論文の概要: Phone Features Improve Speech Translation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2005.13681v1
• Date: Wed, 27 May 2020 22:05:10 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-28 09:33:58.779763
• Title: Phone Features Improve Speech Translation
• Title（参考訳）: 電話機能による音声翻訳の改善
• Authors: Elizabeth Salesky and Alan W Black
• Abstract要約: 音声翻訳の終末モデル(ST)はより緊密にカップル音声認識(ASR)と機械翻訳(MT)を行う カスケードモデルとエンド・ツー・エンドモデルを高,中,低リソース条件で比較し,カスケードがより強いベースラインを維持していることを示す。 これらの機能は両方のアーキテクチャを改善し、エンド・ツー・エンドのモデルとカスケードのギャップを埋め、これまでの学術的成果を最大9BLEUで上回ります。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 69.54616570679343
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: End-to-end models for speech translation (ST) more tightly couple speech recognition (ASR) and machine translation (MT) than a traditional cascade of separate ASR and MT models, with simpler model architectures and the potential for reduced error propagation. Their performance is often assumed to be superior, though in many conditions this is not yet the case. We compare cascaded and end-to-end models across high, medium, and low-resource conditions, and show that cascades remain stronger baselines. Further, we introduce two methods to incorporate phone features into ST models. We show that these features improve both architectures, closing the gap between end-to-end models and cascades, and outperforming previous academic work -- by up to 9 BLEU on our low-resource setting.
• Abstract（参考訳）: 音声翻訳(ST)のエンド・ツー・エンドモデルでは、従来のASRおよびMTモデルのカスケードよりも、より単純なモデルアーキテクチャとエラーの伝播を減らす可能性があり、より密にカップル音声認識(ASR)と機械翻訳(MT)が可能である。 彼らのパフォーマンスは、しばしば優れていると仮定されるが、多くの状況では、まだそうではない。 カスケードモデルとエンド・ツー・エンドモデルを高,中,低リソース条件で比較し,カスケードがより強いベースラインを維持していることを示す。 さらに,電話機能をstモデルに組み込む手法を2つ紹介する。 これらの機能は両方のアーキテクチャを改善し、エンド・ツー・エンドモデルとカスケードの間のギャップを狭め、低リソース設定で最大9 bleuで以前の学術研究を上回っています。

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