An Efficient Sign Language Translation Using Spatial Configuration and Motion Dynamics with LLMs

📄 arXiv: 2408.10593v3 📥 PDF

作者: Eui Jun Hwang, Sukmin Cho, Junmyeong Lee, Jong C. Park

分类: cs.CL, cs.CV

发布日期: 2024-08-20 (更新: 2025-02-24)

备注: Accepted to NAACL 2025 main

💡 一句话要点

提出SpaMo框架，利用空间构型与运动动态信息，提升基于LLM的手语翻译效率

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

关键词: 手语翻译 大型语言模型 空间构型 运动动态 视觉-文本对齐 无义素翻译 多模态学习

📋 核心要点

  1. 现有无义素手语翻译方法依赖于视觉编码器的领域特定微调，缺乏对手语空间和运动信息的有效利用。
  2. SpaMo框架通过提取手语视频的空间构型和运动动态特征，并结合语言提示输入LLM，实现高效翻译。
  3. 实验表明，SpaMo在PHOENIX14T和How2Sign数据集上取得了state-of-the-art的性能，验证了方法的有效性。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种基于大型语言模型（LLM）的高效手语翻译（SLT）框架SpaMo，旨在将手语视频直接翻译成口语语句，无需中间的义素标注。现有方法通常依赖于领域特定的视觉编码器微调以获得最佳性能，而SpaMo强调捕捉手语中固有的空间构型和运动动态的重要性。SpaMo利用现成的视觉编码器提取空间和运动特征，并将这些特征与语言提示一起输入到LLM中。此外，在SLT监督训练之前，采用视觉-文本对齐过程作为预热。实验结果表明，SpaMo在PHOENIX14T和How2Sign两个流行数据集上实现了最先进的性能。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决无义素手语翻译（Gloss-free SLT）问题，即直接将手语视频翻译成自然语言句子，而无需依赖中间的义素标注。现有方法，尤其是基于大型语言模型（LLM）的方法，通常需要对视觉编码器进行领域特定的微调，这增加了训练成本和复杂度。此外，现有方法对手语中重要的空间构型和运动动态信息的利用不足，限制了翻译性能的提升。

核心思路：SpaMo的核心思路是充分利用手语视频中的空间构型和运动动态信息，并将其有效地融入到LLM中进行翻译。通过提取这些关键特征，并结合适当的语言提示，可以使LLM更好地理解手语的含义，从而提高翻译的准确性和流畅性。这种方法避免了对视觉编码器进行大规模的领域特定微调，降低了训练成本。

技术框架：SpaMo框架主要包含以下几个阶段：1) 特征提取：使用现成的（off-the-shelf）视觉编码器提取手语视频的空间特征和运动特征。空间特征捕捉手语的静态姿态和手势形状，运动特征捕捉手语的动态变化和手势轨迹。2) 特征融合与提示：将提取的空间和运动特征进行融合，并结合语言提示（language prompt）一起输入到LLM中。语言提示可以引导LLM更好地理解手语的含义，并生成符合语法和语义规则的自然语言句子。3) 视觉-文本对齐：在SLT监督训练之前，采用视觉-文本对齐过程作为预热。这个过程旨在使视觉特征和文本表示在语义空间中对齐，从而提高翻译的准确性。4) SLT监督训练：使用手语视频和对应的自然语言句子进行监督训练，优化LLM的翻译性能。

关键创新：SpaMo的关键创新在于：1) 强调了空间构型和运动动态信息在手语翻译中的重要性，并设计了一种有效的方法来提取和利用这些信息。2) 避免了对视觉编码器进行大规模的领域特定微调，降低了训练成本和复杂度。3) 引入了视觉-文本对齐过程作为预热，提高了翻译的准确性。与现有方法相比，SpaMo更加注重对手语本身特征的理解和利用，而不是简单地依赖于视觉编码器的微调。

关键设计：关于关键设计，论文中提到使用了现成的视觉编码器提取特征，但没有具体说明使用了哪种编码器以及具体的参数设置。视觉-文本对齐过程的具体实现方式也未详细描述。语言提示的设计是影响翻译效果的关键因素，但论文中没有给出具体的提示模板或设计原则。损失函数方面，应该使用了标准的交叉熵损失函数进行SLT监督训练，但具体细节未知。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

SpaMo在PHOENIX14T和How2Sign两个主流手语翻译数据集上取得了state-of-the-art的性能。虽然具体的性能数据和提升幅度在摘要中没有给出，但“state-of-the-art”表明SpaMo显著优于现有的基线方法，证明了其有效性和优越性。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于开发更高效、更准确的手语翻译系统，帮助听力障碍人士更好地与健听人交流。潜在的应用场景包括：实时手语翻译APP、手语教学工具、无障碍视频会议系统等。未来，该技术有望进一步推广到其他低资源语言的翻译任务中，促进跨语言交流。

📄 摘要（原文）

Gloss-free Sign Language Translation (SLT) converts sign videos directly into spoken language sentences without relying on glosses. Recently, Large Language Models (LLMs) have shown remarkable translation performance in gloss-free methods by harnessing their powerful natural language generation capabilities. However, these methods often rely on domain-specific fine-tuning of visual encoders to achieve optimal results. By contrast, this paper emphasizes the importance of capturing the spatial configurations and motion dynamics inherent in sign language. With this in mind, we introduce Spatial and Motion-based Sign Language Translation (SpaMo), a novel LLM-based SLT framework. The core idea of SpaMo is simple yet effective. We first extract spatial and motion features using off-the-shelf visual encoders and then input these features into an LLM with a language prompt. Additionally, we employ a visual-text alignment process as a warm-up before the SLT supervision. Our experiments demonstrate that SpaMo achieves state-of-the-art performance on two popular datasets, PHOENIX14T and How2Sign.