ESPnet-ST-v2 是一个开源工具包，它支持离线语音到文本翻译、同声传译以及离线语音到语音翻译等多种任务，提供了包括转录器、混合 CTC/attention、多解码器、时间同步分块 CTC/attention、Translatotron 模型和直接离散单元模型等最先进的架构。

Apr, 2023

本文介绍了 FBK 参加 IWSLT 2020 离线语音翻译任务的方法和成果，使用基于 Transformer 模型的端到端系统，并运用了 ASR 预训练、数据增强、多任务学习等技术，最佳 BLEU 得分达到 29，优于最近相关研究。

Jun, 2020

本文介绍本团队使用 YiTrans 语音翻译系统参加 IWSLT 2022 离线任务，该系统基于大规模预训练编码器 - 解码器模型，并通过多阶段预训练策略、精细调节、数据过滤、数据增强、语音分割和多模型融合等多方面开展改进，结果显示我们的 YiTrans 系统在英德、英中和英日三个方向上的性能优于去年的最优端到端系统，并在英德和英中方向上名列自动评估度量的第一。

Jun, 2022

ESPnet-ST 是一个新的项目，它是一个专门为在单一框架中快速开发语音到语音翻译系统而设计的，它集成或重新实现了自动语音识别、机器翻译和文本到语音功能。

Apr, 2020

本文描述了 NiuTrans 端到端语音翻译系统的提交，采用 Transformer 模型，结合 Conformer、相对位置编码和堆叠音频和文本编码来增强模型表现，在训练数据扩充方面采用了英文翻译到德文的方法，最终采用集成解码方法将多个模型的预测结果融合，达到了 33.84 BLEU 点，显现了端到端模型的巨大潜力。

Jul, 2021

本论文讨论了 USTC-NEL 系统在 2018 年 IWSLT 评估的语音翻译任务中的应用，使用了传统的管道系统，包含三个模块：语音识别、后处理和机器翻译。我们训练了一组混合 - HMM 模型进行语音识别，并使用语音识别输出风格的文本作为输入来训练基于 transformer 的神经机器翻译模型。在 IWSLT 2018 任务上的实验表明，相较于 KIT 的基线系统，我们的系统实现了 14.9 的 BLEU 改善。

Dec, 2018

该论文介绍了 Volctrans 团队在 IWSLT 2021 中提交的系统，包括离线语音翻译和文本 - 文本同时翻译。他们采用端到端模型进行离线语音翻译，在 MuST-C 测试集上比基准结果提高了 8.1 BLEU 分值，并接近强级联解决方案的结果。针对文本 - 文本同时翻译，他们探索了最优的 wait-k 模型实践，并且在相同的延迟范围内超过了基准结果约 7 BLEU 分值。他们已发布代码和模型以促进未来的研究工作和工业应用。

May, 2021

本文介绍了将语音分离和增强（SSE）纳入 ESpnet 工具包的最新进展，包括最新的语音增强模型及其评估，并设计了新界面将语音增强应用于前端任务包括自动语音识别（ASR）、语音翻译（ST）和口语理解（SLU），实验表明其在多通道场景下是一种有前途的研究方向及可以用作未来研究的基准语料库。

Jul, 2022

本文主要研究了与语音翻译相关的模型训练成本问题，通过研究 ASR 预训练、数据过滤和音频分段等因素，提出了一种轻量级的训练策略，实现在降低模型训练成本的同时，优化了翻译质量，模型准确度得到提升。

May, 2022

本文提出了一种简单且有效的多语言端到端语音翻译框架，并证明了其在自动语音识别、机器翻译、一对多翻译以及多对多翻译中的有效性以及相对于双语端到端语音翻译的优势。

Oct, 2019