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手语翻译论文权威发布_自学手语容易学吗(2024年12月精准访谈)

内容来源：合毅科技所属栏目：观点更新日期：2024-11-28

手语翻译论文

「科研上新」第16期来啦[鼓掌]本期，我们为大家精选了微软亚洲研究院入选「ECCV2024」的6篇论文。第一篇论文聚焦口语到手语翻译：《一个基于3D虚拟形象的、用于口语到手语翻译的基线方法》手语是听障人士广泛采用的交流方式。目前，对于手语处理（sign language processing）的研究主要集中在手语到口语（spoken language）的翻译，即 Sign2Spoken。然而，听障人士和健听人士的沟通障碍是双向的。为了缓解这一障碍，微软亚洲研究院的研究员们开发了一个将口语翻译成手语的系统 Spoken2Sign。此任务与传统的手语到口语的翻译任务互补，二者均为现代手语处理系统的重要组成。为了实现 Spoken2Sign 的翻译，研究员们提出了一套简单的基线系统，包含以下三个关键步骤：首先，研究员们利用现有的手语数据集，创建了一个将手语注释（gloss）映射到对应手语视频的词典。与此前业界工作的不同之处在于，该方法无需借助任何额外数据。其次，研究员们提出了一种针对手语的 3D 表征估计方法 SMPLSign-X。它综合考虑了手语动作和普通动作的区别，大幅提升了 3D 表征的准确性和稳健性。最后，研究员们对 Spoken2Sign 模型进行了训练。最终的 Spoken2Sign 模型由以下三个组件构成： • 文本到手语翻译器：将口语文本翻译成手语注释。 • 手语连接器：将手语词典中的 3D 表征按照手语注释的顺序链接。 • 渲染模块：使用虚拟形象渲染链接后的 3D 表征，即为最终模型输出。除 Spoken2Sign 任务本身，研究员们还进一步讨论了所提出方法的两个副产物：3D 关键点增强与多视角手语理解。实验表明，以上两个副产物均能提升基于骨架点的手语理解模型的性能。这一崭新的 Spoken2Sign 翻译方法，为听障人士和健听人士之间更便捷、更包容的交流做出了贡献。论文链接：网页链接项目链接：网页链接

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