“端到端语音翻译需要解决源语言语音到目标语言文本的跨语言和跨模态映射,有限标注数据条件下,建立语音文本表征间的统一映射,缓解跨模态差异是提升语音翻译性能的关键。本文提出语音文本跨模态表征对齐方法,对语音文本表征进行多粒度对齐并进行混合作为并行输入,基于多模态表征的一致性约束进行多任务融合训练。在MuST-C数据集上的实验表明,本文所提方法优于现有端到端语音翻译跨模态表征相关方法,有效提升了语音翻译模型跨模态映射能力和翻译性能。”

“端到端语音翻译需要解决源语言语音到目标语言文本的跨语言和跨模态映射,有限标注数据条件下,建立语音文本表征间的统一映射,缓解跨模态差异是提升语音翻译性能的关键。本文提出语音文本跨模态表征对齐方法,对语音文本表征进行多粒度对齐并进行混合作为并行输入,基于多模态表征的一致性约束进行多任务融合训练。在MuST-C数据集上的实验表明,本文所提方法优于现有端到端语音翻译跨模态表征相关方法,有效提升了语音翻译模型跨模态映射能力和翻译性能。”

“语音翻译的编码器需要同时编码语音中的声学和语义信息,单一的Fbank或Wav2vec2语音特征表征能力存在不足。本文通过分析人工的Fbank特征与自监督的Wav2vec2特征间的差异性,提出基于交叉注意力机制的声学特征融合方法,并探究了不同的自监督特征和融合方式,加强模型对语音中声学和语义信息的学习。结合越南语语音特点,以Fbank特征为主、Pitch特征为辅混合编码Fbank表征,构建多特征融合的越-英语音翻译模型。实验表明,使用多特征的语音翻译模型相比单特征翻译效果更优,与简单的特征拼接方法相比更有效,所提的多特征融合方法在越-英语音翻译任务上提升了1.97个BLEU值。”