Leveraging the Power of MLLMs for Gloss-Free Sign Language Translation

📄 arXiv: 2411.16789v2 📥 PDF

作者: Jungeun Kim, Hyeongwoo Jeon, Jongseong Bae, Ha Young Kim

分类: cs.CV, cs.CL

发布日期: 2024-11-25 (更新: 2025-08-25)

备注: Accepted by ICCV 2025

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

MMSLT：利用多模态大语言模型实现无词汇手语翻译

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

关键词: 手语翻译 多模态学习 大型语言模型 无词汇翻译 视频理解

📋 核心要点

  1. 手语翻译的关键挑战在于弥合模态差异，并识别手语组件中的细微变化以准确理解其含义。
  2. MMSLT框架利用MLLM生成手语组件的详细文本描述，并通过多模态-语言预训练模块对齐视频和文本特征。
  3. 实验结果表明，MMSLT在PHOENIX14T和CSL-Daily数据集上取得了SOTA性能，验证了MLLM在手语翻译中的有效性。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种名为多模态手语翻译（MMSLT）的全新无词汇手语翻译框架，该框架充分利用了现成的多模态大型语言模型（MLLM）的表征能力。具体而言，我们使用MLLM生成手语组件的详细文本描述。然后，通过我们提出的多模态-语言预训练模块，我们将这些描述特征与手语视频特征集成，以在口语句子空间中对齐它们。我们的方法在基准数据集PHOENIX14T和CSL-Daily上实现了最先进的性能，突出了MLLM在手语翻译中有效利用的潜力。代码已在https://github.com/hwjeon98/MMSLT上提供。

🔬 方法详解

问题定义：手语翻译（SLT）旨在将手语视频转换为口语文本。现有方法通常依赖于中间的“gloss”表示（类似于音标），但这种方式会引入信息损失，并且gloss的标注成本很高。因此，直接进行“gloss-free”的手语翻译是一个重要的研究方向。

核心思路：本文的核心思路是利用多模态大语言模型（MLLM）强大的视觉理解和文本生成能力，将手语视频中的视觉信息转化为详细的文本描述，然后将这些描述与视频特征融合，从而实现更准确的手语翻译。这种方法避免了对gloss的依赖，可以直接学习视频到文本的映射。

技术框架：MMSLT框架主要包含以下几个模块：1) 视频特征提取模块：用于提取手语视频的视觉特征。2) MLLM描述生成模块：利用MLLM对手语视频的关键帧或片段生成详细的文本描述。3) 多模态-语言预训练模块：将视频特征和MLLM生成的文本描述进行融合，并在口语句子空间中对齐。4) 解码器：将对齐后的特征解码为目标口语句子。

关键创新：该论文的关键创新在于利用MLLM生成手语组件的详细文本描述，并将其与视频特征融合。这种方法充分利用了MLLM的视觉理解和文本生成能力，避免了对gloss的依赖，从而实现了更准确的gloss-free手语翻译。此外，提出的多模态-语言预训练模块能够有效地对齐视频和文本特征，进一步提升了翻译性能。

关键设计：在MLLM描述生成模块中，可以选择不同的MLLM模型，例如BLIP-2或Flamingo。多模态-语言预训练模块可以使用对比学习或生成式学习等方法进行训练。损失函数可以包括翻译损失（例如交叉熵损失）和对齐损失（例如对比损失）。具体的网络结构和参数设置需要根据具体的实验进行调整。

🖼️ 关键图片

fig_0
fig_1
fig_2

📊 实验亮点

MMSLT在PHOENIX14T和CSL-Daily两个基准数据集上取得了state-of-the-art的性能。具体来说，在PHOENIX14T数据集上，MMSLT的BLEU-4得分相比之前的最佳模型提升了显著的幅度。这些结果表明，利用MLLM进行gloss-free手语翻译具有巨大的潜力。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于开发更准确、更自然的实时手语翻译系统，帮助听力障碍人士更好地与健听人交流。此外，该技术还可以应用于手语教学、手语内容创作等领域，促进手语的普及和发展。未来，该技术有望集成到智能手机、平板电脑等移动设备中，为听力障碍人士提供更加便捷的交流工具。

📄 摘要（原文）

Sign language translation (SLT) is a challenging task that involves translating sign language images into spoken language. For SLT models to perform this task successfully, they must bridge the modality gap and identify subtle variations in sign language components to understand their meanings accurately. To address these challenges, we propose a novel gloss-free SLT framework called Multimodal Sign Language Translation (MMSLT), which leverages the representational capabilities of off-the-shelf multimodal large language models (MLLMs). Specifically, we use MLLMs to generate detailed textual descriptions of sign language components. Then, through our proposed multimodal-language pre-training module, we integrate these description features with sign video features to align them within the spoken sentence space. Our approach achieves state-of-the-art performance on benchmark datasets PHOENIX14T and CSL-Daily, highlighting the potential of MLLMs to be utilized effectively in SLT. Code is available at https://github.com/hwjeon98/MMSLT.