 本稿では,翻訳タスクを人間と同じようにコンテキスト対応で処理する,新しいマルチモーダルトランスフォーマーアーキテクチャを提案する。 本稿では,文脈情報を用いた最先端翻訳性能の大幅な向上を報告し,ベースラインアプローチのBLEU-4スコアをほぼ倍増させた。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-08-18T15:27:22Z)
• Gloss-free Sign Language Translation: Improving from Visual-Language Pretraining [56.26550923909137]
  Gloss-Free Sign Language Translation (SLT) はドメイン横断性のために難しい課題である。 視覚言語事前学習(GFSLT-)に基づく新しいGross-free SLTを提案する。 i) コントラスト言語-画像事前学習とマスク付き自己教師付き学習を統合して,視覚的表現とテキスト的表現のセマンティックギャップをブリッジするプレタスクを作成し,マスク付き文を復元すること,(ii) 事前訓練されたビジュアルおよびテキストデコーダのパラメータを継承するエンコーダ-デコーダ-のような構造を持つエンドツーエンドアーキテクチャを構築すること,である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-07-27T10:59:18Z)
• SLTUNET: A Simple Unified Model for Sign Language Translation [40.93099095994472]
  複数のサイン・トゥ・グロス、グロス・トゥ・テキストおよびサイン・トゥ・テキスト翻訳タスクをサポートするために設計された単純な統合ニューラルモデルを提案する。 様々なタスクを共同でモデリングすることで、SLTUNETは、モダリティギャップを狭めるのに役立つクロスタスク関連性を探索することができる。 実験では, ENIX-2014T と CSL-Daily において, SLTUNET が競争力, 最先端のパフォーマンスを達成できることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-02T20:41:59Z)
• Scaling Back-Translation with Domain Text Generation for Sign Language Gloss Translation [36.40377483258876]
  手話のグロス翻訳は、手話のグロスを音声のテキストに変換することを目的としている。 Back Translation (BT)は、ドメイン内の言語テキストを手話に翻訳することで、擬似並列データを生成する。 本稿では, Prompt ベースのドメインテキスト生成 (PGEN) 手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-10-13T14:25:08Z)
• A Simple Multi-Modality Transfer Learning Baseline for Sign Language Translation [54.29679610921429]
  既存の手話データセットには、約10K-20Kの手話ビデオ、グロスアノテーション、テキストが含まれています。 したがって、データは効果的な手話翻訳モデルの訓練のボトルネックとなる。 この単純なベースラインは、2つの手話翻訳ベンチマークで過去の最先端の結果を上回っている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-03-08T18:59:56Z)
• SimulSLT: End-to-End Simultaneous Sign Language Translation [55.54237194555432]
  既存の手話翻訳手法では、翻訳を開始する前にすべてのビデオを読む必要がある。 我々は,最初のエンドツーエンド同時手話翻訳モデルであるSimulSLTを提案する。 SimulSLTは最新のエンドツーエンドの非同時手話翻訳モデルを超えるBLEUスコアを達成する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-12-08T11:04:52Z)
• Improving Sign Language Translation with Monolingual Data by Sign Back-Translation [105.83166521438463]
  本稿では,手話テキストを手話訓練に組み込んだ手話逆翻訳(SignBT)手法を提案する。 テキストからグロスへの翻訳モデルを用いて、まずモノリンガルテキストをそのグロスシーケンスに逆変換する。 そして、推定グロス・トゥ・サインバンクから特徴レベルで部品をスプライシングしてペアサインシーケンスを生成する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-05-26T08:49:30Z)
• Sign Language Transformers: Joint End-to-end Sign Language Recognition and Translation [59.38247587308604]
  本稿では,連続手話認識と翻訳を共同で学習するトランスフォーマーアーキテクチャを提案する。 RWTH-PHOENIX-Weather-2014Tデータセットの認識と翻訳性能の評価を行った。 我々の翻訳ネットワークは、動画を音声言語に、光沢を音声言語翻訳モデルに、どちらよりも優れています。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-03-30T21:35:09Z)

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。