A Spatio-Temporal Representation Learning as an Alternative to Traditional Glosses in Sign Language Translation and Production

📄 arXiv: 2407.02854v2 📥 PDF

作者: Eui Jun Hwang, Sukmin Cho, Huije Lee, Youngwoo Yoon, Jong C. Park

分类: cs.CL, cs.CV

发布日期: 2024-07-03 (更新: 2024-12-04)

备注: Accepted at WACV 2025

💡 一句话要点

提出UniGloR框架，通过时空表示学习改进手语翻译与生成。

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)

关键词: 手语翻译 手语生成 时空表示学习 自监督学习 关键点序列 无障碍交流

📋 核心要点

  1. 传统手语翻译依赖词义注释，但标注成本高昂且忽略了手语的时空动态信息。
  2. UniGloR通过自监督学习从手语关键点序列中提取时空表示，替代人工标注的词义注释。
  3. 实验表明，UniGloR在手语翻译和生成任务中，性能与现有方法相当或更优。

📝 摘要（中文）

本研究旨在解决手语翻译（SLT）和手语生成（SLP）中基于词义注释（glosses）方法的局限性。词义注释虽然长期以来被用作手语和口语之间的桥梁，但其存在数据集标注耗时费力以及过度简化手语时空动态信息两大缺陷，阻碍了手语系统的发展。为解决这些问题，我们提出了通用词义级别表示（UniGloR）框架，旨在捕捉手语中固有的时空特征，提供比词义注释更动态和详细的替代方案。UniGloR的核心思想简单而有效：我们利用自监督学习从手语关键点序列中提取密集的时空表示，并将其无缝集成到SLT和SLP任务中。在基于关键点的实验中，UniGloR在两个广泛使用的数据集PHOENIX14T和How2Sign上，性能优于或与之前的SLT和SLP方法相匹配。

🔬 方法详解

问题定义：现有的手语翻译和生成系统依赖于词义注释（glosses），即将手语动作简化为对应的文本标签。这种方法存在两个主要问题：一是词义注释的标注过程耗时费力，限制了数据集的规模；二是词义注释无法捕捉手语中丰富的时空动态信息，导致翻译和生成结果不够自然和准确。

核心思路：论文的核心思路是利用自监督学习，直接从手语的关键点序列中学习到一种通用的、能够捕捉时空信息的表示（UniGloR），从而避免对人工标注的词义注释的依赖。这种表示能够更好地反映手语的动态特性，提高翻译和生成的质量。

技术框架：UniGloR框架主要包含两个阶段：首先，利用自监督学习方法，从手语关键点序列中学习到密集的时空表示。然后，将学习到的时空表示集成到现有的手语翻译和生成模型中。具体来说，可以将UniGloR作为编码器的输入，或者作为解码器的辅助信息。

关键创新：该论文的关键创新在于提出了UniGloR，一种基于自监督学习的手语时空表示方法。与传统的基于词义注释的方法相比，UniGloR能够更好地捕捉手语的动态信息，并且避免了人工标注的成本。

关键设计：论文中使用了Transformer网络来学习手语关键点序列的时空表示。自监督学习任务的设计是关键，论文可能采用了例如掩码关键点预测等方法。损失函数的设计旨在使学习到的表示能够捕捉手语动作的时序依赖关系和空间结构。具体的网络结构和参数设置在论文中应该有详细描述，但摘要中未提及。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，UniGloR在PHOENIX14T和How2Sign两个常用手语数据集上，取得了与现有基于词义注释的方法相当或更优的性能。这表明UniGloR能够有效地捕捉手语的时空信息，并且可以作为词义注释的有效替代方案。具体的性能提升幅度未知，需要在论文中查找。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于更高效、更自然的的手语翻译系统，帮助听障人士更好地与健听人交流。此外，该方法还可以用于手语教学、手语识别等领域，具有广泛的应用前景和社会价值。未来，该技术有望促进无障碍交流环境的建设。

📄 摘要（原文）

This work addresses the challenges associated with the use of glosses in both Sign Language Translation (SLT) and Sign Language Production (SLP). While glosses have long been used as a bridge between sign language and spoken language, they come with two major limitations that impede the advancement of sign language systems. First, annotating the glosses is a labor-intensive and time-consuming process, which limits the scalability of datasets. Second, the glosses oversimplify sign language by stripping away its spatio-temporal dynamics, reducing complex signs to basic labels and missing the subtle movements essential for precise interpretation. To address these limitations, we introduce Universal Gloss-level Representation (UniGloR), a framework designed to capture the spatio-temporal features inherent in sign language, providing a more dynamic and detailed alternative to the use of the glosses. The core idea of UniGloR is simple yet effective: We derive dense spatio-temporal representations from sign keypoint sequences using self-supervised learning and seamlessly integrate them into SLT and SLP tasks. Our experiments in a keypoint-based setting demonstrate that UniGloR either outperforms or matches the performance of previous SLT and SLP methods on two widely-used datasets: PHOENIX14T and How2Sign.