Traducción automática y continua de lengua de señas utilizando representaciones intermedias basadas en glosas

La ausencia de una comunicación efectiva con la población sorda representa la principal brecha social en esta comunidad. Además, la lengua de señas, que constituye la principal herramienta de comunicación de los sordos, es ágrafa, es decir, no existe una representación escrita. En consecuencia, uno de los principales retos actuales es la traducción automática entre la representación espaciotemporal de los signos y el lenguaje de texto natural. En el estado de arte, enfoques recientes se basan en arquitecturas codificador-decodificador, donde las estrategias más relevantes integran módulos de atención para mejorar las correspondencias no lineales, sin embargo, siguen estando limitadas por la información redundante de las secuencias de video. Además, muchas de estas aproximaciones requieren complejos esquemas de entrenamiento y arquitectura para lograr predicciones razonables, debido a la ausencia de proyecciones de texto intermedias. Las glosas son proyecciones escritas nativas de un símbolo semántico, expresado a partir de un conjunto de señas, que pueden ser clave como representación intermedia para lograr traducciones coherentes. Este trabajo introduce una arquitectura transformer multitarea que incluye una representación de aprendizaje de glosas para lograr una traducción más adecuada. El enfoque propuesto incluye una representación de movimiento densa que exalta los gestos e incluye información cinemática, un componente clave en la lengua de señas. A partir de esta representación es posible evitar información de fondo y explotar la geometría de las señas, además, incluye representaciones espaciotemporales que facilitan el alineamiento entre los gestos y las glosas como representación textual intermedia. El enfoque propuesto supera las estrategias evaluadas en el estado del arte en el conjunto de datos CoL-SLTD, logrando un BLEU-4 de 72,64% en la división 1 y un BLEU-4 de 14,64% en la división 2. Además, la estrategia fue validada en el conjunto de datos RWTH-PHOENIX-Weather 2014 T, logrando un notable BLEU-4 de 11,58%.

• Autores: Mendoza López, Fredy Alejandro
• Tipo de recurso: Trabajo de grado de pregrado
• Fecha de publicación: 2022
• Institución: Universidad Industrial de Santander
• Repositorio: Repositorio UIS
• Idioma: spa
• OAI Identifier: oai:noesis.uis.edu.co:20.500.14071/11324
• Acceso en línea: https://noesis.uis.edu.co/handle/20.500.14071/11324; https://noesis.uis.edu.co
• Palabra clave: Traducción continua de lengua de señas; Representación cinemática; Glosas; Análisis de video; Transformer; Representaciones de aprendizaje profundo; Continuous sign language translation; Kinematic representation; Glosses; Video analysis; Transformer; Deep learning representations
• Rights: openAccess
• License: Attribution-NonCommercial 4.0 International (CC BY-NC 4.0)