Nov, 2022

面向现实无文字语言的语音翻译

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TL;DR该论文以英文 - 台湾闽南语为案例，研究了语音到语音的翻译，包括数据收集、建模和基准数据集的发布。通过人工注释、数据自动挖掘以及伪标注方法，收集了大量数据。在模型训练中，结合最近的自监督离散表示的应用以及与福建话相似的普通话文本监督，取得了良好的效果。最后，该论文推出了一个 S2ST 基准数据集，以助于未来的研究。
speech-to-speech translationenglish-taiwanese hokkiendata collectionmodelingbenchmark dataset
发现论文，激发创造
  • 真实数据上的无字幕语音翻译

    我们提出了一种无需文本数据即可构建的无文本语音到语音翻译系统，采用了自监督单元级别的语音标准化技术来优化多说话者语音的模型，仅使用了 10 分钟的数据训练该技术，可在 VoxPopuli S2ST 数据集上实现平均 3.2 BLEU 分数的增益，是首次建立了可用于多种语言对的无文本 S2ST 技术。

    Dec, 2021

  • 使用离散单元进行直接语音到语音翻译

    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

  • 利用伪标记数据提高直接语音翻译质量

    本文介绍了一种基于 Transformer 神经网络的直接语音翻译技术，利用伪标签和外部数据来提升翻译效果，并在 Fisher 英西测试数据上创造了最好的翻译结果

    May, 2022

  • 利用无监督和弱监督数据，提高直接语音翻译的准确性

    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

  • 通过无标注文本改进语音到语音翻译

    通过应用声学效果生成大量合成数据，利用现有的大量不同语言的未标记文本，提出了一种有效的方法来利用大量的语音到语音翻译数据，改进翻译质量，在西班牙语 - 英语和俄语 - 英语翻译中提高了 2 个 BLEU，尤其是在极低资源情况下表现显着。

    Oct, 2022

  • 使用自监督预训练和数据增强增强的直接语音翻译

    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

  • 基于单元的无平行数据语音翻译

    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

  • 结合语音和双语文本的联合预训练，用于直接语音翻译

    本文提出了一种基于不对称数据的语音到语音模型 Speech2S，利用双语文本数据训练模型可以有效地模拟跨语言的语音转换，实验结果显示，Speech2S 的表现比现有的最先进模型更好。

    Oct, 2022

  • 无文本直接语音翻译与离散语音表示

    本文提出了一种基于 Translatotron 2 的 Textless Translatotron 模型，使用预处理的无监督语音数据的语音编码器进行训练，针对缺乏书面形式的语言进行端到端的直接语音翻译，效果优于之前的最佳无文本模型，且在多语言和双语语料库上，翻译质量几乎与 Translatotron 2 相当。

    Oct, 2022

  • 多语言语音翻译至多个目标语言

    提出了一种支持多个目标语言的多语言语音翻译模型，采用语音单元和语音合成器进行多语言扩展，并在基准翻译测试集中表现优于双语模型。

    Jul, 2023