論文の概要: Fused Acoustic and Text Encoding for Multimodal Bilingual Pretraining and Speech Translation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2102.05766v1
• Date: Wed, 10 Feb 2021 22:53:40 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-02-12 23:26:30.442494
• Title: Fused Acoustic and Text Encoding for Multimodal Bilingual Pretraining and Speech Translation
• Title（参考訳）: マルチモーダルバイリンガル事前学習と音声翻訳のための融合音響・テキスト符号化
• Authors: Renjie Zheng and Junkun Chen and Mingbo Ma and Liang Huang
• Abstract要約: 本稿では,FAT-MLM(Fused Acoustic and Text Masked Language Model)を提案する。 3つの翻訳方向の実験により,FAT-MLMから微調整した音声翻訳モデルが翻訳品質を大幅に向上することが示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 21.622039537743607
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Recently text and speech representation learning has successfully improved many language related tasks. However, all existing methods only learn from one input modality, while a unified acoustic and text representation is desired by many speech-related tasks such as speech translation. We propose a Fused Acoustic and Text Masked Language Model (FAT-MLM) which jointly learns a unified representation for both acoustic and text in-put. Within this cross modal representation learning framework, we further present an end-to-end model for Fused Acoustic and Text Speech Translation (FAT-ST). Experiments on three translation directions show that our proposed speech translation models fine-tuned from FAT-MLM substantially improve translation quality (+5.90 BLEU).
• Abstract（参考訳）: 近年,テキストおよび音声表現学習は多くの言語関連タスクの改善に成功している。 しかし、既存のすべての方法は1つの入力モダリティからのみ学習し、音声翻訳などの多くの音声関連タスクでは統一された音響およびテキスト表現が望まれます。 本稿では,音声とテキストの合成表現を同時学習する融合音響・テキストマスク言語モデル(fat-mlm)を提案する。 このクロスモーダル表現学習フレームワークでは、Fused Acoustic and Text Speech Translation (FAT-ST) のエンドツーエンドモデルをさらに提示します。 3つの翻訳方向の実験により,fat-mlmから微調整した音声翻訳モデルにより,翻訳品質(+5.90 bleu)が大幅に向上した。

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