该研究提供一个德语语音、德语文本和英语翻译的平行语料库，以德语有声读物为基础，包括 110 小时的音频材料，对齐了超过 50k 句平行句子，并且提供了更大的数据集，包括 547 小时的德语语音对齐了德语文本，同时为德语语音识别和德语到英语的端到端翻译提供了大量的资源。

Oct, 2019

本研究通过收集欧洲议会在 2008 年至 2012 年期间进行的演讲，创建了一个新型的包括 6 种欧洲语言互相翻译的语音和文本样本的多语种 SLT 语料库 Europarl-ST，并展示了一系列的语音识别、机器翻译和口语翻译实验。

Nov, 2019

该研究找出了语音到语音翻译领域所面临的主要限制是缺乏合适的培训数据。为了解决这个问题，研究人员创建了一个公开可用的语音到语音训练语料库 ——LibriS2S。基于这个语料库，提出了基于 FastSpeech 2 模型的新文本到语音模型，以及如何使模型直接根据源语言的发音来生成语音信号。

Apr, 2022

我们提供了一个多语言 TEDx 语料库，支持语音识别和语音翻译的研究，可以建立在许多非英语源语言上。这个语料库是一个来自 TEDx 演讲的音频记录集合，提供了 8 个源语言，我们将转录分割成句子，并将它们与源语言音频和目标语言翻译对齐。此外，我们提供基线模型，包括多语种模型，以提高低资源语种的翻译性能。

Feb, 2021

该论文提出了一个新的语音语料库 LibriTTS，用于文本转语音，并展示了该语料库训练出的神经完整端到端的 TTS 模型在自然度方面的评估结果不低于 4.0。

Apr, 2019

本研究旨在探讨在经过语料库特殊增强的情况下，对语音到文本翻译进行端到端的研究。我们不仅研究了在学习和解码期间没有源语言转录的极端情况，还研究了在训练时仅提供源语言转录的中间情况。实验结果表明，在这种设置下，可以训练出紧凑高效的端到端语音转换模型。同时，我们提供了语料库，并希望未来的研究能够挑战我们在该语料库上的语音翻译基线模型。

Feb, 2018

本文介绍了一个用于多语言演讲语音翻译研究的大规模多语言语音语料库 SpeechMatrix，并建立了基于演讲记录的平行语音翻译模型，探讨了少有的多语言语音翻译问题和一些基于模型先训练和混合专家使用的解决方案。

Nov, 2022

本文提出一种新方法，自动构建对话机器翻译的平行话语语料库，经实验表明，采用该方法可以显著提高翻译质量，同时公开了大约 10 万条已经手动标注了发言者和对话边界的平行话语数据。

May, 2016

本研究提出了一种无监督方法来构建语音到语音语料库，并利用视频帧、语音识别、机器翻译和噪声帧去除算法在短片段层面上对齐源语言和目标语言，以生成一种平行语音语料库，并应用于短音频片段和长音频剪辑，效果表现稳健。

Mar, 2022

本文是第一篇尝试构建不使用源语言转录的端到端语音到文本翻译系统的论文，并提出了一种直接语音到文本翻译的模型，在一小部分法英人造语料库上取得了有希望的结果。

Dec, 2016