Das EU-finanzierte Projekt Content4All will Inhalte über einen automatischen Arbeitsablauf für Übersetzungen in Gebärdensprache mit einem fotorealistischen menschlichen 3D-Avatar, der Realatar für TV-Ausstrahlungen zugänglicher für Gehörlose machen. Der Realatar wird mit einem innovativen Multikamerastudio erstellt, in dem Bewegungen echter Menschen aufgenommen und dann mithilfe von KI-Algorithmen verarbeitet werden.
Die im Projekt eingesetzten Technologien beruhen auf fortschrittlichem Deep Learning und Algorithmen maschinellen Lernens. Mit ihnen kann ein Computer große Datenmengen aufnehmen und von Befehlen über Beispiele das gewünschte Ergebnis produzieren.
Der innovative Aspekt dieses Konzepts wurde auf der Broadcast Engineering and Information Technology Conference 2020 mit dem renommierten NAB Technology Innovation Award ausgezeichnet. Dank dieser Diskussionen konnte das Projekt verschiedene Initiativen im Bereich der Medienzugänglichkeit zusammenbringen.
Darüber hinaus werden zwei weitere Projekte, EASIER und SignON, sich auf die Projekterfolge von Content4All stützen und diese erweitern, indem sie die Datensammlung direkt einsetzen. Außerdem untersucht die Fincons Group, Koordinator und führender Industriepartner, konkrete Möglichkeiten, die Projektergebnisse in ihrem Netzwerk einzusetzen: z.B. der Einsatz der Sammlung an Text mit Gebärdensprachevideos in der Forschung und für vorkommerzielle Zwecke oder die zukünftige Entwicklung der verschiedenen Algorithmen für die Erkennung von Gebärdensprache.