論文の概要: Breeding Gender-aware Direct Speech Translation Systems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.04955v1
• Date: Wed, 9 Dec 2020 10:18:03 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-05-16 10:57:27.791411
• Title: Breeding Gender-aware Direct Speech Translation Systems
• Title（参考訳）: 育種性を考慮した直接音声翻訳システム
• Authors: Marco Gaido, Beatrice Savoldi, Luisa Bentivogli, Matteo Negri, Marco Turchi
• Abstract要約: 性別認識型stソリューションは強い-しかし性別認識型stモデルを大きく上回る可能性がある。 ジェンダーマーク付き単語の翻訳は、全体的な翻訳品質を維持しながら、精度が最大30ポイント向上する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.955696163410254
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In automatic speech translation (ST), traditional cascade approaches involving separate transcription and translation steps are giving ground to increasingly competitive and more robust direct solutions. In particular, by translating speech audio data without intermediate transcription, direct ST models are able to leverage and preserve essential information present in the input (e.g. speaker's vocal characteristics) that is otherwise lost in the cascade framework. Although such ability proved to be useful for gender translation, direct ST is nonetheless affected by gender bias just like its cascade counterpart, as well as machine translation and numerous other natural language processing applications. Moreover, direct ST systems that exclusively rely on vocal biometric features as a gender cue can be unsuitable and potentially harmful for certain users. Going beyond speech signals, in this paper we compare different approaches to inform direct ST models about the speaker's gender and test their ability to handle gender translation from English into Italian and French. To this aim, we manually annotated large datasets with speakers' gender information and used them for experiments reflecting different possible real-world scenarios. Our results show that gender-aware direct ST solutions can significantly outperform strong - but gender-unaware - direct ST models. In particular, the translation of gender-marked words can increase up to 30 points in accuracy while preserving overall translation quality.
• Abstract（参考訳）: 自動翻訳(st)では、分離された翻訳と翻訳ステップを含む従来のカスケードアプローチが、競争的でより堅牢な直接解の基盤となっている。 特に、中間転写なしで音声音声データを翻訳することにより、直接STモデルは入力(例えば、)に存在する必須情報を利用して保存することができる。 スピーカーの発声特性) さもなくばカスケードの枠組みで失われる。 このような能力は、性翻訳に有用であることが証明されているが、直接STは、そのカスケードと同様の性別バイアスや、機械翻訳や他の多くの自然言語処理アプリケーションの影響を受けている。 さらに、性別のキューとして音声バイオメトリック機能のみに依存する直接STシステムは、特定のユーザにとって不適当であり、潜在的に有害である可能性がある。 本稿では、音声信号を超えて、話者の性別について直接STモデルに通知するための異なるアプローチを比較し、英語からイタリア語とフランス語への性別翻訳を処理できる能力をテストする。 この目的のために,話者の性別情報を含む大規模データセットを手作業でアノテートし,様々な現実シナリオを反映する実験に用いた。 以上の結果から,性認識型stソリューションは強い-しかし性認識型stモデルを大きく上回ることが示された。 特に、ジェンダーマーク付き単語の翻訳は、全体的な翻訳品質を維持しながら、30ポイントまで精度を上げることができる。

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