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Aplicación de métodos estadísticos para la traducción de voz a Lengua de Signos

Authors
Publisher
Sociedad Española para el Procesamiento del Lenguaje Natural
Publication Date

Abstract

libro Aplicación de métodos estadísticos para la traducción de voz a Lengua de Signos Using statistical methods for translating speech into Sign Language B. Gallo, R. San-Segundo, J.M. Lucas, R. Barra, L.F. D’Haro, F. Fernández Grupo de Tecnología del Habla. Universidad Politécnica de Madrid. ETSIT. Ciudad Universitaria SN 28040. Madrid. Spain. [email protected] Resumen: Este artículo presenta un conjunto de experimentos para la realización de un sistema de traducción estadística de voz a lengua de signos para personas sordas. El sistema contiene un primer módulo de reconocimiento de voz, un segundo módulo de traducción estadística de palabras en castellano a signos en Lengua de Signos Española, y un tercer módulo que realiza el signado de los signos mediante un agente animado. La traducción se hace utilizando dos alternativas tecnológicas: la primera basada en modelos de subsecuencias de palabras y la segunda basada en transductores de estados finitos. De todos los experimentos, se obtienen los mejores resultados con el modelo que realiza la traducción mediante transductores de estados finitos con unas tasas de error de 26,06% para las frases de referencia, de 33,42% para la salida del reconocedor. Palabras clave: Traducción Automática Estadística, Lengua de Signos, subfrase, Transductor de Estados Finitos, Modelo de Lenguaje, Modelo de Traducción, alineamiento, tasa de errores de palabras. Abstract: This paper presents a set of experiments used to develop a statistical system from translating speech to sign language for deaf people. This system is composed of an Automatic Speech Recognition (ASR) system, followed by a statistical translation module and an animated agent that represents the different signs. Two different approaches have been used to perform the translations: a phrase-based system and a finite state transducer. The best results were obtained with the finite state transducer, with a word error rate of 26.06% for the reference text, an

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