基于视觉 - 语言预训练的无手语互译（GFSLT-VLP）方法通过结合对比式语言 - 图像预训练（CLIP）和掩码自监督学习，构建了一个端到端的模型，实现了在 PHOENIX14T 数据集上的 BLEU-4 分数大幅提升（> +5），取得了与最先进的无手语互译方法相当的竞争性结果。

Jul, 2023

本研究提出了一种任务感知的指令网络，即 TIN-SLT，用于手语翻译，通过引入指令模块和基于学习的特征融合策略到 Transformer 网络中，从而充分利用预训练模型的语言能力来进一步提高翻译性能。另外，通过探索手语词汇和目标口语的表示空间，我们提出了一种多级数据增强方案来调整训练集的数据分布。我们在两个具有挑战性的基准数据集 PHOENIX-2014-T 和 ASLG-PC12 上进行了大量实验，其中我们的方法在 BLEU-4 方面的表现比以前的最佳解决方案提高了 1.65 和 1.42。

Apr, 2022

本研究引入了一种新型的基于 Transformer 的架构，通过使用 CTC loss 将连续手语识别和翻译结合在一起，从而实现了端到端的训练。我们的手语翻译器在标准评估数据集 PHOENIX14T 上实现了最先进的手语翻译效果，超越了传统的手语视频到口语 / 手语关键词到口语机器翻译模型。

Mar, 2020

利用大规模预训练视觉和语言模型通过轻量级适配器实现无语言标注的手语翻译的新型框架 Sign2GPT，在两个公共基准手语翻译数据集上评估并取得明显优于现有技术的无语言标注翻译性能提升。

May, 2024

提出一种转录目标单语言数据为其伪吉祥语的简单高效的规则转换方法，从而增强 SLT 翻译的自动化，实验结果表明，该方法能够显着提高 SLT 的性能，尤其是在 PHEONIX-WEATHER 2014T 和 ASLG-PC12 等两个 SLT 基准数据集上实现了最新成果。

Apr, 2023

为了解决手语翻译领域（SLT）中数据不足和模态差异问题，本文提出了一种简单的统一神经模型 SLTUNET，并采用跨模态表示共享的策略，使其支持多个 SLT 相关任务的联合建模，其中包括手语翻译，手势码翻译和手语转文本翻译等。实验结果表明，SLTUNET 在使用机器翻译数据和优化技术进行改进后，在 PHOENIX-2014T 和 CSL-Daily 数据集上取得了具有竞争力的甚至达到最先进的性能，也首次使用 DGS 语料库进行 SLT，进一步证明了 SLTUNET 的有效性。

May, 2023

本文介绍了 OpenASL 数据集，包含超过 200 名大规模美国手语（ASL）- 英语翻译中对手语搜索作为预训练工作的技术和融合口型和手势特征等技术，这些技术相比基线模型产生了一致的显著提高。

May, 2022

该研究提供了一个公开的跨数据集转移学习基准，通过两个公开的土耳其手语识别数据集进行评估，使用基于时间图卷积的手语识别方法研究了五种有监督的转移学习方法，实验证明专业的有监督转移学习方法可以在闭集和部分集的数据集转移学习中获得比微调更好的性能。

Mar, 2024

该研究提出了两个基于规则的启发式方法，从而提高了手语到文本翻译的机器翻译准确性，并成功地将美国手语（ASL）翻译成英语和德国手语（DGS）翻译成德语。

May, 2021

本研究提出了一种标志性的回译（SignBT）方法，利用大规模口语文本来协助手语翻译（SLT）的训练。此外，我们还发布了一个大规模的连续 SLT 数据集 CSL-Daily，提供口语翻译和注释。通过提出的回译方法，我们实现了对先前 SLT 方法的显着改善。

May, 2021