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I realatar si faranno presto strada sui nostri schermi

Il progetto Content4All, finanziato dall’UE, si prefigge di rendere i contenuti più accessibili alla comunità dei non udenti attraverso unworkflow di traduzione automatica dei segni con un avatar umano 3D fotorealistico per le trasmissioni televisive, il realatar, realizzato attraverso un innovativo studio multicamera dove i movimenti di persone reali sono catturati e poi elaborati con l’aiuto di algoritmi di IA. Le tecnologie utilizzate nel progetto si basano su algoritmi avanzati di deep learning emachine learning. Esse permettono a un computer di analizzare una grande quantità di dati e, grazie a istruzioni tramite esempi, forniscono il risultato desiderato.

La natura innovativa di questo concetto è stata premiata con il prestigioso Premio NAB per l’innovazione tecnologica alla Broadcast Engineering and Information Technology Conference del 2020. I successi ottenuti hanno permesso al progetto di lanciare nuove importanti iniziative nel campo dell’accessibilità dei media.

Inoltre altri due progetti, EASIER e SignON, sfrutteranno ed estenderanno i risultati del progetto Content4All, utilizzando direttamente i contenuti tradotti in lingua dei segni. Inoltre Fincons Group, coordinatore e partner principale, sta esplorando modi concreti per estendere ulteriormente i risultati del progetto, come l’impiego della collezione di testi allineati con i video della lingua dei segni per scopi di ricerca e pre-commerciali, o gli sviluppi futuri di tutti gli algoritmi di riconoscimento della lingua dei segni.

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