新興技術驅動手語生成的背景
隨著人工智慧與虛擬化身技術快速演進，簽名手語生成（Signing Avatar）已成為無障礙溝通的重要一環。非手勢信號（Non-manual Signals）如臉部表情、頭部動作與眉毛活動，被視為手語中的次要訊息承載體，卻深刻影響語意理解與情感傳遞。根據arXiv:2508.07937v1（2025）指出，目前大多數Avatar在處理情感面向時，因參數定義分散且缺少標準化描述，常導致表情僵硬或情緒模糊。
情緒非手勢傳遞的主要挑戰
手語情感表達牽涉到多維度參數：喜悅、悲傷、憤怒、驚訝等基本情緒之外，更需考量強度、動態範圍與語境相容性。過去的研究多仰賴每個表情維度各自調整，導致參數維度爆炸、開發與後續維護複雜度大增。根據《ACM Trans. on Accessible Computing》2023年報告分析，過度細分的控制參數往往造成語料庫標註不一致，並進一步影響實時渲染效能。
EASIER標記法的設計與實作
為解決上述難題，arXiv:2508.07937v1提出了直覺化的雙參數表示方法——EASIER（Emotion Arousal & Valence Simplified Intuitive Encoding Representation）標記法。該方法將情緒強度（Arousal）與情緒價值（Valence）分別映射為介於−1到1的數值，透過簡單文字表示即可驅動Paula Avatar的面部骨骼與肌肉驅動器。此兩參數大幅減少標註維度，有助於語料一致性與跨研究比較。
開發流程與效能影響分析
在實際開發流程中，EASIER標記法帶來標註速度提升約30％（根據Paula Avatar官方內部Benchmark 2024）。開發團隊僅需輸入「EASIER(0.6,−0.2)」即可生成對應表情，顯著降低人為標註誤差。此外，雙參數模型相較於多維度矢量表示，資料傳輸量減少約40％，對WebGL或Unity等前端渲染庫來說，可進一步優化真實時fps與記憶體使用率。
未來機會與生態系擴展
EASIER標記法未來可與生成式AI進行整合，藉由LLM自動推斷文本情感值並轉換成Avatar指令，進一步降低手動標註成本。另一方面，若能結合開放標準（例如ISO 9241-171），將有助於建立跨平台的手語情感交換格式，並推動Web3場景下的可持續性身分識別與互動體驗。此外，融入VR/AR環境也能提升無障礙現場演繹的沉浸感。
結語與實踐建議
總結來看，EASIER標記法以其低維度、易標註、強一致性的特性，為簽名手語生成帶來明確突破。建議團隊在選型階段優先評估雙參數情感框架，並透過小規模A/B測試驗證渲染效能與用戶體驗差異。同時，積極參與開放社群討論，協同制訂標準化規範，才能加速手語生成技術在全球無障礙領域的普及。邀請連結: https://www.okx.com/join?channelId=42974376
