論文の概要: The NiuTrans End-to-End Speech Translation System for IWSLT 2021 Offline Task

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2107.02444v2
• Date: Thu, 8 Jul 2021 08:21:18 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-07-09 10:27:54.436397
• Title: The NiuTrans End-to-End Speech Translation System for IWSLT 2021 Offline Task
• Title（参考訳）: IWSLT 2021オフラインタスクにおけるNiuTransエンドツーエンド音声翻訳システム
• Authors: Chen Xu, Xiaoqian Liu, Xiaowen Liu, Laohu Wang, Canan Huang, Tong Xiao, Jingbo Zhu
• Abstract要約: 本稿では,IWSLT 2021オフラインタスクに対して,NuTransのエンドツーエンド音声翻訳システムを提案する。 我々はTransformerベースのモデルアーキテクチャを使用し、Conformer、相対位置符号化、スタックされた音響およびテキスト符号化により拡張する。 我々は MuST-C En-De テストセット上で 33.84 BLEU 点を達成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 23.008938777422767
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This paper describes the submission of the NiuTrans end-to-end speech translation system for the IWSLT 2021 offline task, which translates from the English audio to German text directly without intermediate transcription. We use the Transformer-based model architecture and enhance it by Conformer, relative position encoding, and stacked acoustic and textual encoding. To augment the training data, the English transcriptions are translated to German translations. Finally, we employ ensemble decoding to integrate the predictions from several models trained with the different datasets. Combining these techniques, we achieve 33.84 BLEU points on the MuST-C En-De test set, which shows the enormous potential of the end-to-end model.
• Abstract（参考訳）: 本稿では、英語音声からドイツ語テキストへの翻訳を中間転写なしで直接行うIWSLT 2021オフラインタスクに対して、NiuTransのエンドツーエンド音声翻訳システムを提案する。 我々は、トランスフォーマーベースのモデルアーキテクチャを使用し、コンフォーメータ、相対位置エンコーディング、スタック化された音響およびテキストエンコーディングにより強化する。 トレーニングデータを増やすために、英語の書き起こしはドイツ語の翻訳に翻訳される。 最後に,異なるデータセットでトレーニングされた複数のモデルからの予測を統合するためにアンサンブル復号を用いる。 これらの手法を組み合わせることで, MuST-C En-De テストセット上で 33.84 BLEU 点が得られる。

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