言語処理学会 第30回年次大会 発表論文集（2024年3月）

外国手話データセットを活用した
日本手話動画からの音節構成要素認識
木全 純大

三輪 誠 佐々木 裕 原 大介
豊田工業大学{sd20038,makoto-miwa,yutaka.sasaki,daisuke}@toyota-ti.ac.jp
音節構成要素に分解

概要

日本手話音節動画

本研究では日本手話の「手の位置」
・「手の動き」・「手型」から構成される音節構成要素を深層学習を用いて自動認識するシステムの構築において，限られた日本手話動画データから音節構成要素を高い性能で認識するため，日本手話と外国手話の言語間の共通の特徴を活かす転移学習手法を提案する．「手の位置」・「手の動き」・「手型」の認識では，マルチタスク学習を行なった．利き手における音節構成要素を対象とした実験では，原らが作成した日本手話データセットにおいて，本稿で提案する外国手話データセットを利用した転移学習が音節構成要素認識の性能向上に繋がることを明らかにした．

1

はじめに

日本手話は日本語と異なる自然言語であり，手指動作と非手指動作から構成される．手指動作は「手の位置」・「手の動き」・「手型」から構成され，これらは，日本手話の音節に相当する単位を構成する要素（音節構成要素）である．一方で，非手指動作には顔の表情や視線などの文法要素が含まれる．原は，音節の構成規則を解析するため，対応する音節の動画を撮影・収集し，音節を音節構成要素に分解・記号化したデータベースを作成した [1]．現在，日本手話動画から自動で十分な性能で音節構成要素を認識するシステムはない．このような音節構成要素の自動での認識ができれば，まだ分析されていない多くの音節に対応して，データベースを人手で拡張するコストを減らすための補助や自動での拡張が可能となる．
近年，手話研究において，手話動画から gloss1）を予測する手話認識 [2, 3] など，動画から時空間情報を抽出可能な深層学習による動画解析手法を利用し

利き手
手型

利き手
位置

利き手
動き1

利き手
動き2

利き手
動き3

ansp_r-a(z)

--

利き手
手型

利き手
位置

利き手
動き1

利き手
動き2

利き手
動き3ansp_r-a(z)--自動化
日本手話音節動画

音節構成要素認識システム

図 1: 提案する日本手話動画から音節構成要素を自動で認識するシステム

た手法が提案されている．深層学習で高い性能を実現するには，ラベル付けされた大量の訓練データが必要となるが，音節構成要素がラベル付された日本手話動画データの数は限られている．一方で，アメリカ手話などの外国手話のデータは多く存在し，外国手話と日本手話には，手指動作と非手指動作により手話を表現する共通の特徴が存在する．転移学習[4] などにより，この言語間の共通点を活かすことで，データ数の限られた日本手話における認識性能の向上につながることが期待できるが，我々の知る限りこのような研究は行われていない．
そこで，本研究では，日本手話動画からの音節構成要素認識に向けて，外国手話データセットを活用した転移学習の有効性を検証する．本稿では，簡単のため，利き手における「手の位置」
・「手の動き」・「手型」を対象に評価・検証を行う．具体的には，外国手話データセットを利用して事前学習した深層学習モデルのパラメタを初期値として，モデルを日本
手話動画データで学習し，音節構成要素の認識を行う．また，「手の位置」
・「手の動き」・「手型」の認識において，分類のベースとなるモデルを共有し，同時に学習するマルチタスク学習を導入し，その有効性を調査する．本研究の貢献は次の通りである．

1） gloss は，手話の意味に対応する音声言語の単語を示す．

― 972 ―

• 日本手話動画から自動で音節構成要素を認識するシステムを構築した．
• データの限られた日本手話において，転移学習

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により外国手話データで学習したモデルを利用

VKNet は VKNet-64 と VKNet-32 の 2 つのサブネッすることの有効性を初めて示した．

トワークから構成されており，さらに動画とキーポ• 日本手話の音節構成要素のマルチタスク学習をイントのエンコーダがそれぞれのサブネットワー通じて，各タスク間の情報共有が必ずしも認識クに含まれる．エンコーダには，時空間情報を考慮性能の向上に寄与しないことを示した．

できる 3D Convlutional Neural Network の一つである

2

関連研究

2.1

日本手話データセット

S3D [8] を用いている．動画から学習済みの姿勢推定モデル [9] を使用してキーポイントを推定した後，64 フレームと 32 フレームの動画とキーポイントをそれぞれ VKNet-64 と VKNet-32 に入力する．各

長嶋らは言語学や工学などの様々な分野の研究者

ネットワークから得られた表現ベクトルを結合したが共通に利用できる多用途型日本手話データベース

表現ベクトルは，gloss の予測に利用される．VKNetを構築した [5]．様々な観点からの分析に対応するは，手話認識のための複数のデータセットにおいてため，データベースには，高解像度のカメラで日本優れた性能を発揮した．

手話者母語話者の動作を撮影した映像データに加えて，3 次元動作データ・深度データ，さらにこれらのデータを同期収録したデータが含まれている．現

音節構成要素を考慮した手話研究も行われている．[10, 11, 12, 13, 14]．アメリカ手話において，Kezar らは，gloss に加えて 16 種類の音節構成要素

在，4,873 個の gloss と 10 個の対話を収録したデーを手話動画にラベル付けした大規模なデータセット

タが提供されている．

を構築し，音節構成要素認識を通してその特徴を学

原は，日本手話母語話者の協力を得て，日本手話習することが手話認識の性能向上に繋がると示し音節を表現した動画を撮影・収集し，対応する音節た [12]．また，日本手話においては，波多野らが，を日本手話コーディングマニュアル [1] に従い，「手機械学習手法を利用して「手の位置」
・「手の動き」・の位置」・「手の動き」・「手型」からなる音節構成要「手型」の認識を行い，各認識スコアの重み付け和素に分解・記号化したデータベースを作成した．撮に基づいて gloss を認識する手話認識システムを構影した音節動画は合計 1,086 本あり，各動画には約築した [13]．この手法は認識のための特徴を手動で300 フレーム含まれている．「手の位置」は，手が空作成する必要がある．

間または身体のどの位置にあるかを示し，22 種類3に分類される．「手の動き」は，手の移動の仕方を55 種類に区別し，「手型」は 69 種類に分けられる．
データベースには，利き手と非利き手の「手の位提案手法
本研究では，日本手話動画からの音節構成要素認置」・「手の動き」・「手型」に加えてそれぞれの要素識に向けて，外国手話データセットを利用した転移学習手法を提案する．簡単のため，2.1 節で説明しを詳細に記載しており，合計で 27 種類の要素が含た 27 種類の要素のうち，利き手の「手の位置」
・「手まれている．の動き」・「手型」を対象とする．提案モデルの全体像を図 2 に示す．外国手話データセットで事前学習

機械学習・深層学習を利用した手話研究

した 2.2 節で説明した VKNet のパラメタを初期値とコンピュータビジョン分野において，gloss を予測して，マルチタスク学習による日本手話動画からの2.2

する手話認識や手話を音声言語に翻訳する手話翻訳

利き手の音節構成要素認識を行う．などの機械学習・深層学習を用いた手話研究 [2, 6]

日本手話動画からの利き手の音節構成要素認識でが盛んに行われている．Jiang らは，動画やキーポは，「手の位置」
・「手の動き」・「手型」をそれぞれ分イント2）情報に加えて身体情報・動作情報・深度類するマルチタスク学習に取り組む．2.1 節で説明

情報を統合したフレームワークを提案した [3, 7]．

したように，「手の位置」
・「手の動き」・「手型」はそ

また，Zuo らは，64 フレームと 32 フレームの動画

れぞれ 22，55，69 種類ある．各音節構成要素の分類とキーポイントを用いて異なる時間情報を考慮した Video-Keypoint Network (VKNet) を 提 案 し た [2]．

を実現するために，外国手話データセットで事前学

2） キーポイントは，画像や動画中の，目・手・関節などの人体部位の座標を示す．

習した VKNet に，「手の位置」
・「手の動き」・「手型」に対応する 3 つの全結合層を新たに追加した音節構
成要素認識モデルを作成する．「手の位置」・「手型」― 973 ―

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事前学習
外国手話言語動画
データセット

VKNet

手話認識
学習したパラメタを利用

日本手話動画
データセットマルチタスク学習
動きの分類
位置の分類

VKNet

手型の分類
図 2: 提案手法の概要
は日本手話動画に複数の種類の中から一つのラベル

ンダムに分割して，750・161・161 本のデータをそが付与されているので，全結合層の出力ベクトルにれぞれ訓練・開発・テストデータとして使用した．

softmax 関数を適用し，予測確率が一番高いクラス

データに含まれる利き手の「手の位置」・「手の動をモデルの予測とする多クラス分類を行う．「手のき」・「手型」の分布を付録 A に示す．付録 A に記動き」に関しては，日本手話動画に複数の動きの種載されているように日本手話データセットは不均衡類がラベル付けされているので，全結合層の出力ベデータセットである．極端に難しい分類問題を排除

クトルに sigmoid 関数を適用することでそれぞれのするため，学習データに含まれる各音節構成要素の動きの種類ごとに 2 クラス分類を行い，予測確率がクラスに対応するデータ数が 5 未満の場合，学習に閾値よりも大きい動きの種類をモデルの予測とする含めず，偽陰性の予測として扱うこととした．評価

多ラベル分類を行う．

指標としてはマイクロ F 値を採用した．

学習における損失については，「手の位置」・「手型」の分類損失 𝐿 𝑝𝑜𝑠𝑖𝑡𝑖𝑜𝑛 , 𝐿 𝑠ℎ𝑎 𝑝𝑒 にはクロスエント

事前学習で使用した手話認識のデータセットはロピー損失を用いる．また，「手の動き」の分類損失

アメリカ手話の Word-Level American Sign Language(WLASL) [16] データセットを用いた．WLASL に𝐿 𝑚𝑜𝑣𝑒𝑚𝑒𝑛𝑡 には Ridnik [15] らが提案した asymmetricは，2,000 個の gloss と 14,289・3,916・2,878 本の訓loss 関数を用いる．「手の動き」に関しては，55 種練・開発・テストデータからなる計 21,083 本の動画類それぞれについて 2 クラス分類を行うが，1 本のデータが含まれている．WLASL データセットで学

動画で同時に行われる動きは最大で 3 つまでであ習済みの VKNet3）を事前学習後のパラメタとして利る．そのため，正例が少なく，負例が多い偏った分用した．

類問題となる．この損失を用いることで，多ラベル

日本手話の音節構成要素認識においては，外国手分類においてラベルの偏りに対処し，適切に正例を話データセットを利用した転移学習の有効性を調べ学習できるようにする．学習においては，タスク間るため，WLASL データセットで学習済みのモデルの情報共有による各音節構成要素の認識性能の向のパラメタを初期値とする VKNet と，ランダムに上を期待して，マルチタスク学習を行う．具体的に設定したパラメタを初期値とする VKNet で音節構は，VKNet を共有し，各音節構成要素の分類損失の成要素認識の実験を行い，認識性能を比較した．ま和を学習時の損失関数 𝐿 とする．

た，マルチタスク学習においては，タスク間の情報𝐿 = 𝐿 𝑝𝑜𝑠𝑖𝑡𝑖𝑜𝑛 + 𝐿 𝑚𝑜𝑣𝑒𝑚𝑒𝑛𝑡 + 𝐿 𝑠ℎ𝑎 𝑝𝑒(1)

共有が認識性能に与える影響を明らかにする目的
で，各タスクに同時に取り組む場合とそれぞれのタスクを独立に取り組む場合の認識性能を比較した．

4

最 適 化 手 法 と し て Adam[17] を 用 い，学 習 率 は実験設定5×10−5 に設定した．また，学習率をエポックごと2.1 節で説明した原が作成したデータベースを用いて，提案手法の評価を行った．学習・評価のために，欠損値を除いた 1,072 本の音節動画データをラに変化させるスケジューラとしてコサインアニーリ3） https://github.com/FangyunWei/SLRT/tree/main/
NLA-SLR― 974 ―

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表 1: 転移学習の有無・マルチタスク学習の有無における音節構成要素認識の結果（評価指標はマイクロ F 値 [%]．3 回の評価の平均と標準偏差を示した．）
テストデータ

開発データ
MethodMultitask
Singletask「手の位置」 「手の動き」「手型」「手の位置」 「手の動き」

「手型」

VKNet

82.40 ± 1.2734.06 ± 0.52

39.75 ± 1.83 80.33 ± 1.06 38.55 ± 1.25

35.20 ± 2.55

+ pretrained

82.20 ± 1.17

39.94 ± 2.85

47.41 ± 2.29 81.99 ± 0.00 45.76 ± 0.82

42.23 ± 1.34

VKNet

83.85 ± 1.01

34.57 ± 0.39

43.89 ± 0.29 80.75 ± 1.02 38.29 ± 2.54

39.54 ± 1.05

+ pretrained

83.44 ± 0.77

44.98 ± 1.06

47.82 ± 1.02 81.16 ± 2.05 52.41 ± 0.86

44.72 ± 3.55

ングを使用した．過学習を抑制するため，ドロップ「手型」の全て正解した事例と、転移学習を行わな

アウト [18] と正則化を適用し，それぞれの値を 0.2い場合に，「手の動き」が不正解だった事例においと 10−3 に設定した．実験環境の詳細を付録 B に示て、AOSA によって得られた VKNet の予測根拠の違した．

いを示す．転移学習の適用により，VKNet は手話者

5

結果・考察

5.1

結果の利き手である右手に注目して音節構成要素の認識を行うようになっており，転移学習を行わない場合に比べて正確な予測ができるようになったと考えられる．

外国手話データセットを活用した転移学習の有
無・マルチタスク学習の有無による日本手話動画

おわりに6からの音節構成要素認識の結果を表 1 に示す．開

本研究では，日本手話動画からの音節構成要素認

発データとテストデータに含まれている「手の位識における外国手話データセットを活用した転移学置」・「手の動き」・「手型」の分布が異なることを考

習の有効性の検証を目的に，外国手話データセット慮して，両データでの評価を載せた．WLASL デー

で事前学習したモデルのパラメタを初期値として日タセットで事前学習したパラメタを初期値とする

本手話動画データで学習する音節構成要素の認識

VKNet を用いて音節構成要素認識を行った結果，ラ手法を提案した．また，音節構成要素認識におけるンダムに設定したパラメタを初期値とする VKNet

マルチタスク学習の影響についても評価を行った．

を用いたときと比較して，マルチタスク学習の有無

日本手話データセットにおける評価から，外国手話に関係なく，「手の動き」と「手型」の認識性能が大データセットを利用した転移学習が限られた日本手きく向上した．「手の位置」の認識性能はほとんど話動画データからの音節構成要素認識に有効である変わらなかったが，提案した外国手話データセットを活用した転移学習が日本手話の音節構成要素認識こと，マルチタスク学習によるタスク間の情報共有が必ずしも認識性能改善に有効でないことが分かっに有効であることが確認できた．一方で，マルチタた．また，VKNet の予測根拠を説明可能な AI 技術

スク学習を実施したときには，「手の位置」・「手のである AOSA を用いて可視化することにより，転移動き」・「手型」を独立に学習した場合と比較して，学習が音節構成要素予測に与える影響を調査した．

音節構成要素の認識性能がほとんど変化しない，ま今後の課題として，一つのモデルで複数のタスクたは低下するという結果になった．

5.2

を高い認識性能で解くことができるように，カリキュラム学習などの学習方法を検討する．また，利考察

き手だけでなく非利き手の音節構成要素の認識にも転移学習が VKNet の音節構成要素予測に与える取り組む．

影響を考察するために，説明可能な AI 技術である
Adaptive Occlusion Sensitivity Analysis (AOSA) [19] を用いて，VKNet が動画内のどの部分に着目して音節構成要素の予測を行ったのか，その予測根拠を可視化した．付録 C の図 3 および図 4 では，同じ動画で転移学習を行った場合に「手の位置」
・「手の動き」
・― 975 ―This work is licensed by the author(s) under CC BY 4.0(https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/).

謝辞
本研究は JSPS 科研費

JP23H00626 の助成を受けたものです．

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A

日本手話データセットの統計

表 2: 「手の位置」
・「手の動き」・「手型」のデータ数

日本手話データセットに含まれる「手の位置」・「手の動き」
・「手型」の分布を表 2 に示す．

B

実験環境
本 実 験 を 行 っ た 環 境 に つ い て 説 明 す る．

Python [20] の バ ー ジ ョ ン 3.10 と 深 層 学 習 ラ イ
ブラリである PyTorch [20] のバージョン 2.0.0 を用いて実装した．

AOSA を用いた VKNet の予測根
拠の可視化

C

VKNet にとって，動画（画像）中で音節構成要素の認識に重要な箇所は赤く，それ以外の領域は青く表示される．転移学習を行わないときと行なったと
きの VKNet の予測根拠を可視化した図をそれぞれ
図 3 と図 4 に示した．

図 3: 転移学習を行わないときの VKNet の予測根拠を可視化

図 4: 転移学習を行なったときの VKNet の予測根拠

手の動き データ数
手型
データ数 手の位置 データ数
pr142
1138
ns835
po135
b125uf(kmk)40
or s120s
57lf(k)32
pd
117
f
55tk(u)23
hs f
80
553uf(dk)
22
hs e
77
a48uf(m)17p c(xy)
69
L-f
42
fc
16
pu
64
b-f
40
el
13
pl61
u
40
ns(u)
13
p7
51
o34
tk
12
pt
47
L-b33
mf
9or p47v
31lf(g)8p c(xz)
39
5-b30lf(h)8or e28
L27
la5hs e/f26b(lax)26ua5p o=d26w
26
nk
4
hs wiggle
23
y25
am
3
p c(yz)
23
1-b
19
er
3
px
22
b4
19
lg
1
p r=u
21
ko
17
uf(k)
1
p u/d
20
u-b
17
ow
1
dot
19
b-f(q)
16
fc → tk1
p l=d
191(nf)12
or s/p18
712or trill
16
c
11
or f
16
i
11
p r=o
15
L-f(lax)
10
p s/s
13
L-f(q)
9
p o/t
12
v-b
9
p r=d115(lax)
7
p o=u
10b-b
7
p l=u
8
k
7
or e/f
8
t7
hs w
878-f
5
hs trill78-f
5p t=u6r
4p trill58(s)-b3or c542
p l=o5b(lax) → 52or sb/pb
4ch2
p r=t
4
1→4
1hs f(c)31 → L-f1
p r=u/l=d2
1→a
1
nm
2
1→i
1
hs e(c)
2
2
1
p u=t
2
3
1trill p1
7-b1
hs 1 → i
17-f1
hs 1 → a
178-b
1p ???
178-f(q)
1
hs L
18(s)
1
hs n
1L-b → b1hs L → 7
1L-f(q) → L-f(q)1p t=d1
L-f → a1hs
1L→71a(nf)1a-b
1b-f(q) → b-f
1b-f(q) → s
1c→o
1
horn
1i-b
1
o → 5-b
1
s→w
1
ts
1
u-f
1w(nf)
1w-b
1
薬
1を可視化

― 977 ―

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