本文提出了一种基于神经网络的语音 - 语音翻译系统，实现了自动配音。实验结果表明自动配音的自然度得到了显著提升，包括多个技术创新点，如神经机器翻译、音频渲染、语音对位、语音合成等。

Jan, 2020

本文介绍了使用 LibriSpeech 增强现有单语语料库的方法，建立起一种包含源语言中的语音与目标语言中的文本的大型开放式平行语料库，并给出了相应的处理细节和手动评估结果，该平行语料库可以用于直接语音翻译或其他口语翻译实验。

Feb, 2018

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

本文描述了将英语讲座视频半自动化地翻译成 9 种印度语言，使其具有良好的口头表现，同时降低了 75% 的人工成本。

Nov, 2022

利用制作脚本为演讲人辨别任务提取伪标记数据的半监督方法在 66 个节目测试集上相对于两个非监督基准模型显示出了 51.7% 的改进。

Aug, 2023

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

该研究针对影视配音中原始语音和目标语音的对齐问题，提出一种机器翻译系统，通过考虑语音时长控制翻译长度，构建了真实世界情景下的测试集，实现了对自然长度的更好控制。

Nov, 2022

本研究扩展了原有的韵律对准模型，以适应更宽松的音视频同步要求，实验显示，相比先前的工作，本方法在字幕可见和不可见情况下的口译应用中均提供了更好的主观观感。

Apr, 2022

报告介绍了一种协议以收集跨语言韵律映射和其他改善语音翻译的方法，包括收集语言之间紧密匹配的话语对的、数据收集的描述，以及一些相关的观察和思考。此报告面向使用语料库，扩展语料库和设计类似的双语对话数据收集的人。

Nov, 2022