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解读AI手语翻译机的技术硬核
2021-05-31 [72753]
本文摘要:(公共编号:)根据2019年3月世界卫生组织发表的最近数据,世界人口的5%(约4.66亿人)患有残疾性听力障碍。

(公共编号:)根据2019年3月世界卫生组织发表的最近数据,世界人口的5%(约4.66亿人)患有残疾性听力障碍。预计到2050年这个数据将超过9亿。同时,手语作为听力障碍者用于很多语言,能够正确理解手语的完美者很少。

5月16日,腾讯优图实验室领导深圳市信息无障碍研究会发表了优图AI手语翻译机。根据官方资料,用户可以通过面对翻译机的照相机进行手语传达,在翻译机的画面界面之后慢慢地将手语切换成文字。公开发布资料显示,腾讯优图实验室成立于2012年,是腾讯三大人工智能实验室之一。

去年,腾讯优图实验室升级为腾讯计算机视觉研发中心。此外,与国际期刊《科学》达成协议,共享计算机视觉领域的资源和信息。

手语识别技术,狙击多年来任何技术的发展都不是一蹴而就的,特别是近年来,优图AI手语翻译机也不是第一个应用于手语的产品,到目前为止,手语识别技术已经发展了很多年,国内IT企业级科研大学也对这个技术进行了研究,这样的成果和产品的发售:2013年7月,微软公司团队和中国科学院计算技术研究所开展了合作,通过Kinect命令Windows创建了手语识别软件,根据手语动作的跟踪转换成为正常的b方法,对于201hinec语言研究者进行了解释,20年中国人工智能研究所需要的手语言识别技术研究所的合作,2hinecontor开展了2手语识别技术的困境和突破传统手语识别方法一般不针对特定的数据集设计合理的特征,利用这些特征展开动作和手势的分类。受限于人工特征设计和数据量的大小,这些方法在适应性、一般性和鲁棒性方面非常有限。

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近年来,由于大数据和深度自学技术的巨大变化,人工智能算法的发展也在上升,特别是在计算机视觉、音频处理和自然语言处理等方面,AI算法在很多应用和场景中构筑着陆,研究人员开始尝试应用于深度自学和数据驱动的算法来解决问题但是,与大部分计算机问题不同,手语特有的地域性、复杂性和多样性给AI算法带来了可玩性。不仅降低了数据采集和清除的成本,而且该技术的着陆也没有相当大的挑战,无法实际应用。目前,关于解决问题的听力障碍者交流问题的研究,其研究方向多集中在将文字转换为手语的相反,将听力障碍者的手语转换为文字是不可能的。

公开发表资料显示,腾讯优图实验室的手语识别数据集的复盖面积约为千句日常传达,900个常用词汇。另外,优图AI手语翻译机需要构建整个句子的识别和翻译,用户传达时可以连续传达整个句子,不需要原作的特定结束和连续动作,也需要在句子中故意中断或减慢速度。优图AI手语识别技术的构建方法根据官方资料,优图AI手语翻译机的核心技术是与听力障碍者手语传达高度相符的数据集和手语识别算法。

对于AI手语翻译机的手语识别数据集、特征提取器等重要技术能力,根据官方资料如下:手语识别数据集目前,AI手语翻译机的数据集复盖面积约为千句日常传达,900个常用词汇。除此之外,搜集数据集还考虑到了手语传递的地域性和多样性,包含了不一样的传递习惯和速率。

特征提取器融合了普通的2D卷积网和3D卷积网的优势,通过2D卷积网提取手语中的手势和身体姿势等静态信息,同时通过3D卷积网提取手语中普遍存在的微小而缓慢的转换动作的动态信息,最后结合这两个信息,产生最后的特征传达。通过融合视频中应用的动态、静态信息,构建利用完整的RGB视频图像展开手语识别。在句子传达中挖掘词级信息的算法在视频帧与最后输入之间重新添加了词级信息提取单元,词级信息提取单元利用长短时间的网络充分考虑特征提取器提取的信息,融合视频中相邻的信息,计算出词级特征传达。该单元使算法在句子中寻找语言传达的边界,提高各种地区传达的总结能力。

单句重复充分考虑句子中上下文的信息算法,在提取单词级信息的基础上,综合考虑整句子的上下文的信息,输入最后的识别结果。同时,为了增加用户在过程中使用的允许,技术团队在识别语言之前重新添加面部检查和动作检查两个模块,通过面部检查确认语言传达者的方向,通过动作检查判断用户是否在进行语言传达。优图AI手语翻译机的剑偏锋目前,AI手语识别技术受计算机性能、语料库非常丰富等因素的影响,但随着人工智能和图像识别技术的广泛关注,目前还包括世界广阔、商汤等国内独角兽企业、国内BAT、国外谷歌、微软公司、亚马逊智能语音技术给智能扬声器带来后,AI视觉技术能否给予类似的起爆硬件产品,至今为止更加关注的是参加者更大的智能照相机,腾讯优图这次发表的优图AI手语翻译机不可避免地被称为剑偏锋,更加简化了场景关于能否给特殊人群带来现实的便利性,现实中应用于场景的用户表现系统数据。

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