SARGes: Semantically Aligned Reliable Gesture Generation via Intent Chain

📄 arXiv: 2503.20202v1 📥 PDF

作者: Nan Gao, Yihua Bao, Dongdong Weng, Jiayi Zhao, Jia Li, Yan Zhou, Pengfei Wan, Di Zhang

分类: cs.CL, cs.AI, cs.HC, cs.RO

发布日期: 2025-03-26

💡 一句话要点

提出SARGes框架以解决语音同步手势生成问题

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

关键词: 语音同步手势 大型语言模型 意图链推理 人机交互 语义生成

📋 核心要点

  1. 现有方法在生成语义上有意义的手势时面临挑战，难以实现语音与手势的有效同步。
  2. SARGes框架通过构建意图链推理机制，利用大型语言模型解析语音内容并生成手势标签，提升生成的语义一致性。
  3. 实验结果显示，SARGes在手势标注准确率上达到50.2%，并且推理速度为0.4秒，表现出显著的效率提升。

📝 摘要（中文）

语音同步手势生成通过合成与语音同步的手势增强人机交互的真实感。然而，生成语义上有意义的手势仍然是一个挑战性问题。我们提出了SARGes，一个新颖的框架，利用大型语言模型（LLMs）解析语音内容并生成可靠的语义手势标签，随后指导有意义的语音同步手势合成。首先，我们构建了一个全面的语音同步手势图谱，并开发了基于LLM的意图链推理机制，系统性地解析和分解手势语义，按照图谱标准进行结构化推理，从而有效指导LLMs生成上下文相关的手势标签。实验结果表明，SARGes在语义对齐手势标注方面达到了50.2%的准确率，并实现了高效的单次推理（0.4秒）。

🔬 方法详解

问题定义：本论文旨在解决语音同步手势生成中的语义一致性问题。现有方法在生成手势时往往无法有效捕捉语音内容的语义信息，导致生成的手势缺乏上下文相关性。

核心思路：SARGes框架的核心思路是利用大型语言模型（LLMs）解析语音内容，生成可靠的语义手势标签，并通过意图链推理机制系统性地分解手势语义，从而指导手势生成。

技术框架：该框架主要包括三个模块：首先是构建语音同步手势图谱，接着是基于LLM的意图链推理机制，最后是手势标签生成模型。整个流程从解析语音内容到生成手势标签，再到合成手势，形成闭环。

关键创新：最重要的技术创新点在于引入了意图链推理机制，能够系统性地解析手势语义并生成上下文相关的手势标签，这一方法与传统的手势生成方法有本质区别。

关键设计：在模型训练中，采用了意图链注释的文本到手势标签数据集，并设计了轻量级的手势标签生成模型，确保了生成过程的高效性和准确性。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，SARGes在语义对齐手势标注方面达到了50.2%的准确率，相较于传统方法有显著提升。同时，单次推理时间仅为0.4秒，展示了其高效性和实用性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括虚拟现实、增强现实以及人机交互系统等。通过生成语义一致的手势，SARGes能够提升用户体验，使得机器与人类之间的互动更加自然和流畅。未来，该技术有望在教育、娱乐和医疗等多个领域发挥重要作用。

📄 摘要（原文）

Co-speech gesture generation enhances human-computer interaction realism through speech-synchronized gesture synthesis. However, generating semantically meaningful gestures remains a challenging problem. We propose SARGes, a novel framework that leverages large language models (LLMs) to parse speech content and generate reliable semantic gesture labels, which subsequently guide the synthesis of meaningful co-speech gestures.First, we constructed a comprehensive co-speech gesture ethogram and developed an LLM-based intent chain reasoning mechanism that systematically parses and decomposes gesture semantics into structured inference steps following ethogram criteria, effectively guiding LLMs to generate context-aware gesture labels. Subsequently, we constructed an intent chain-annotated text-to-gesture label dataset and trained a lightweight gesture label generation model, which then guides the generation of credible and semantically coherent co-speech gestures. Experimental results demonstrate that SARGes achieves highly semantically-aligned gesture labeling (50.2% accuracy) with efficient single-pass inference (0.4 seconds). The proposed method provides an interpretable intent reasoning pathway for semantic gesture synthesis.