阿塞拜疆手語數據集：用於指拼、單詞和句子翻譯的數據集及基準軟體

Core Concepts

文章介紹了一個名為 AzSLD 的阿塞拜疆手語數據集，該數據集旨在促進手語識別和翻譯系統的發展。

Abstract

數據集組成
AzSLD 數據集包含以下三個主要組成部分：

AzSLD Fingerspelling：包含 10,864 張靜態字母圖像和 3,587 個動態字母視頻，用於指拼識別。
AzSLD Words：包含 100 個最常出現詞彙的視頻，用於單詞級別的手語識別。
AzSLD Sentences：包含 500 個句子的視頻，每個句子由至少 18 位不同的手語使用者進行演示，並配有時間對齊的阿塞拜疆語句子翻譯，用於句子級別的手語識別和翻譯。
數據集特點

AzSLD 數據集是第一個公開發布的阿塞拜疆手語數據集，為阿塞拜疆手語識別和翻譯技術的發展提供了重要的數據資源。
數據集涵蓋了日常生活和社會服務場景中常用的詞彙和表達方式，具有較高的實用價值。
數據集採用了多視角拍攝和精細標註的方法，為手語識別和翻譯模型的訓練提供了豐富的信息。
數據集的倫理考量
在數據集的創建過程中，研究團隊嚴格遵守了相關的倫理準則，所有參與者都提供了知情同意，並確保了數據的隱私和安全。

AzSLD 數據集的發布對於促進阿塞拜疆手語識別和翻譯技術的發展具有重要意義，可以應用於以下方面：

開發基於深度學習的手語識別和翻譯系統。
研究阿塞拜疆手語的語言學特徵。
為聽障人士提供更便捷的溝通和信息獲取方式。

Key Insights Distilled From

AzSLD: Azerbaijani Sign Language Dataset for Fingerspelling, Word, and Sentence Translation with Baseline Software

by Nigar Alishz... at arxiv.org 11-21-2024

https://arxiv.org/pdf/2411.12865.pdf

Deeper Inquiries

AzSLD 數據集的發布將如何促進其他小語種手語識別和翻譯技術的發展？

AzSLD 數據集作為第一個公開發布的亞塞拜然手語數據集，為其他小語種手語識別和翻譯技術的發展提供了寶貴的參考和借鑒意義。其促進作用主要體現在以下幾個方面：

提供數據基礎： AzSLD 數據集包含了大量經過標註的手語視頻數據，涵蓋了手指拼寫、單詞和句子等多個層級，為其他小語種手語數據集的構建提供了參考範例。其他研究機構可以借鑒 AzSLD 的數據收集、標註和組織方式，快速構建本國或本地區的手語數據集，解決小語種手語數據資源匱乏的問題。
促進技術遷移： AzSLD 數據集發布的同時，還提供了數據加載器和基準模型代碼，為其他小語種手語識別和翻譯技術的研發提供了技術基礎。研究人員可以利用 AzSLD 數據集上訓練的預訓練模型，結合遷移學習等技術，快速適配到其他小語種手語識別和翻譯任務中，降低模型訓練成本，提高研發效率。
推動技術創新： AzSLD 數據集的發布，為手語識別和翻譯領域的研究者提供了新的數據資源和研究方向。研究者可以基於 AzSLD 數據集，探索新的手語特徵表示方法、模型訓練策略和評估指標，推動手語識別和翻譯技術的創新發展。

總之，AzSLD 數據集的發布為其他小語種手語識別和翻譯技術的發展提供了重要的數據基礎、技術支持和研究方向，將有力地促進該領域的發展，為更多聽障人士提供便捷的溝通服務。

如何評估在 AzSLD 數據集上訓練的模型在真實場景下的表現？

評估在 AzSLD 數據集上訓練的模型在真實場景下的表現至關重要，因為真實場景中存在著數據集未涵蓋的各種變數。以下是一些評估方法：

構建真實場景測試集： 收集真實場景下的 AzSL 手語視頻數據，並進行標註，構建一個獨立於 AzSLD 數據集的測試集。該測試集應盡可能涵蓋真實場景中可能出現的各種變數，例如不同的光照條件、背景環境、簽署者習慣和語速等。
跨數據集測試： 使用其他亞塞拜然手語數據集（如果存在）或其他手語數據集對模型進行測試，評估模型的泛化能力。
用戶評測： 邀請亞塞拜然手語的使用者對模型的識別和翻譯結果進行評估，例如通過問卷調查、訪談等方式收集用戶反饋，了解模型在實際使用中的準確性和易用性。
指標分析： 除了傳統的準確率、召回率等指標外，還可以結合手語識別和翻譯任務的特点，採用 BLEU、METEOR 等指標評估模型的翻譯質量。

在評估過程中，需要注意以下幾個方面：

數據的多樣性： 測試數據應盡可能涵蓋真實場景中可能出現的各種變數，以確保評估結果的可靠性。
評估指標的選擇： 選擇合適的評估指標，才能全面、客觀地反映模型的性能。
用戶參與： 聽障人士的參與對於評估模型的實用性和易用性至關重要。
通過以上評估方法，可以更全面地了解模型在真實場景下的表現，為模型的改進和優化提供參考依據。

如何利用 AzSLD 數據集開發更具互動性和趣味性的手語學習工具？

AzSLD 數據集為開發更具互動性和趣味性的手語學習工具提供了豐富的素材和可能性。以下是一些開發方向：

遊戲化學習：

設計手語識別遊戲，例如讓用戶觀看手語視頻，選擇正確的詞彙或句子，或者模仿視頻中的手勢進行練習，並根據識別結果給予獎勵和反饋，提高學習興趣。
開發虛擬手語老師，利用 AzSLD 數據集訓練手勢識別模型，讓虛擬老師能夠理解用户的 手語輸入，並進行實時互動和指導，提供個性化的學習體驗。

增強現實（AR）應用：

開發 AR 手語詞典，用戶可以通過手機或平板電腦摄像头扫描现实世界中的物體，應用程序會識別物體並顯示對應的 AzSL 手語視頻或動畫，讓學習更加直觀生動。
設計 AR 手語互動場景，例如模擬餐廳點餐、醫院問診等場景，讓用戶在虛擬環境中練習手語，並與虛擬角色進行互動，提高學習的趣味性和實用性。

個性化學習平台：

根據用户的學習進度和難點，利用 AzSLD 數據集構建個性化的學習內容和練習題庫，並提供學習進度追蹤、錯題分析等功能，幫助用戶更高效地學習手語。

手語資源分享平台：

構建一個基於 AzSLD 數據集的手語資源分享平台，讓用戶可以上傳和分享自己的手語學習資料、視頻和經驗，促進手語學習資源的交流和共享。

在開發過程中，需要注意以下幾個方面：

用戶體驗： 學習工具的界面設計、操作流程和互動方式應盡可能簡潔易懂，符合用户的 使用習慣，提高學習的趣味性和參與度。
內容的準確性和文化適應性： 學習內容應確保準確可靠，並符合亞塞拜然手語的語法規則和文化習慣，避免造成誤解。
技術的可行性和可持續性： 選擇合適的技术路线，确保学习工具的稳定性和可维护性，并不断更新内容和功能，提高用户粘性。
總之，利用 AzSLD 數據集可以開發出更具互動性和趣味性的手語學習工具，幫助更多人了解和學習手語，促進聽障人士與健聽人士之間的溝通和交流。