Fugu-MT 論文翻訳(概要): A Data-Driven Representation for Sign Language Production

論文の概要: A Data-Driven Representation for Sign Language Production

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.11499v1
Date: Wed, 17 Apr 2024 15:52:38 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-04-18 13:25:44.170994
Title: A Data-Driven Representation for Sign Language Production
Title（参考訳）: 手話生成のためのデータ駆動表現
Authors: Harry Walsh, Abolfazl Ravanshad, Mariam Rahmani, Richard Bowden,
Abstract要約: 手話生産は、手話文を自動的に手話の連続配列に変換することを目的としている。現在の最先端のアプローチは、作業する言語資源の不足に依存しています。本稿では,連続ポーズ生成問題を離散列生成問題に変換することによって,革新的な解を提案する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 26.520016084139964
License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
Abstract: Phonetic representations are used when recording spoken languages, but no equivalent exists for recording signed languages. As a result, linguists have proposed several annotation systems that operate on the gloss or sub-unit level; however, these resources are notably irregular and scarce. Sign Language Production (SLP) aims to automatically translate spoken language sentences into continuous sequences of sign language. However, current state-of-the-art approaches rely on scarce linguistic resources to work. This has limited progress in the field. This paper introduces an innovative solution by transforming the continuous pose generation problem into a discrete sequence generation problem. Thus, overcoming the need for costly annotation. Although, if available, we leverage the additional information to enhance our approach. By applying Vector Quantisation (VQ) to sign language data, we first learn a codebook of short motions that can be combined to create a natural sequence of sign. Where each token in the codebook can be thought of as the lexicon of our representation. Then using a transformer we perform a translation from spoken language text to a sequence of codebook tokens. Each token can be directly mapped to a sequence of poses allowing the translation to be performed by a single network. Furthermore, we present a sign stitching method to effectively join tokens together. We evaluate on the RWTH-PHOENIX-Weather-2014T (PHOENIX14T) and the more challenging Meine DGS Annotated (mDGS) datasets. An extensive evaluation shows our approach outperforms previous methods, increasing the BLEU-1 back translation score by up to 72%.
Abstract（参考訳）: 音声表現は、音声言語を録音する際に使用されるが、符号付き言語を記録するための等価な表現は存在しない。その結果、言語学者は、グロスレベルまたはサブユニットレベルで動作するいくつかのアノテーションシステムを提案したが、これらのリソースは特に不規則で不足している。手話生成(SLP)は、手話文を自動的に手話の連続配列に変換することを目的としている。しかし、現在の最先端のアプローチは、機能する言語資源の不足に依存している。これは分野での進歩が限られている。本稿では,連続ポーズ生成問題を離散列生成問題に変換することによって,革新的な解を提案する。したがって、コストのかかるアノテーションの必要性を克服する。しかし、もし利用可能であれば、私たちのアプローチを強化するために追加情報を活用します。ベクトル量子化(Vector Quantisation, VQ)を言語データに応用することにより、私たちはまず、手話の自然なシーケンスを生成するために組み合わせられる短い動きのコードブックを学習する。コードブックの各トークンは、私たちの表現の語彙とみなすことができます。次に、変換器を用いて、音声言語テキストからコードブックトークンのシーケンスへの変換を行う。各トークンは、単一のネットワークで翻訳を行うことができる一連のポーズに、直接マッピングすることができる。さらに,トークンを効果的に結合する手根縫合法を提案する。我々は,RWTH-PHOENIX-Weather-2014T(PHOENIX14T)とMeine DGS Annotated (mDGS)データセットについて検討した。提案手法は,BLEU-1の逆翻訳スコアを最大72%向上させるとともに,従来の手法よりも優れていた。

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