Empowering the Deaf and Hard of Hearing Community: Enhancing Video Captions Using Large Language Models

📄 arXiv: 2412.00342v2 📥 PDF

作者: Nadeen Fathallah, Monika Bhole, Steffen Staab

分类: cs.AI

发布日期: 2024-11-30 (更新: 2025-05-21)

💡 一句话要点

利用大型语言模型增强视频字幕，提升聋哑人及听力障碍者社区的视频内容可访问性。

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 视频字幕增强 大型语言模型 自动语音识别 聋哑人辅助 自然语言处理

📋 核心要点

  1. 现有自动语音识别（ASR）系统生成的视频字幕质量不足，严重影响了聋哑人及听力障碍者社区对视频内容的访问。
  2. 提出一种新颖的流程，利用大型语言模型（LLM）纠正ASR生成的字幕，提升字幕的准确性和上下文感知能力。
  3. 实验结果表明，使用LLM增强的字幕显著提高了准确性，例如ChatGPT-3.5的WER比原始ASR字幕降低了约57.72%。

📝 摘要（中文）

在当今的数字时代，视频内容作为信息、教育和娱乐的主要来源非常普及。然而，由于自动语音识别（ASR）系统在提供准确可靠的字幕方面存在不足，聋哑人及听力障碍者（DHH）社区在访问视频内容时经常面临重大挑战。本文旨在通过利用大型语言模型（LLM）来提高视频字幕质量，从而解决这一紧迫需求。我们提出了一项全面的研究，探讨了集成LLM以增强ASR系统生成的字幕的准确性和上下文感知能力。我们的方法涉及一个新颖的流程，该流程使用先进的LLM来纠正ASR生成的字幕。它明确关注GPT-3.5和Llama2-13B等模型，因为它们在语言理解和生成任务中表现出色。我们引入了一个代表DHH社区面临的真实世界挑战的数据集来评估我们提出的流程。结果表明，LLM增强的字幕显著提高了准确性，ChatGPT-3.5实现的词错误率（WER：9.75%）明显低于原始ASR字幕（WER：23.07%），ChatGPT-3.5在WER方面比原始ASR字幕提高了约57.72%。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决自动语音识别（ASR）系统生成的视频字幕质量不高的问题，特别是对于聋哑人及听力障碍者（DHH）社区而言，低质量的字幕严重阻碍了他们获取视频内容。现有ASR系统在处理口音、噪音、语速变化等方面存在不足，导致字幕错误率高，难以理解。

核心思路：论文的核心思路是利用大型语言模型（LLM）强大的语言理解和生成能力，对ASR系统生成的字幕进行后处理和纠正。LLM能够理解上下文语境，识别并纠正ASR系统产生的错误，从而提高字幕的准确性和可读性。这种方法旨在弥补ASR系统本身的局限性，并充分利用LLM的优势。

技术框架：论文提出的技术框架是一个两阶段的流水线：首先，使用现有的ASR系统生成初始字幕；然后，将这些字幕输入到LLM中进行纠正和优化。LLM作为后处理模块，接收ASR的输出，并生成最终的字幕。该框架的关键在于选择合适的LLM以及设计有效的提示工程（prompt engineering）来指导LLM进行字幕纠正。

关键创新：论文的关键创新在于将大型语言模型应用于视频字幕的后处理，并针对聋哑人及听力障碍者社区的需求进行了优化。与传统的字幕纠错方法相比，LLM能够更好地理解上下文，并生成更自然、更准确的字幕。此外，论文还构建了一个新的数据集，用于评估LLM在字幕纠错方面的性能。

关键设计：论文使用了GPT-3.5和Llama2-13B等大型语言模型。关键设计包括：1) 针对字幕纠错任务设计了特定的提示语（prompts），以指导LLM进行字幕的修改和优化；2) 使用词错误率（WER）作为评估指标，衡量字幕的准确性；3) 构建了一个代表DHH社区面临的真实世界挑战的数据集，用于评估所提出的流程。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，使用ChatGPT-3.5对ASR生成的字幕进行纠正后，词错误率（WER）从23.07%显著降低到9.75%，提升幅度约为57.72%。这一结果表明，大型语言模型在提高视频字幕质量方面具有显著优势，能够有效改善聋哑人及听力障碍者社区的视频内容访问体验。

🎯 应用场景

该研究成果可广泛应用于视频平台、在线教育、会议转录等领域，为聋哑人及听力障碍者社区提供更优质的视频内容访问体验。通过提高字幕的准确性和可读性，该研究有助于促进信息平等，增强社会包容性，并为未来的辅助技术发展奠定基础。

📄 摘要（原文）

In today's digital age, video content is prevalent, serving as a primary source of information, education, and entertainment. However, the Deaf and Hard of Hearing (DHH) community often faces significant challenges in accessing video content due to the inadequacy of automatic speech recognition (ASR) systems in providing accurate and reliable captions. This paper addresses the urgent need to improve video caption quality by leveraging Large Language Models (LLMs). We present a comprehensive study that explores the integration of LLMs to enhance the accuracy and context-awareness of captions generated by ASR systems. Our methodology involves a novel pipeline that corrects ASR-generated captions using advanced LLMs. It explicitly focuses on models like GPT-3.5 and Llama2-13B due to their robust performance in language comprehension and generation tasks. We introduce a dataset representative of real-world challenges the DHH community faces to evaluate our proposed pipeline. Our results indicate that LLM-enhanced captions significantly improve accuracy, as evidenced by a notably lower Word Error Rate (WER) achieved by ChatGPT-3.5 (WER: 9.75%) compared to the original ASR captions (WER: 23.07%), ChatGPT-3.5 shows an approximate 57.72% improvement in WER compared to the original ASR captions.