論文の概要: ON-TRAC Consortium for End-to-End and Simultaneous Speech Translation Challenge Tasks at IWSLT 2020

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2005.11861v1
• Date: Sun, 24 May 2020 23:44:45 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-29 13:50:23.586434
• Title: ON-TRAC Consortium for End-to-End and Simultaneous Speech Translation Challenge Tasks at IWSLT 2020
• Title（参考訳）: IWSLT 2020におけるエンドツーエンド・同時音声翻訳課題のためのON-TRACコンソーシアム
• Authors: Maha Elbayad, Ha Nguyen, Fethi Bougares, Natalia Tomashenko, Antoine Caubri\`ere, Benjamin Lecouteux, Yannick Est\`eve, Laurent Besacier
• Abstract要約: ON-TRACコンソーシアムは、フランスの3つの学術研究所の研究者で構成されている。 学習したエンドツーエンドのアテンションベースエンコーダデコーダモデルを用いて、オフライン音声翻訳トラックへの提案を行った。 同時音声翻訳トラックでは,テキスト・トゥ・テキスト・サブタスクのための Transformer ベースのwait-k モデルを構築している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 25.024259342365934
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This paper describes the ON-TRAC Consortium translation systems developed for two challenge tracks featured in the Evaluation Campaign of IWSLT 2020, offline speech translation and simultaneous speech translation. ON-TRAC Consortium is composed of researchers from three French academic laboratories: LIA (Avignon Universit\'e), LIG (Universit\'e Grenoble Alpes), and LIUM (Le Mans Universit\'e). Attention-based encoder-decoder models, trained end-to-end, were used for our submissions to the offline speech translation track. Our contributions focused on data augmentation and ensembling of multiple models. In the simultaneous speech translation track, we build on Transformer-based wait-k models for the text-to-text subtask. For speech-to-text simultaneous translation, we attach a wait-k MT system to a hybrid ASR system. We propose an algorithm to control the latency of the ASR+MT cascade and achieve a good latency-quality trade-off on both subtasks.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,IWSLT 2020の評価キャンペーン,オフライン音声翻訳,同時音声翻訳における2つの課題トラックを対象としたON-TRAC Consortium翻訳システムについて述べる。 ON-TRACコンソーシアムは、フランスの3つの学術研究所(Avignon Universit\'e)、LIG(Universit\'e Grenoble Alpes)、Lium(Le Mans Universit\'e)の研究者で構成されている。 学習したエンドツーエンドのアテンションベースエンコーダデコーダモデルを用いて、オフライン音声翻訳トラックへの提案を行った。 コントリビューションでは、複数のモデルのデータの強化とアンサンブルに重点を置いています。 同時音声翻訳トラックでは,テキスト・トゥ・テキスト・サブタスクのための Transformer ベースのwait-k モデルを構築している。 音声とテキストの同時翻訳では、待ち時間MTシステムをハイブリッドASRシステムにアタッチする。 本稿では,ASR+MTカスケードの遅延を制御し,両方のサブタスクにおいて良好なレイテンシ品質のトレードオフを実現するアルゴリズムを提案する。

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