基于云计算的阿拉伯语聋人沟通框架

埃及信息学杂志（2016）17，295开罗大学埃及信息学杂志www.elsevier.com/locate/eijwww.sciencedirect.com全长文章基于云计算马哈茂德·M.El-Gayyar*，Amira S.Ibrahim，M.E.Wahed埃及伊斯梅利亚苏伊士运河大学计算机和信息学院计算机科学系接收日期：2015年8月29日;修订日期：2016年4月13日;接受日期：2016年2016年5月18日在线发布有特殊需要的人面临着各种不同的挑战和障碍，使他们与周围环境隔离。如今，已经开发了一些辅助技术，以减少这些障碍中的许多障碍，并简化有特殊需要的人之间的沟通和周围的环境。然而，很少有框架来支持它们，由于缺乏资源或阿拉伯语的复杂性，阿拉伯地区的工作量很大。这项工作的主要目标是提出一个基于移动的框架，帮助阿拉伯语聋人轻松地与几乎任何人进行“随时随地”的沟通，而该框架利用云计算的力量来处理复杂的阿拉伯语文本。语音处理产生了一个卡通化身，在聋人的移动手机上显示相应的埃及阿拉伯手语©2016制作和主办由Elsevier B.V.代表计算机与信息学院开罗大学。 这是一篇基于CC BY-NC-ND许可证的开放获取文章（http：//creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/）。1. 介绍有特殊需要的人受到歧视和障碍，限制了他们参与各种社会活动。由于缺乏适当的交流，他们被剥夺了独立生活、工作甚至自由行动的权利。*通讯作者。联系电话：+20 10 23404433。电 子 邮 件 地 址 ： elgayyar@ci.suez.edu.eg （ M.M.El-Gayyar ） ，amira_ibrahim@ci.suez.edu.eg （A.S.Ibrahim ），mewahed@yahoo.com（M.E. Wahed）。开罗大学计算机和信息系负责同行审查。许多有特殊需要的人生活在发展中国家，经常被忽视，生活在极端贫困之中。这项研究的重点是埃及的听力和语言障碍（聋哑）患者。根据最新的官方统计数据，全世界有3.6亿人患有残疾性听力损失[1]，其中超过300万人位于埃及[2]。大多数埃及聋人缺乏阅读或书写标准阿拉伯语的能力。因此，他们之间唯一的交流方式是阿拉伯手语（ArSL），听力正常的人无法理解。这一事实对埃及聋人社区的社会生活产生了巨大影响，他们变得非常孤立，很难获得社会经验和关系。最近，在全球范围内，缩小差距和保证残疾人享有同样的平等标准的http://dx.doi.org/10.1016/j.eij.2016.04.0011110-8665© 2016由Elsevier B. V.代表开罗大学计算机与信息学院制作和主办。这是一篇基于CC BY-NC-ND许可证的开放获取文章（http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/）。制作和主办：Elsevier关键词云计算;阿拉伯手语;聋人;移动应用296米 El-Gayyar等人和其他人一样的权利。信息技术在这一新的方法论中起着重要的作用，世界各地已经开发了一些支持聋人社区的支持系统。例如，作者在[3]中已经提出了一种概念，其使用模式识别算法来分析用户周围的声学环境，识别关键的声学环境。 签名，并在发生感兴趣的事件时向用户发出警报。在[4]中提出的另一个示例使用低成本便携式手套，这些衣服包含传感器以收集关于手势的数据，并且所收集的数据有助于识别由聋人执行的ArSL手势然而，阿拉伯地区的情况却大不相同，那里的政府没有真正考虑到残疾人。例如，正如[5]中的报告所指出的那样，埃及政府限制ArSL翻译每周只能在电视新闻节目中播放10分钟至7小时。此外，政府不允许聋人将立法文件翻译成ArSL。当然，残疾人社区仍然不在政府的利益和未来计划之内更有甚者，针对阿拉伯国家聋人社区的辅助技术为数不多，而且有限。除了政府的无知之外，阿拉伯语和ArSL的复杂性是造成这种限制的主要原因。阿拉伯语比英语丰富得多，被认为是最复杂的自然语言之一[6]。关于ArSL，可以在[7]中找到一个标准词典，其中包含1600个基本和最常见的符号。 尽管如此，每个国家都有自己的修改版本的这本词典，其中包含其口语的新符号和大多数现有单词的修改符号。 甚至，你可以在同一个国家的不同城市为同一个词找到不同的符号。总之，阿拉伯发展中国家的聋人只能通过ArSL人类翻译与正常人交流，而ArSL人类翻译很难找到，而且在所有情况下都会破坏对话隐私。为了帮助阿拉伯语聋人社区融入社会并与他人轻松沟通，非常需要开发一种自动机器翻译器，可以从阿拉伯语转换为ArSL，反之亦然[9]。本文的工作集中在第一个方向，阿拉伯语语音到ArSL，而另一个方向已在[10]中讨论。在本文中，我们介绍了一个基于移动的应用程序，发挥正常人和聋人之间的中间解释器的作用，这有助于实现几乎实时的无缝通信。然而，移动终端的处理能力对于转换过程来说可能是不足的。为了解决这个问题，我们将应用程序连接到基于云的框架，在这个框架中，我们可以将所有繁重的工作委托给云上的强大资源。本文的其余部分组织如下。第二节介绍了ArSL翻译系统的相关工作。第3节描述了基于云的框架的系统架构。第四节实验及结果给出了最后，第五部分对全文进行了总结，并对未来的工作进行了展望.2. 相关工作有几种尝试将阿拉伯语转换为ArSL。一般来说，转换过程有两个主要阶段。首先将阿拉伯语语音转换成文本，然后在第二阶段将文本转换成其等价的ArSL。一些现有的工作试图直接从阿拉伯语语音转换为ArSL依赖于第三方工具的语音识别。在本节中，将介绍最流行的阿拉伯语语音到ArSL转换系统。作者在[11]中介绍了一个阿拉伯语语音到ArSL的智能转换系统.该系统以知识库为基础，解决一些阿拉伯语问题（例如派生、变音和复数）。根据作者的评价，该系统的准确率高达96%。相反，该系统有两个主要问题。它是一个桌面应用程序，系统输出是一系列静止图像，没有任何运动。因此，它更适合于教育目的，而不是即时翻译。突尼斯的研究实验室LaTICE目前正在进行Websign项目[12，13]。本项目试图开发一个基于Web的ArSL解释器。Websign基于Avatar（虚拟世界中的动画）技术。该系统的输入是文本，输出是手语翻译这种解释是通过词汇和符号来建立的利用开发的网络服务，在[14]中引入了移动应用程序（MMSSign），以多媒体消息服务（MMS）的形式将文本消息转换为等效的手语，以帮助听力正常的人与聋人进行交流。MMSSign可以支持长时间发送离散信息（例如新闻或天气状况），但不支持实时翻译。在[15]中，Halawani引入了一个桌面应用程序，将阿拉伯语语音转换为ArSL。首先，通过语音识别系统将人类语音转换成文本，然后将文本转换成其等效ArSL的基于化身的表示。作者背景中的化身是简单的图形表示的标志（只是一个图像）。翻译过程依赖于ArSL符号的数据库。然而，没有提供关于如何限制数据库的大小以及如何处理ArSL的不同方言的信息。作为对这项工作的改进，在[16]中提出了一种称为ABTS-ArSL的系统。ABTS-ArSL也是一个基于Microsoft Window 7语音识别引擎的桌面应用程序。后两个系统依赖于机器，需要PC或笔记本电脑才能访问它们。Al-Khalifa在[17]中宣布了一个移动电话翻译系统，使用符号化身将键入的正式阿拉伯语文本转换为ArSL。该应用程序依赖于两个过程（translation和presentation）和一个符号字典。在翻译过程中，采用了滑动窗口技术来处理复句的出现。该系统对于符号字典，从阿拉伯语翻译到阿拉伯语手语297图1框架架构。图2数据层的ERD图。数据库以一组资源文件的形式使用。系统评估是基于系统可用性量表（SUS）[18]，只有五个用户，平均91%。然而，所提出的系统具有许多局限性。首先，依赖于本地数据库、在具有有限存储的移动终端上的决定限制了可以存储在数据库中的标志的数量。其次，应用程序有50个字符作为翻译的句子的最大长度，tence. 第三，它只处理作为输入的正式阿拉伯语最后，翻译过程不考虑句子语义或ArSL的不同方面。这项研究工作的主要目标是为听力正常的人和聋人之间提供一个接近实时的无缝沟通，以提高他们的社会生活活动。为了实现这个目标，我们开发了一个三层框架，我们将在下面的部分详细讨论表1数据库中的标志类别类别数字（digits）字母（letters）家庭工作方向计数1028523528动词工具家具不同的东西模式（多于一个单词）3260306935颜色14艺术32场合和假日24体育45粮食和蔬菜94298M.M. El-Gayyar等人接口层，代表用户访问系统不同功能所需的移动应用程序。这些层中的每一层都将在下面的小节中详细讨论。3. 框架架构ﺍﻟﺴﻼﻡﻋﻠﻴﻜﻢﻭﺯﺍﺭﺓﺍﻟﺸﺌﻮﻥﺍﻻﺟﺘﻤﺎﻋﻴﺔ3.1. 数据层这一层体现了系统的数据库，该数据库保存ArSL标志的视频表示。有三种不同的选择来制作标志视频。第一个解决方案是运动捕捉，记录人或物体的运动，然后我们使用这些信息以2D或3D的方式制作数字角色模型[19]。此解决方案需要特殊的硬件要求（例如mocap插件和Kinect传感器）。第二种选择是对表演者进行真实的视频录制;这需要找到一个ArSL专家，他可以给你很多时间来录制大量的视频。最后一个选项被称为合成动画[20]，它使用户能够利用标志编辑器通过3D或2D化身创建标志的视频表示。我们 的 视 频 主 要 使 用 两 个 工 具 ： Vcom 3D 的 Sign SmithStudio[21];和eSIGN创作工具包[22]。在本节中，我们设计了一个三层的建筑，以帮助聋人社区在阿拉伯国家一般和埃及的具体。如图1所示，从底部开始的第一层是化身数据库所在的数据层。第二层是服务层，它包含一组实现系统功能所需的第三方和我们自己的Web服务。最后，第三层是在ArSL中，符号可以表示字母/数字，单词或复合句（模式）。这些组件中的每一个都存储在系统ERD中的单独表中一个单词或一个图案的符号在不同的位置可以有不同的表示。因此，位置应该使用“关系”连接到符号表示图3阿拉伯语语音到ArSL转换过程的序列图图案签署表2代表复合句的符号示例。从阿拉伯语到阿拉伯手语的翻译2993.2. 服务层服务层包括系统的核心处理功能。通常，该系统向其用户提供两个主要操作。首先，它将正常人的语音转换为ArSL。其次，它将图像中编码的文本转换为ArSL。每个场景的第一步都是提取需要翻译为ArSL的文本为了从图像中识别文本，我们开发了一种光学字符识别（OCR），它利用手机的摄像头来捕获图像。它分析图像以从中提取文本。然而，对于语音识别，系统依赖于Android语音引擎[23]，该引擎提供语音到文本的功能。对于某些语言，语音引擎支持语音到文本的转换，而阿拉伯语则不是这种情况。阿拉伯语语音应该在后台流到“谷歌语音服务“，在那里语音将被转换为文本，并发送回应用程序，如图所示。3.第三章。获取的文本和当前用户的位置通过GPS模块收集或由用户手动指定，然后发送到我们的“云服务”，即部署在云实例上的网络服务，在那里实际执行ArSL的翻译。为了简化转换过程，首先需要通过Microsoft Arabic Toolkit Service（ATKS）对文本进行预处理，这将在第3.2.1节中进行解释。在获得标志视频之前的最后一步是预处理文本的分词。首先，进行滑动窗口搜索以识别复合句（模式）例如ﻋﻠﻴﻜﻢ别这样 如果发现了一种模式，图4文本预处理步骤。表.一个具有普遍表示的符号有一个特殊的位置id（在我们的例子中为零）。目前，我们的数据库中有588个标志，这些标志是从表1所示的不同类别中选出的。这些符号是从[7]中的字典中选出的。模式是ArSL中包含两个或两个以上单词且只有一个符号的句子，我们已经收集了35个不同的模式，表2中显示了两个例子。我们必须提到的一个重要观点是，ArSL与阿拉伯语口语有很大的不同[8]。ArSL句子不遵循与口语相同的顺序。ArSL中没有单一、双重或复数协议。此外，ArSL不像阿拉伯语口语那样使用时态.时态在交流开始时就已规定，只有在需要新时态时才改变。ArSL和阿拉伯标准语言之间的另一个区别也可以在[8]中找到。最后，该系统的数据库是灵活和开放的修改该系统提供了一个基于网络的界面，可以修改现有标志或添加新标志。为此，在数据库管理过程中添加了额外的表。不幸的是，由于空间限制，这没有在图中显示。在令牌队列中作为单个令牌插入。其次，预处理文本中的每个已识别的命名实体（专有名称、位置或组织）被分解为字符，这些字符作为单独的令牌插入令牌队列。最后，剩余的单词作为单独的标记以其准确的顺序插入队列中。对于每个令牌，根据给定的位置信息从数据库中检索相应的标志视频。然后，视频被合并并流回移动应用程序，聋人用户可以在其中观看录制语音的最终翻译。如果在化身数据库中找不到单词，则会向数据库管理员发送通知，并将单词翻译为离散字母。3.2.1. 文本预处理位于开罗的微软高级技术实验室已经推出了阿拉伯语工具包服务（ATKS）[24]，作为一套针对阿拉伯语的自然语言处理（NLP）组件。该套件包括一个拼写检查器，以检测和纠正拼写错误的单词;一个形态分析器（SARF），可以分析一个阿拉伯单词，并提取其根，模式，干，词性，前缀和后缀;一个判别器，可以提供一个准确的阿拉伯文本的变音符号;一个命名实体识别器（NER），以分类命名的单词到人，地点和组织类别;将埃及语文本翻译成现代标准阿拉伯语的阿拉伯语转换器;以及词性（POS）标记器。ATKS将这些模块描述为托管在Windows Azure上的Web服务[25]。300M.M. El-Gayyar等人(a) 访客屏幕（b）主要操作(c)OCR操作（d）头像翻译图5用户界面。在应用ArSL翻译之前，我们依赖其中的三个模块来预处理输入文本。预处理步骤通过图1中的示例示出。 四、最初，拼写检查模块用于提高文本的质量。自动更正功能用于纠正标准阿拉伯语单词中的常见错误，从阿拉伯语到阿拉伯手语的翻译301表3业绩评价。输入类型Avg.等待时间（秒）图案词标准阿拉伯语句子埃及口语句子名词（基于字母的翻译）4.483.724.845.524.2用户的努力。如给定的示例所示，该模块修复了两个与hamzah random和tah marbutah random规则相关的错误。这项工作主要侧重于埃及聋人社区。因此，大部分投入将是埃及口语文本。在翻译过程中使用口语格式是无效的，因为它将导致一个非常大的单词集和一个无界的化身数据库。因此，文本预处理的第二步连接到将埃及口语文本翻译成标准阿拉伯语文本的口语转换器模块。此外，它通过只翻译口语词并根据上下文选择最佳翻译来处理结合现代标准阿拉伯语和口语文本的混合文本。绝大多数人、组织和地点的名称在ArSL中没有特定的标志。一般来说，它们被翻译成分开的字母。为了在我们的翻译中实现这一点，这些特殊的实体需要在文本中得到承认。第三个文本预处理步骤负责通过ATKS的NER模块从标准阿拉伯文本中检索命名实体。如图4所示，该特定示例的步骤三，三个实体已被识别并分类为三类：人名、位置和组织。阿拉伯语NER可以提取外国和阿拉伯语名称，位置实体，如城市，国家，街道，广场，以及组织，如运动队，政党，公司和部委。3.3. 界面层这一层代表用户和整个系统之间的通信通道。它提供了一个用户友好的移动应用程序（Android[26]），帮助用户轻松访问不同系统访客（未注册用户）只能访问语音到ArSL翻译器，这是系统的主要功能，如图5（a）所示。在注册过程中，用户必须指定位置信息以及系统是否应在GPS模块激活时自动更新位置数据。此信息有助于系统在第3.2节中解释的翻译过程中选择最合适的符号。注册用户可以访问图5（b）中给出的四种不同操作。OCR操作可以应用于现有的照片，或者用户可以使用手机的摄像头来捕获实例图像（参见图5（c））。翻译过程的最终结果由动画化身以及原始阿拉伯句子表示，如图5（d）所示。如图5（b）所示，该应用程序提供了与条形码阅读器相关的附加功能，该功能未在本文中涵盖，将在单独的功能中考虑3.4. 假设样本使用场景假设一个聋人没有受过教育，不能读或写标准的阿拉伯语。他/她想在一个新的俱乐部第一次见到他/她的朋友。所以，他/她要求他/她的一个朋友把地址写在纸上。然后，heshe打了一辆出租车，给他文中但是，司机不清楚地址，他开始问一些聋人听不到的问题，聋人拿出他的手机，用我们的程序将司机的语音翻译成ArSL，然后开始用简单的符号重放，比如是/否。司机把聋子送到了那个地址。不幸的是，聋人发现了另一个问题。街上有三座类似的建筑，他认不出哪一座是新俱乐部。同样，他使用我们的程序扫描每栋建筑上的文字，他能够识别他的目的地，因为程序已经将标题翻译成ArSL。4. 评价所实施的系统的准确性主要基于两个因素：负责将阿拉伯语语音转换为阿拉伯语文本的Google语音引擎的准确性。根据我们的评估，阿拉伯语短句的准确率在77%到84%之间。这里的短句是指一个句子有两到四个词。如果用户开始快速说话或连续长句，准确率将下降到70%或更低。因此，为了获得可接受的结果，用户必须以中等速度和短句说话。符号库的完整性：目前的数据库中没有完整的ArSL符号集.我们试图解决这个问题，使我们的数据库很容易扩展，通过基于Web的界面，允许管理员添加新的标志到数据库。如果一个阿拉伯单词在数据库中找不到，程序会将其翻译为离散的字母，以帮助聋人预测其含义，然后系统会向管理员发送电子邮件，询问他在数据库中添加缺失的单词为评估系统效率及用户满意度，已进行性能及可用性测试为了进行性能评估，我们将服务部署在一个私有云实例上，该实例具有两个虚拟CPU和8 GB或RAM。关于客户端，我们使用了三星S4智能手机，其Wi-Fi连接到速度为2Mbps的ADSL线路然后，我们选择了一个代表不同类型输入的测试数据集，如表3所示。对于每个输入，平均等待时间（三●●302M.M. El-Gayyar等人图6SUS用户。运行），从开始讲话直到翻译的视频的开始，已经被记录。从结果中得出结论，平均等待时间范围为3.7至5.5秒。与埃及互联网的平均质量相比，这是相当可以接受的。为了衡量用户满意度，我们分配了一组用户一些场景来评 估 我 们 的 程 序 。 然 后 ， 我 们 使 用 系 统 可 用 性 量 表（SUS），这是一个基于量表的问卷，用于对系统的可用性进行评分。Question-naire包含10个问题，其最终结果表示为0到100之间的分数，其中100表示调查表最初被翻译成标准阿拉伯文和阿拉伯文。然后，它已提交给位于埃及伊斯梅利亚的“聋哑学校“和”El-Fagr El-Gded“聋人协会的68名用户所选用户包括聋人教师、聋人和分散的正常人，如图所示。第六章大约10%的用户，都来自聋人社区，拒绝参加测试。这些用户似乎在与陌生人打交道和尝试新事物方面存在问题。其他用户的SUS评分范围为75至84，平均为79.8，这是一个可以接受的评分。在测试过程中，我们收集了所有客户的反馈。值得注意的是：聋人群体：他们不喜欢虚拟形象;他们更喜欢真人视频，这样可以更好地展示面部表情和身体动作。而且两个人希望能够通过手机的摄像头将自己的标志上传到数据库中正常人：缓慢和调制的话语是强制性 的 ，准确是必须的。（作为一个评论，这不是一个应用本身的问题。它与用于转换过程的Google语音引擎有关。5. 结论和今后的工作本文介绍了一个基于云的框架，该框架是为阿拉伯语聋人社区开发的。其主要目标是帮助聋人有效地与公众沟通，以获得更好的社会生活。该框架利用云计算的计算能力和一组第三方服务，将阿拉伯语语音翻译并从不同来源提取阿拉伯语文本，ArSL。它考虑了ArSL的复杂性，包括根据用户此外，它还利用文本处理服务来改进阿拉伯文本，以便更好地进行翻译。虽然所提出的框架看起来很复杂，但这种复杂性并没有传递给它的用户。用户需要处理一个简单的移动应用程序，可以在旅途中使用实时基于化身的翻译。此应用程序已通过两项评估测试：性能测试，平均等待时间为3.7至5.5秒;可用性测试，平均SUS得分为79.8，表明应用程序可接受。我们的用户反馈将我们当前和未来的计划引向以下方向。目前，我们正在开发一个基于真实人类表现的标志数据库。我们的想法是尝试使用GIF动画图像而不是视频来减少数据库的大小，然后，我们将检查将数据库移动到手机上的本地数据库以减少网络流的可能性。在可预见的未来，一个新的功能将被添加到应用程序，允许聋人用户利用手机的摄像头记录和上传自己的标志表示到数据库。最后，我们目前正在努力扩展系统，以提供翻译，反过来，从ArSL到阿拉伯语。确认作者要感谢他们的本科项目学生帮助开发该系统：AmrAshraf，Mohamed Farouk，Mohamed Gamal，MohamedNageh，Mohamed Usama和Shady Saied。引用[1] WHO. 耳 聋 和 听 力 损 失 情 况 说 明 书 300n.d. 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