論文の概要: MS2SL: Multimodal Spoken Data-Driven Continuous Sign Language Production

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.12842v1
• Date: Thu, 4 Jul 2024 13:53:50 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-22 08:37:51.453490
• Title: MS2SL: Multimodal Spoken Data-Driven Continuous Sign Language Production
• Title（参考訳）: MS2SL:マルチモーダルなデータ駆動型連続手話生成
• Authors: Jian Ma, Wenguan Wang, Yi Yang, Feng Zheng,
• Abstract要約: 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。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 93.32354378820648
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Sign language understanding has made significant strides; however, there is still no viable solution for generating sign sequences directly from entire spoken content, e.g., text or speech. In this paper, we propose a unified framework for continuous sign language production, easing communication between sign and non-sign language users. In particular, a sequence diffusion model, utilizing embeddings extracted from text or speech, is crafted to generate sign predictions step by step. Moreover, by creating a joint embedding space for text, audio, and sign, we bind these modalities and leverage the semantic consistency among them to provide informative feedback for the model training. This embedding-consistency learning strategy minimizes the reliance on sign triplets and ensures continuous model refinement, even with a missing audio modality. Experiments on How2Sign and PHOENIX14T datasets demonstrate that our model achieves competitive performance in sign language production.
• Abstract（参考訳）: 手話理解は大きな進歩を遂げてきたが、音声コンテンツ全体、例えばテキストや音声から直接手話列を生成するための有効なソリューションはいまだに存在しない。 本稿では,サインと非サイン言語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。 特に、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。 さらに、テキスト、音声、手話のための共同埋め込み空間を作成することで、これらのモダリティを結合し、それら間のセマンティック一貫性を活用して、モデルのトレーニングに有益なフィードバックを提供する。 この埋め込み一貫性学習戦略は、手話三重奏への依存を最小限に抑え、音声のモダリティが欠如している場合でも、連続的なモデルの洗練を保証する。 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。

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