MS2SL: Multimodal Spoken Data-Driven Continuous Sign Language Production

📄 arXiv: 2407.12842v1 📥 PDF

作者: Jian Ma, Wenguan Wang, Yi Yang, Feng Zheng

分类: cs.CL, cs.AI

发布日期: 2024-07-04

备注: Accepted to ACL 2024 Findings; Project Page: https://hechang25.github.io/MS2SL

💡 一句话要点

提出MS2SL框架，利用多模态信息生成连续手语序列

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

关键词: 连续手语生成 序列扩散模型 多模态融合 联合嵌入空间 一致性学习

📋 核心要点

  1. 现有方法难以直接从完整的口语内容（如文本或语音）生成手语序列，阻碍了手语交流。
  2. 提出MS2SL框架，利用序列扩散模型，通过文本或语音嵌入逐步生成手语，实现连续手语生成。
  3. 通过多模态联合嵌入和一致性学习，模型在How2Sign和PHOENIX14T数据集上取得了有竞争力的性能。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种统一的连续手语生成框架，旨在促进手语使用者和非手语使用者之间的交流。该框架利用序列扩散模型，逐步生成手语预测，其输入为从文本或语音中提取的嵌入向量。此外，通过构建文本、音频和手语的联合嵌入空间，将这些模态联系起来，并利用它们之间的语义一致性，为模型训练提供信息丰富的反馈。这种嵌入一致性学习策略最大限度地减少了对手语三元组的依赖，并确保即使在缺少音频模态的情况下也能持续改进模型。在How2Sign和PHOENIX14T数据集上的实验表明，我们的模型在手语生成方面取得了具有竞争力的性能。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决从口语内容（文本或语音）直接生成连续手语序列的问题。现有的手语生成方法通常依赖于孤立的手语词汇或需要大量的手语-文本/语音对齐数据，难以处理自然流畅的连续手语生成任务。此外，如何有效地利用文本、语音和手语之间的语义关联也是一个挑战。

核心思路：论文的核心思路是利用序列扩散模型逐步生成手语序列，并结合多模态联合嵌入和一致性学习来提升生成质量。通过将文本、语音和手语映射到同一个嵌入空间，模型可以学习它们之间的语义关联，从而在生成手语时能够更好地利用这些信息。这种方法减少了对手语三元组的依赖，并且即使在缺少音频模态的情况下也能进行训练。

技术框架：MS2SL框架主要包含以下几个模块：1) 文本/语音编码器：用于提取文本或语音的嵌入向量。2) 序列扩散模型：以编码器的输出为条件，逐步生成手语序列。该模型通过迭代地添加噪声并进行去噪，最终生成高质量的手语序列。3) 多模态联合嵌入模块：将文本、语音和手语映射到同一个嵌入空间，学习它们之间的语义关联。4) 一致性学习模块：利用多模态嵌入空间中的语义一致性，为模型训练提供反馈，提升生成质量。

关键创新：论文的关键创新在于：1) 提出了一种基于序列扩散模型的连续手语生成框架，能够直接从文本或语音生成自然流畅的手语序列。2) 引入了多模态联合嵌入和一致性学习策略，有效地利用了文本、语音和手语之间的语义关联，提升了生成质量，并减少了对手语三元组的依赖。

关键设计：序列扩散模型采用U-Net结构，以文本/语音嵌入作为条件输入。损失函数包括扩散模型的标准损失和一致性学习损失。一致性学习损失旨在最小化文本、语音和手语在联合嵌入空间中的距离，鼓励模型学习它们之间的语义关联。具体的参数设置和网络结构细节在论文中有详细描述（未知）。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

MS2SL模型在How2Sign和PHOENIX14T数据集上取得了具有竞争力的性能。具体指标（如BLEU score、ROUGE score等）和与现有方法的对比数据在论文中有详细描述（未知）。实验结果表明，该模型能够生成自然流畅的手语序列，并且在缺少音频模态的情况下也能保持较好的性能。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于开发手语翻译系统、手语教学工具和辅助沟通设备，从而促进听障人士与健听人士之间的交流。未来，该技术有望应用于智能客服、在线教育等领域，为听障人士提供更便捷、更高效的服务。

📄 摘要（原文）

Sign language understanding has made significant strides; however, there is still no viable solution for generating sign sequences directly from entire spoken content, e.g., text or speech. In this paper, we propose a unified framework for continuous sign language production, easing communication between sign and non-sign language users. In particular, a sequence diffusion model, utilizing embeddings extracted from text or speech, is crafted to generate sign predictions step by step. Moreover, by creating a joint embedding space for text, audio, and sign, we bind these modalities and leverage the semantic consistency among them to provide informative feedback for the model training. This embedding-consistency learning strategy minimizes the reliance on sign triplets and ensures continuous model refinement, even with a missing audio modality. Experiments on How2Sign and PHOENIX14T datasets demonstrate that our model achieves competitive performance in sign language production.