基于全局注意力机制的汉语手语词翻译

　　摘 要 针对使用卷积神经网络结构结合循环神经网络结构的模型在手语翻译任务中难以关注到手语视频序列中关键帧的问题，提出了一种结合全局注意力机制的手语翻译模型.该模型在长短时记忆网络中嵌入全局注意力机制，通过计算当前隐藏状态和源隐藏状态之间的相似度并得出对齐向量，让模型学习对齐权重，使模型关注到长手语视频序列中的关键帧，从而提升模型翻译的准确率 . 实验结果表明：加入全局注意力机制的模型在DEVISIGN_D数据集上的准确率优于3DCNN、CNN+LSTM等主流模型，并且在100分类的短手语词和长手语词数据集上，分别与未使用注意力机制的模型进行了对比，其准确率提升 0.87%和 1.60%，证明该注意力机制可以有效地提升模型翻译的准确率.

　　关键词 手语翻译;全局注意力机制;长短时记忆网络

　　据统计，截止到 2020 年我国听力残疾人数约2780 万人，占全国残疾人总数的 30% 以上 . 而聋哑人之间的相互交流以及其同非聋哑人的相互交流主要依靠手语进行 .因此高精度的手语翻译算法对于解决聋哑人的交流问题有着重大意义 .手语又可以细分为手指语和手势语，其中前者用手指的指示变化代表字母数字，通过字母拼写出词，常常作为聋哑人教育的交流工具;而后者则以手部动作结合上肢动作进行表达，平时所说的手语大多指手势语，手势语也是聋哑人沟通的主要方式 .

　　本文的研究重点主要放在手势语的孤立词翻译.在手势语翻译的早期研究中，研究人员大多采用人工设置特征辅以分类器的传统方法，如 ZHOU等[1]提出了一种基于全局模板的动态时间规整算法，该算法通过统计方法，将定义的手势样本离散化形成全局模板，并在180个手势识别上取得了95.6%的准确率 .ZHANG 等[2]提出了一种自适应的隐马尔可夫模型，该模型从形状上下文的轨迹特征中获取时空特征，通过融合轨迹和手形概率的组合方法进行汉语手语识别，并在自建数据集上获得了86%的准确率 .

　　YE等[3]将隐马尔科夫模型与支持向量机结合构建了一个多层体系结构的分类器，并根据结果动态更新易混淆集来优化，取得了89.4%的准确率.虽然传统的手语翻译方法取得了一定成果，但其翻译的准确率依赖于人工设置特征的有效性 .汉语手语词种类较多，且部分手语词手势动作较为复杂，给人工设置特征造成了一定困难，同时人工设置特征是一个非常耗时的工作，这也导致了传统的手语翻译方法很难拓展到更大的手语数据集上.近年来随着计算机算力的提升和基于深度学习的计算机视觉的发展，在手语翻译领域越来越多的学者开始进行基于深度学习的手语翻译方法研究 .KOLLER 等[4]提出的混合卷积神经网络和隐马尔可夫模型，结合了卷积神经网络的识别能力和隐马尔可夫模型的序列建模能力，在 PHOENIX-2014数据集上取得了较好的结果.

　　HUANG等[5]提出了一种新的三维卷积神经网络，它可以自动从原始视频流中提取出具有鉴别性的时空特征，从而避免特征设计 . 作者通过使用多通道视频流作为输入，整合颜色、深度、轨迹信息，并在微软 Kinect 收集的数据集上验证了该方法的有效性.YANG等[6]将卷积神经网络与长短时记忆网络结合，构建了一个可用于连续手语翻译的模型，其借助卷积神经网络将手语视频中抓取的图像信息转换为矢量，然后使用长短时记忆网络完成序列学习任务，并在自建数据集上取得了较高的准确率 .2014 年注意力机制[7]在自然语言处理领域被提出之后便成为国内外学者的研究热点，也有部分学者将注意力机制应用到手语翻译的研究中 .

　　如 ZHOU 等[8]使用自注意力网络作为全局特征提取器结合CTC(连接时序分类)进行手语翻译 ，并 在 RWTH-PHOENIX-Weather 2014 取 得 了31.3% 的词错率 .SLIMANE 等[9]提出了一种用于连续手语的注意力网络，该网络通过注意力机制将手部特征与时空上下文进行聚合以更好地识别，并在RWTH-PHOENIX-Weather 2014 数据集上验证了该方法的有效性.为进一步提升手语词翻译的准确率，并克服上述方法由于手语动作视频较长导致模型不能有效地关注到复杂手语词动作的上下文信息的问题，本文在传统卷积神经网络结合长短时记忆网络的翻译模型中添加了一个全局注意力机制以解决上述问题，并与其他算法的翻译准确率进行了比较.

　　1 基于注意力机制的手语翻译方法

　　1.1 整体网络结构以 RGB 手语视频作为输入的手语翻译任务可以转换为一个视频多分类任务 .在汉语手语词的翻译中需要关注时间特征与空间特征，将视频中手语动作的时空特征结合才能提取出手语动作的语义 .故对于手语视频需先将其逐帧分割成图像，通过对图像的卷积操作来提取单帧图像的空间特征，按照视频中的时间顺序将所提取的单帧图像的空间特征组成特征序列之后，再提取特征序列的时间特征，由此通过时空特征信息对手语视频进行翻译.手语翻译的模型由用于提取空间特征的卷积神经网络、用于提取时间特征的长短时记忆网络、用于帮助模型关注序列中关键部分的全局注意力机 制 组 成 ，其 中 对 于 卷 积 神 经 网 络 本 文 选 用ResNet34. 数据经预处理之后输入到模型中，由ResNet34对单帧手语图像特征进行提取，并以固定的帧数将所提取出的空间特征组成特征序列，经由一个线性层送入LSTM中对空间特征序列的时间特征进行提取，然后将时空特征送入注意力层 . 注意力层中所使用的全局注意力机制可以通过一个可训练的参数来计算对齐向量，最终得出上下文向量(1.4节)，由此可以使模型关注到手语视频中的关键帧.最后通过softmax层进行分类输出.

　　1.2 基于ResNet的空间特征提取若要完成手语词的高精度翻译，则需对于单帧图像中手语动作的空间特征提取尽可能得充分，从而保证能够完整地获取到手势特征 .为满足这点需求，用于提取空间特征的网络层数势必会增加，而传统的卷积神经网络如 VGG[10]和 GoogleNet[11]随着层数的增加有可能出现过拟合、梯度消失和梯度爆炸等问题;另一方面随着网络层数的加深，计算资源消耗也会大量增加 . 而 HE 等[12]提出的深度残差网络可以有效地避免以上问题，ResNet由残差块堆叠而成，核心思想就是通过跳转连接的方式来解决随着层数加深网络退化的问题，其中残差块结构如图 2 所示 . 其中 x 为输入，F ( x) 为映射函数，期望的最终映射输出H ( x) = F ( x) + x，其结果就是映射函数与输入之和 . 若 F ( x) = 0，则构成了一个恒等映射 .该方法可以有效地解决深度网络的梯度消失或爆炸等问题.

　　1.3 基于LSTM的时序特征

　　提取对于 ResNet34所提取的空间特征序列，需要提取时序特征从而获取手语视频动作的时空特征，再进行翻译，而循环神经网络结构可以很好地处理时序信息，其中长短时记忆网络[13]在RNN结构的网络中表现较为优秀[14]，尤其是其能够学习长期的依赖关系，用于处理手语翻译这类在前后时序关系上存在依赖的问题尤为合适。

　　1.4 基于全局注意力机制的计算网络本文为解决ResNet-LSTM模型在处理长手语视频时由于特征序列较长从而导致手语翻译的准确率下降的问题，在模型中嵌入了一种全局注意力机制[15]，如图5中虚线所框，注意力模块帮助模型关注到特征序列中对于翻译结果更为有用的部分，提升模型的翻译准确率.

　　2 实验分析

　　2.1 数据集与数据

　　预处理本实验采用的数据集为中国科学技术大学所采集的DEVISIGN_D数据集[16].该数据集是DEVISIGN数据集的子集，包含了500个汉语手语的常用词，其中每个词语由RGB视频和深度骨架信息构成.数据集由8名不同的手语表演者演示.对于其中4名表演者每个手语词汇录制两遍，另外 4 名表演者每个手语词汇录制一遍，总共6000组数据.首先将手语视频数据逐帧分割成图像，通过观察分割成帧后的图像可知其中包含部分无关的背景信息，而数据集中手语表演者均处在中间位置，故对图片进行粗略裁剪，仅保留图像中间包含手语表演者的矩形部分.

　　通过观察裁剪后的图像发现存在大量的无用帧，即手语表演者开始录制视频时的静止画面和抬手动作.此类无用帧对于整个手语序列无任何实际意义，而且大量的无用帧也会影响模型的训练速度.对于此类无用帧的剔除，本实验选取每个手语视频分割后的第一帧图像作为基准图像，用其余图像与基准图像计算两张图像的余弦相似度，若大于某阈值则剔除 .在确定阈值时根据经验选定阈值范围，并通过多组实验确定阈值设定为 0.997 时效果最好 . 对于剔除无用帧之后的 6000 组图像采用翻转、旋转的方法增强数据集，使数据集扩大到原来的4倍.

　　2.2 实验配置与训练

　　实验中使用Pytorch 1.8框架实现本文所提出的模型，并进行训练和测试.操作系统为Ubuntu18.04，GPU为NVIDIARTX 3090，处理器为Intel(R)Xeon(R)Glod 5218 R，内存为64 G.由于本文研究的是汉语连续手语词的翻译，故使用连续视频帧作为输入，设置连续的16帧图像为一个输入序列 . 为减少训练时间，实验中加载了Pytorch提供的ResNet34预训练模型。

　　2.3 实验结果分析

　　本文提出的在 LSTM 中嵌入全局注意力机制的模型与其他手语翻译模型在DEVISIGN_D数据集上准确率的对比.本文模型的准确率高于其他模型 .对于 HMM-DTW 这样使用传统方法的模型，由于缺乏深度学习方法的特征提取能力，受限于人工特征设置，导致该模型在使用了RGB 视频和深度骨架信息两种数据作为输入的情况下准确率虽优于DNN，但仍低于大多数深度学习模型 .3DCNN 模型在传统 2DCNN 基础上增加了一个维度，可以用于处理时间维度 . 但其对时间维度的处理依赖于连续图像的卷积计算，所以也没有取得较好的结果 .CNN 与 LSTM 相结合的模型使用CNN 提取图像特征、LSTM 提取时序特征达到手语视频翻译的目的.由于传统CNN随着网络层数的加深会出现退化，导致 CNN 对图像特征的提取有限 .通过将 CNN 换成 ResNet34 可以解决网络退化的问题，并加深网络深度进一步提取图像特征.

　　本文所提出的基于全局注意力机制模型准确率较 ResNet34+LSTM 提升 1.91% 达到 86.24%. 通过分析，本文模型在空间特征提取方面采用 ResNet34加深网络层数，能更好地提取空间特征信息 . 在时序特征提取时加入了全局注意力机制，使模型可以关注到整个手语动作序列中对翻译出手语语义更为重要的部分，从而获得了更高的准确率.

　　2.4 注意力机制分析

　　为进一步研究在模型中嵌入的全局注意力机制对模型的影响，证明其对长手语视频翻译的有效性，本文从DEVISIGN_D中划分出了两个子集：一个子集为视频长度较短的 100 类手语视频，称其为DEVISIGN_DS;另一个为视频长度较长的 100 类手语视频，称其为DEVISIGN_DL.

　　使用这两个100分类的数据集和DEVISIGN_D，分别在添加注意力机制和未添加注意力机制的情况下对模型进行训练，并且两者参数设置相同。结果表明：添加了注意力机制的模型在 3 个数据集中的准确率均高于未添加注意力机制的模型 .通过对比模型添加注意力机制前后在 DEVISIGN_DS 和 DEVISIGN_DL 上的准确率，可知模型对长序列手语视频翻译准确率的提升更大，证明了该注意力机制可以有效地关注到长手语视频序列中的关键帧，同时也证明了该注意力机制添加到模型中的有效性.

　　3 结论

　　为使手语翻译模型更好地关注到手语序列中的关键部分，本文在 ResNet 和 LSTM 组合的模型中嵌入全局注意力机制，对手语词进行翻译 . 该模型首先通过残差网络来提取单帧手语图像的空间特征;然后将多个连续帧的空间特征组成特征序列输入到长短时记忆网络提取时序特征;最后通过模型中所嵌入的全局注意力机制计算出序列中哪些部分对手语视频翻译的影响更大，进而达到使模型能自己关注手语视频中关键帧的目的 . 结果表明：加入注意力机制的模型对比未加入注意力机制的模型翻译准确率有所提升，加入注意力机制之后的模型优于其他模型 .在下一步工作中将尝试将此方法由手语词的翻译扩展到手语句的翻译，并优化注意力机制带来的计算开销.

　　参 考 文 献：

　　[1] ZHOU Z，DAI Y，LI W. Gesture recognition based onglobal template DTW for Chinese sign language[J].Journal of Intelligent & Fuzzy Systems，2018，35(2)：1969-1978.

　　[2] ZHANG J，ZHOU W，XIE C，et al. Chinese signlanguage recognition with adaptive HMM[C]//IEEE.2016 IEEE International Conference on Multimedia andExpo. Seattle：IEEE，2016：1-6.

　　[3] YE J，YAO H，JIANG F. Based on HMM and SVMmultilayer architecture classifier for Chinese signlanguage recognition with large vocabulary[C]//IEEE.3rd International Conference on Image and Graphics.Hong Kong：IEEE，2004：377-380.

　　[4] KOLLER O，ZARGARAN S，NEY H，et al. Deep sign：Enabling robust statistical continuous sign languagerecognition via hybrid CNN-HMMs[J]. InternationalJournal of Computer Vision，2018，126(12)：1311-1325.

　　[5] HUANG J，ZHOU W，LI H，et al. Sign languagerecognition using 3d convolutional neural networks[C]//IEEE. 2015 IEEE International Conference onMultimedia and Expo. Turin：IEEE，2015：1-6.

　　[6] YANG S，ZHU Q. Continuous Chinese sign languagerecognition with CNN-LSTM [C]//IACSIT. 9th International Conference on Digital Image Processing.International Society for Optics and Photonics. HongKong：IACSIT，2017，10420：104200F.

　　选自期刊《中南民族大学学报(自然科学版)》第 41 卷第 4 期

　　作者信息：朱连淼，杨波*，郭佳君，陈晓燚(中南民族大学 计算机科学学院，武汉 430074)

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