本文探讨语音转文本翻译的问题，使用无监督术语发现技术将音频文件转化为伪文本，并使用其进行简单的词袋机翻译，面对跨讲话者无监督术语发现的难题，系统实现了低召回率的跨语音翻译。

Feb, 2017

本文提出了一种名为 PDTW 的概率 DTW 无监督口语术语发现方法，利用处理语料库的分布特征进行自适应评估对齐质量，系统地发现具有相似性的模式对，并在 Zero Resource Speech Challenge 2017 数据集上测试，表现出更好的检测模式覆盖率。

Aug, 2020

本文提出了一种基于单语音频和文本语料库的语音翻译系统框架，使用交叉模态双语词典将每个源语音片段对应到目标文本翻译，通过使用语言模型和序列去噪自编码器，对每个音频片段进行逐字翻译来提高翻译质量，实验结果表明，我们的无监督系统尽管没有监督，但达到了与监督方法相比可比的 BLEU 分数。

Nov, 2018

我们提出了一种方法，通过单一模型学习多语言语音和文本的统一表示，特别关注语音合成的目的。我们使用语音单元表示多语言语音音频，这是从自我监督语音模型编码的语音特征的量化表示。因此，我们可以将语音视为伪文本，并构建语音和文本的统一表示。然后，我们提出在多语言数据上通过单位到单位翻译 (UTUT) 目标训练编码器 - 解码器结构模型。通过使用源语言标记来确定编码器，使用目标语言标记来确定解码器，该模型被优化为将口语语言翻译为目标语言的翻译模型。因此，该模型可以建立口语语言的理解方式，并将其与不同语言相关联。单个经过预训练的 UTUT 模型可以用于各种多语言语音和文本相关任务，如语音到语音翻译 (STS)、多语言文本到语音合成 (TTS) 和文本到语音翻译 (TTST)。我们通过包含各种语言的综合实验验证了所提出方法的有效性。此外，我们展示了 UTUT 可以执行先前在文献中未探索的多对多语言 STS。样例可在此网址获取：https://URL

Aug, 2023

本文提出了一种基于自动发现独立单元的无监督语音到语音翻译系统，使用三步训练过程，避免使用自动语音识别和文本转语音模型，在合成语音上的实验结果表明该方法可行。

May, 2023

本文利用无监督语音识别、机器翻译与语音合成技术，探讨实现无标注数据建立语音翻译系统的方法，通过管道方法或生成伪标签，对端到端语音翻译模型进行训练。同时，提出一种无监督域自适应方法，能够提供一定的性能提升。实验结果表明，本文提出的无监督语音翻译方法，在 Libri-Trans 基准测试的 BLEU 分数上超过以前报告的无监督效果的 3.2 个点，在 CoVoST2 数据集上，本文的最佳系统相对于最佳监督学习的端到端模型（无预训练），在五个语种（X-En）上平均提高 5.0 个 BLEU 分数。在 MuST-C 和 CVSS 基准测试上，本文也取得了有竞争力的结果。

Oct, 2022

本文旨在通过多种方法利用无监督和弱监督的语音和文本数据来提高基于 Translatotron 2 的直接语音到语音翻译系统的性能，实现在 21 种语言对上 BLEU 值提高 13.6（相对增长 113%），特别是对于低资源语言的提高更为显著（相对增长 398%）

Mar, 2022

本研究提出一种直接语音到语音的翻译模型，它可以在不依赖中间文本生成的情况下将一种语言的语音翻译成另一种语言的语音，并且结合了自我监督离散语音编码和序列到序列的语音到单位翻译，以预测目标语音的离散表示，并在同一推断通过实现同步生成双重模态输出（语音和文本）。在 Fisher 西班牙语 - 英语数据集上，我们的模型较基线直接 S2ST 模型改进了 6.7 BLEU。由于能够支持未书写语言的翻译，当没有文本转录时，我们的模型表现与训练有文本监督的谱图预测模型相当。

Jul, 2021

本文研究了使用无配对数据进行无监督学习的方法，结合领域特定的有软标签的对比损失方法可以显著提高跨模态音频 - 文本表示学习的效果及其在零样本分类任务中的性能。

May, 2023

本文讨论了直接语音到语音翻译模型面临的数据稀缺性问题，探索了自监督预训练和数据增强技术来解决此问题，实验表明自监督预训练可以提高模型性能，结合数据增强技术可以进一步提高模型性能。

Apr, 2022