В статье проведен обзор существующих систем компьютерного сурдоперевода, выявлены их преимущества и недостатки. Рассматривается общий случай перевода (в обе стороны): со звучащего русского на русский язык жестов и наоборот. Предложен новый способ построения семантического блока системы компьютерного сурдоперевода. Для установления соответствия «слово-жест» определены лексические значения слов. Среди множества альтернатив на основе алгоритма семантического анализа за каждым словом закрепляется единственное лексическое значение. Для простых предложений разработаны и реализованы алгоритмы семантического анализа. Предложен способ перевода русского текста на русский жестовый язык на основе сопоставления синтаксических конструкций. Разработана соответствующая библиотека для определения синтаксических конструкций. Для создания архитектуры будущей системы распознавания жестов были рассмотрены существующие аппаратно-программные средства.
В статье представлена обзорная характеристика систем машинного перевода, предназначенных для жестовых языков и базирующихся на использовании семантического языка-посредника (интерлингвы). Рассматриваются принципы построения интерлингвы в двух разработках: ZARDOZ (многоязыковая система, ориентированная на ряд жестовых языков, в частности, американский, ирландский, японский) и Multi-path (система с многоходовой архитектурой, предназначенная для перевода с английского языка на американский жестовый язык). Обсуждение архитектуры этих систем и требований, обусловленных спецификой жестовых языков, проводится на содержательном уровне, без углубления в математические и технические детали. Цель статьи: способствовать пониманию проблем и стратегий формализации семантики жестовых языков в рамках систем автоматического перевода.
В статье дан аналитический обзор особенностей русского жестового языка и калькирующей жестовой речи, в том числе жестовых лексиконов и грамматических конструкций данного языка, а также возможных методов формализованного представления элементов словаря жестов. В ходе междисциплинарных исследований была адаптирована для задачи синтеза русского жестового языка виртуальная трехмерная модель аватара человека и предложена модель универсального многомодального аудиовизуального синтезатора русской звучащей речи и калькирующей жестовой речи по тексту.
1 - 3 из 3 результатов