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本文介绍了用于手语对话情感识别的eJSL Dialog数据集，填补了现有数据集缺乏对话上下文的空白。基准测试表明，应用通用多模态模型时存在领域差距，凸显了针对手语的上下文感知视觉提取器的必要性。

本文介绍了一个直接的手语到手语翻译模型，它绕过了中间文本，通过使用回译来创建合成的平行手语数据，在ASL、CSL和DGS上，相较于级联方法，在速度和准确性上取得了显著提升。

一篇研究论文，介绍了德国手语（DGS）童话故事情感分析的数据集和基于XGBoost的模型。该模型使用MediaPipe提取的面部和身体运动特征，实现了63.1%的平衡准确率，证明了面部和身体动作在手语情感传达中的重要性。

Ona AI 正在构建数字手语虚拟形象及包容性数据集，以改善听障及重听社区的无障碍体验。

Ona AI正在开发数字手语头像和包容性数据集，为有听力障碍的学习者创建辅助技术。