論文の概要: 1DCNNTrans: BISINDO Sign Language Interpreters in Improving the Inclusiveness of Public Services

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.01975v1
• Date: Tue, 3 Sep 2024 15:17:39 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-09-06 00:50:24.746070
• Title: 1DCNNTrans: BISINDO Sign Language Interpreters in Improving the Inclusiveness of Public Services
• Title（参考訳）: 1DCNNTrans:BISINDO Sign Language Interpreters for Improving the Inclusiveness of Public Services
• Authors: Muchammad Daniyal Kautsar, Ridwan Akmal, Afra Majida Hariono,
• Abstract要約: インドネシアは、聴覚障害の件数で世界第4位である。 聴覚障害のある人は、しばしばコミュニケーションが困難であり、手話を使う必要がある。 本研究の目的は,手話翻訳アプリの簡易化と辞書化のためのモデル開発におけるAIの適用性を検討することである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Indonesia ranks fourth globally in the number of deaf cases. Individuals with hearing impairments often find communication challenging, necessitating the use of sign language. However, there are limited public services that offer such inclusivity. On the other hand, advancements in artificial intelligence (AI) present promising solutions to overcome communication barriers faced by the deaf. This study aims to explore the application of AI in developing models for a simplified sign language translation app and dictionary, designed for integration into public service facilities, to facilitate communication for individuals with hearing impairments, thereby enhancing inclusivity in public services. The researchers compared the performance of LSTM and 1D CNN + Transformer (1DCNNTrans) models for sign language recognition. Through rigorous testing and validation, it was found that the LSTM model achieved an accuracy of 94.67%, while the 1DCNNTrans model achieved an accuracy of 96.12%. Model performance evaluation indicated that although the LSTM exhibited lower inference latency, it showed weaknesses in classifying classes with similar keypoints. In contrast, the 1DCNNTrans model demonstrated greater stability and higher F1 scores for classes with varying levels of complexity compared to the LSTM model. Both models showed excellent performance, exceeding 90% validation accuracy and demonstrating rapid classification of 50 sign language gestures.
• Abstract（参考訳）: インドネシアは、聴覚障害の件数で世界第4位である。 聴覚障害のある人は、しばしばコミュニケーションが困難であり、手話を使う必要がある。 しかし、そのような傾向を呈する公共サービスは限られている。 一方、人工知能(AI)の進歩は、聴覚障害者が直面するコミュニケーション障壁を克服する有望な解決策を提供する。 本研究の目的は,公立サービス施設への統合を目的とした簡易手話翻訳アプリと辞書のモデル開発におけるAIの適用を検討することであり,聴覚障害のある個人に対するコミュニケーションを容易にし,公共サービスにおけるインクリビティを高めることである。 研究者らは、手話認識のためのLSTMと1D CNN + Transformer(1DCNNTrans)モデルの性能を比較した。 厳密な試験と検証により、LSTMモデルは94.67%の精度を達成し、1DCNNTransモデルは96.12%の精度を達成した。 モデル性能評価の結果,LSTMは推論遅延が低かったが,類似したキーポイントを持つクラスを分類する際の弱点がみられた。 対照的に、1DCNNTransモデルではLSTMモデルよりも安定性が高く、F1スコアも高い値を示した。 どちらのモデルも優れた性能を示し、90%以上の検証精度を示し、50の手話ジェスチャーの素早い分類を示した。

関連論文リスト

• Improving Multilingual ASR in the Wild Using Simple N-best Re-ranking [68.77659513993507]
  我々は,多言語ASRの精度を向上させるため,単純かつ効果的なN-best再分類手法を提案する。 その結果, 音声認識の精度は8.7%, 6.1%, 単語誤り率は3.3%, 単語誤り率は2.0%であった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-27T03:31:32Z)
• Self-supervised ASR Models and Features For Dysarthric and Elderly Speech Recognition [71.87998918300806]
  本稿では,TDNNとConformer ASRシステムにSSLプリトレーニングモデルとその機能を統合するアプローチについて検討する。 ドメイン適応型HuBERT、wav2vec2-conformer、マルチ言語型XLSRモデルを統合することで構築されたTDNNシステムは、スタンドアロンの微調整型SSL事前訓練モデルより一貫して優れている。 DementiaBank Pitt の高齢者音声認識出力を用いて,アルツハイマー病の検出精度の向上も行った。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-03T08:33:39Z)
• CTC-based Non-autoregressive Speech Translation [51.37920141751813]
  非自己回帰音声翻訳における接続性時間分類の可能性について検討する。 我々は、CTCによって誘導される2つのエンコーダからなるモデルを構築し、ソースおよびターゲットテキストを予測する。 MuST-Cベンチマークの実験では、我々のNASTモデルは平均BLEUスコアが29.5であり、スピードアップは5.67$times$である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-27T03:54:09Z)
• Benchmark for Uncertainty & Robustness in Self-Supervised Learning [0.0]
  セルフ・スーパーバイザード・ラーニングは現実世界のアプリケーション、特に医療や自動運転車のようなデータ・ハングリーな分野に不可欠である。 本稿では Jigsaw Puzzles, Context, Rotation, Geometric Transformations Prediction for vision や BERT や GPT for Language Task など,SSL メソッドの変種について検討する。 我々のゴールは、実験から出力されたベンチマークを作成し、信頼性のある機械学習で新しいSSLメソッドの出発点を提供することです。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-12-23T15:46:23Z)
• ConNER: Consistency Training for Cross-lingual Named Entity Recognition [96.84391089120847]
  言語間の名前付きエンティティ認識は、対象言語のデータの不足に悩まされる。 言語間NERのための新しい一貫性トレーニングフレームワークとしてConNERを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-11-17T07:57:54Z)
• Is Attention always needed? A Case Study on Language Identification from Speech [1.162918464251504]
  本研究では,畳み込みリカレントニューラルネットワーク(CRNN)を用いたLIDを提案する。 CRNNベースのLIDは、音声サンプルのMel- frequency Cepstral Coefficient(MFCC)特性で動作するように設計されている。 LIDモデルは言語的に類似した言語に対して97%から100%のハイパフォーマンスレベルを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-10-05T16:38:57Z)
• Evaluating the Robustness of Neural Language Models to Input Perturbations [7.064032374579076]
  本研究では,雑音の多い入力テキストをシミュレートするために,文字レベルおよび単語レベルの摂動法を設計し,実装する。 本稿では,BERT,XLNet,RoBERTa,ELMoなどの高性能言語モデルを用いて,入力摂動の異なるタイプの処理能力について検討する。 その結果, 言語モデルは入力摂動に敏感であり, 小さな変化が生じても性能が低下することが示唆された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-08-27T12:31:17Z)
• Neural Models for Offensive Language Detection [0.0]
  攻撃的言語検出は、成長を続ける自然言語処理(NLP)アプリケーションである。 このような有害なコンテンツと戦うために、さまざまな機械学習モデルの改善と比較に貢献することが、この論文の重要な、挑戦的な目標である、と私たちは信じています。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-05-30T13:02:45Z)
• Rnn-transducer with language bias for end-to-end Mandarin-English code-switching speech recognition [58.105818353866354]
  本稿では,言語バイアスを考慮したリカレントニューラルネットワークトランスデューサ(RNN-T)モデルを提案する。 我々は、CSの点を予測するためにモデルにバイアスを与えるために、言語アイデンティティを使用する。 これにより、言語識別情報を転写から直接学習するモデルが促進され、追加のLIDモデルが不要になる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-02-19T12:01:33Z)
• Joint Contextual Modeling for ASR Correction and Language Understanding [60.230013453699975]
  言語理解(LU)と協調してASR出力の文脈的言語補正を行うマルチタスクニューラルアプローチを提案する。 そこで本研究では,市販のASRおよびLUシステムの誤差率を,少量のドメイン内データを用いてトレーニングしたジョイントモデルと比較して14%削減できることを示した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-01-28T22:09:25Z)

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。