論文の概要: Kenyan Sign Language (KSL) Dataset: Using Artificial Intelligence (AI) in Bridging Communication Barrier among the Deaf Learners
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.18295v1
- Date: Wed, 23 Oct 2024 22:01:31 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-10-25 16:44:30.374867
- Title: Kenyan Sign Language (KSL) Dataset: Using Artificial Intelligence (AI) in Bridging Communication Barrier among the Deaf Learners
- Title（参考訳）: ケニア手話(KSL:Kenyan Sign Language)データセット
- Authors: Lilian Wanzare, Joel Okutoyi, Maurine Kang'ahi, Mildred Ayere,
- Abstract要約: ケニア手話(Kenyan Sign Language、KSL)は、ケニアの聴覚障害者コミュニティで使われている言語である。
本研究の目的は、英語をKSLに変換するAI支援技術データセットを開発することである。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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- Abstract: Kenyan Sign Language (KSL) is the primary language used by the deaf community in Kenya. It is the medium of instruction from Pre-primary 1 to university among deaf learners, facilitating their education and academic achievement. Kenyan Sign Language is used for social interaction, expression of needs, making requests and general communication among persons who are deaf in Kenya. However, there exists a language barrier between the deaf and the hearing people in Kenya. Thus, the innovation on AI4KSL is key in eliminating the communication barrier. Artificial intelligence for KSL is a two-year research project (2023-2024) that aims to create a digital open-access AI of spontaneous and elicited data from a representative sample of the Kenyan deaf community. The purpose of this study is to develop AI assistive technology dataset that translates English to KSL as a way of fostering inclusion and bridging language barriers among deaf learners in Kenya. Specific objectives are: Build KSL dataset for spoken English and video recorded Kenyan Sign Language and to build transcriptions of the KSL signs to a phonetic-level interface of the sign language. In this paper, the methodology for building the dataset is described. Data was collected from 48 teachers and tutors of the deaf learners and 400 learners who are Deaf. Participants engaged mainly in sign language elicitation tasks through reading and singing. Findings of the dataset consisted of about 14,000 English sentences with corresponding KSL Gloss derived from a pool of about 4000 words and about 20,000 signed KSL videos that are either signed words or sentences. The second level of data outcomes consisted of 10,000 split and segmented KSL videos. The third outcome of the dataset consists of 4,000 transcribed words into five articulatory parameters according to HamNoSys system.
- Abstract（参考訳）: ケニア手話(Kenyan Sign Language、KSL)は、ケニアの聴覚障害者コミュニティで使われている言語である。
初等教育から大学への教科であり、その教育や学術的成果を助長している。
ケニア手話(Kenyan Sign Language)は、ケニアの聴覚障害者の間での、社会的相互作用、ニーズ表現、要求、一般的なコミュニケーションに使用される。
しかし、ケニアでは聴覚障害者と聴覚障害者の間に言語障壁が存在する。
したがって、AI4KSLのイノベーションは、通信障壁を取り除く上で鍵となる。
KSLのための人工知能は、2年間にわたる研究プロジェクト(2023-2024)であり、ケニアの聴覚障害者コミュニティの代表的サンプルから自然および誘発されたデータのデジタルオープンアクセスAIを作成することを目的としている。
本研究の目的は、ケニアの聴覚障害学習者を対象に、英語をKSLに翻訳するAI支援技術データセットを開発することである。
ケニア手話に記録された音声とビデオのためのKSLデータセットを構築し、手話の音声レベルのインタフェースにKSL記号の書き起こしを構築する。
本稿では,データセット構築の方法論について述べる。
データは、聴覚障害者の48人の教師と家庭教師と、聴覚障害者の400人の学習者から収集された。
参加者は主に読み歌を通じて手話の勧誘活動に従事した。
データセットの発見は、約14,000の英文と、約4000の単語のプールから派生した対応するKSLグロスと、署名された単語または文である約20,000のKSLビデオからなる。
第2レベルのデータ結果は、1万の分割されたKSLビデオとセグメンテーションされたKSLビデオで構成されている。
HamNoSysシステムによると、データセットの第3結果は、4000の転写された単語から5つの調音パラメータに分解される。
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