时间扩散器：一种考虑时间尺度的语码生成调制方法

《Engineering Applications of Artificial Intelligence》：Temporal diffuser: Timing scale-aware modulation for sign language production

SignSAM提出了一种单阶段、无注释手语生成框架，结合空间-时间U-Net架构和定时尺度感知调制模块，通过混合BERT和CLIP文本编码器增强语义对齐，利用多时间尺度注意力机制捕捉细粒度时空特征。实验表明，该模型在流畅性、准确性和自然性方面显著优于现有方法，在PHOENIX14T和How2Sign数据集上达到最优性能。

　　在当今社会，随着科技的不断进步，聋哑人作为特殊群体的沟通需求日益受到关注。手语作为聋哑人主要的交流方式，是一种复杂的视觉语言，它不仅包含手部动作，还涉及面部表情和身体语言。然而，传统的手语生成方法往往依赖于分阶段的处理流程，如从文本生成手语词（T2G）再到从手语词生成手语姿态（G2P），这种方法虽然在一定程度上实现了手语生成，但也存在诸如依赖手语词标注、需要复杂的词典以及在空间-时间精度上有所妥协等问题。因此，研究如何提升手语生成的效率和自然度，成为当前学术界和工业界共同关注的热点。

本文提出了一种名为Sign Language Production with Scale-Aware Modulation（SignSAM）的全新单阶段手语生成框架。该框架不依赖于手语词标注，而是直接从文本生成连续的手语姿态序列，从而保留了精细的时间细节。SignSAM的核心是一个空间-时间U-Net（STUNet），它通过联合对帧和手语特征进行降采样，学习紧凑的时序特征，从而在计算效率上优于传统U-Net或金字塔U-Net。为了进一步提升时间精度，本文还提出了一个名为Timing Scale-Aware Modulation（Timing-SAM）的模块，该模块通过融合多尺度时间分辨率，提高了手语动作的连贯性。实验结果表明，SignSAM在PHOENIX14T和How2Sign数据集上取得了最先进的性能，包括流畅度、准确性和自然度，展示了其在手语生成任务中的高效性和表达能力。

手语生成技术的发展对于促进聋哑人与健听人群之间的沟通具有重要意义。传统的手语生成方法通常采用两阶段流程，即先将语音转换为手语词（T2G），再将手语词转换为手语姿态（G2P）。然而，这种流程不仅增加了处理的复杂性，还可能导致阶段之间的误差传播，影响整体的效率和可扩展性。此外，手语生成不仅需要对文本内容进行理解，还要求对视觉信息进行深度分析，因此，多模态的文本编码方法成为研究重点。例如，CLIP（Contrastive Language-Image Pretraining）能够有效对齐视觉和文本概念，而BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）则在语言理解方面表现出色。本文采用了一种混合文本编码策略，将CLIP与BERT结合，以实现更丰富的语义表示。

在时间建模方面，许多现有的手语生成模型存在局限，它们通常采用固定的滑动窗口大小，导致难以捕捉长程依赖关系和多尺度时间特征。本文提出的Timing-SAM模块，结合了BiGRU（Bidirectional Gated Recurrent Unit）和Scale-Aware Modulation（SAM）机制，通过捕捉短期和长期的时间变化，增强了时间建模的精度和连贯性。STUNet架构则通过时间轴上的降采样和升采样，有效压缩时间信息并保留关键特征，从而实现高效的时序建模。

实验结果表明，SignSAM在多个评估指标上均优于现有的最先进的方法。在PHOENIX14T和How2Sign数据集上的表现，不仅展示了其在手语生成任务中的优势，也突显了其在处理不同语言和不同数据复杂度时的鲁棒性。此外，用户研究进一步验证了SignSAM生成的手语动作在视觉相似性和感知质量上的优越性，表明其在实际应用中的潜力。

然而，SignSAM仍然存在一些局限性。首先，它依赖于预训练的语言模型进行文本编码，而这些模型可能未能充分理解与手语相关的特定语义。其次，目前的SignSAM框架主要针对单语言进行设计，缺乏多语言支持，限制了其在跨语言和跨文化场景中的应用。此外，BiGRU模块的引入虽然提升了时间建模能力，但也增加了计算成本。最后，SignSAM目前仅能处理句子级别的生成，难以处理更复杂的段落结构。

为了进一步提升SignSAM的性能，未来的研究方向包括：1）增强文本编码模块，使其能够更好地捕捉与手语相关的语义信息；2）扩展生成能力至段落级别，以支持更自然的交流；3）探索多语言手语生成，利用跨语言的语义表示来实现更广泛的适用性；4）研究在有限监督或无监督条件下进行训练的方法，以提高模型在低资源环境下的可扩展性。

总的来说，SignSAM通过引入一种新型的单阶段手语生成框架，不仅提升了手语生成的效率和自然度，还为未来的研究提供了重要的参考。其结合了多模态文本编码和多尺度时间建模的优势，使得手语生成能够更精准地表达文本内容，同时保持动作的流畅性和连贯性。该方法在实际应用中具有广阔的前景，特别是在需要高效和高质量手语生成的场景中，如虚拟现实、沉浸式体验和无障碍技术开发等。