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Theses Year : 2023

Learning sign language from subtitles

Apprentissage de la langue des signes à partir des sous-titres

Abstract

Sign languages are an essential means of communication for deaf communities. Sign languages are visuo-gestual languages using the modalities of hand gestures, facial expressions, gaze and body movements. They possess rich grammar structures and lexicons that differ considerably from those found among spoken languages. The uniqueness of transmission medium, structure and grammar of sign languages requires distinct methodologies. The performance of automatic translations systems between high-resource written languages or spoken languages is currently sufficient for many daily use cases, such as translating videos, websites, emails and documents. On the other hand, automatic translation systems for sign languages do not exist outside of very specific use cases with limited vocabulary. Automatic sign language translation is challenging for two main reasons. Firstly, sign languages are low-resource languages with little available training data. Secondly, sign languages are visual-spatial languages with no written form, naturally represented as video rather than audio or text. To tackle the first challenge, we contribute large datasets for training and evaluating automatic sign language translation systems with both interpreted and original sign language video content, as well as written text subtitles. Whilst interpreted data allows us to collect large numbers of hours of videos, original sign language video is more representative of sign language usage within deaf communities. Written subtitles can be used as weak supervision for various sign language understanding tasks. To address the second challenge, we develop methods to better understand visual cues from sign language video. Whilst sentence segmentation is mostly trivial for written languages, segmenting sign language video into sentence-like units relies on detecting subtle semantic and prosodic cues from sign language video. We use prosodic cues to learn to automatically segment sign language video into sentence-like units, determined by subtitle boundaries. Expanding upon this segmentation method, we then learn to align text subtitles to sign language video segments using both semantic and prosodic cues, in order to create sentence-level pairs between sign language video and text. This task is particularly important for interpreted TV data, where subtitles are generally aligned to the audio and not to the signing. Using these automatically aligned video-text pairs, we develop and improve multiple different methods to densely annotate lexical signs by querying words in the subtitle text and searching for visual cues in the sign language video for the corresponding signs.
Les langues des signes sont un moyen de communication essentiel pour les communautés sourdes. Elles sont des langues visuo-gestuelles, qui utilisent comme modalités les mains, les expressions faciales, le regard et les mouvements du corps. Elles ont des structures grammaticales complexes et des lexiques riches qui sont considérablement différents de ceux que l'on trouve dans les langues parlées. Les spécificités des langues des signes en termes de canaux de communication, de structure et de grammaire exigent des méthodologies distinctes. Les performances des systèmes de traduction automatique entre des langues écrites ou parlées sont actuellement suffisantes pour de nombreux cas d'utilisation quotidienne, tels que la traduction de vidéos, de sites web, d'e-mails et de documents. En revanche, les systèmes de traduction automatique pour les langues des signes n'existent pas en dehors de cas d'utilisation très spécifiques avec un vocabulaire limité. La traduction automatique de langues des signes est un défi pour deux raisons principales. Premièrement, les langues des signes sont des langues à faibles ressources avec peu de données d'entraînement disponibles. Deuxièmement, les langues des signes sont des langues visuelles et spatiales sans forme écrite, naturellement représentées sous forme de vidéo plutôt que d'audio ou de texte. Pour relever le premier défi, nous fournissons de grands corpus de données pour l'entraînement et l'évaluation des systèmes de traduction automatique en langue des signes, avec des contenus vidéo en langue des signes interprétée et originale, ainsi que des sous-titres écrits. Alors que les données interprétées nous permettent de collecter un grand nombre d'heures de vidéos, les vidéos originalement en langue des signes sont plus représentatives de l'utilisation de la langue des signes au sein des communautés sourdes. Les sous-titres écrits peuvent être utilisés comme supervision faible pour diverses tâches de compréhension de la langue des signes. Pour relever le deuxième défi, cette thèse propose des méthodes permettant de mieux comprendre les vidéos en langue des signes. Alors que la segmentation des phrases est généralement triviale pour les langues écrites, la segmentation des vidéos en langue des signes en phrases repose sur la détection d'indices sémantiques et prosodiques subtils dans les vidéos. Nous utilisons des indices prosodiques pour apprendre à segmenter automatiquement une vidéo en langue des signes en unités de type phrase, déterminées par les limites des sous-titres. En développant cette méthode de segmentation, nous apprenons ensuite à aligner les sous-titres du texte sur les segments de la vidéo en langue des signes en utilisant des indices sémantiques et prosodiques, afin de créer des paires au niveau de la phrase entre la vidéo en langue des signes et le texte. Cette tâche est particulièrement importante pour les données interprétées, où les sous-titres sont généralement alignés sur l'audio et non sur la langue des signes. En utilisant ces paires vidéo-texte alignées automatiquement, nous développons et améliorons plusieurs méthodes différentes pour annoter de façon dense les signes lexicaux en interrogeant des mots dans le texte des sous-titres et en recherchant des indices visuels dans la vidéo en langue des signes pour les signes correspondants.
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Origin : Version validated by the jury (STAR)

Dates and versions

tel-04055873 , version 1 (03-04-2023)

Identifiers

  • HAL Id : tel-04055873 , version 1

Cite

Hannah Bull. Learning sign language from subtitles. Computer Vision and Pattern Recognition [cs.CV]. Université Paris-Saclay, 2023. English. ⟨NNT : 2023UPASG013⟩. ⟨tel-04055873⟩
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