論文の概要: GigaST: A 10,000-hour Pseudo Speech Translation Corpus

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2204.03939v2
• Date: Tue, 6 Jun 2023 12:48:48 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-08 00:01:03.575379
• Title: GigaST: A 10,000-hour Pseudo Speech Translation Corpus
• Title（参考訳）: GigaST:1万時間 Pseudo 音声翻訳コーパス
• Authors: Rong Ye, Chengqi Zhao, Tom Ko, Chutong Meng, Tao Wang, Mingxuan Wang, Jun Cao
• Abstract要約: GigaSTは、大規模な擬似音声翻訳(ST)コーパスである。 我々は、英語のASRコーパスであるGigaSpeechのテキストをドイツ語と中国語に翻訳することでコーパスを作成する。 トレーニングセットは強力な機械翻訳システムによって翻訳され、テストセットは人間によって翻訳される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 33.572303016012384
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This paper introduces GigaST, a large-scale pseudo speech translation (ST) corpus. We create the corpus by translating the text in GigaSpeech, an English ASR corpus, into German and Chinese. The training set is translated by a strong machine translation system and the test set is translated by human. ST models trained with an addition of our corpus obtain new state-of-the-art results on the MuST-C English-German benchmark test set. We provide a detailed description of the translation process and verify its quality. We make the translated text data public and hope to facilitate research in speech translation. Additionally, we also release the training scripts on NeurST to make it easy to replicate our systems. GigaST dataset is available at https://st-benchmark.github.io/resources/GigaST.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,大規模擬似音声翻訳(ST)コーパスであるGigaSTを紹介する。 我々は、英語のASRコーパスであるGigaSpeechのテキストをドイツ語と中国語に翻訳することでコーパスを作成する。 トレーニングセットは強力な機械翻訳システムによって翻訳され、テストセットは人間によって翻訳される。 コーパスの追加でトレーニングしたSTモデルは、MuST-Cの英語-ドイツ語ベンチマークテストセット上で、新しい最先端の結果を得る。 翻訳プロセスの詳細を説明し,その品質を検証する。 翻訳されたテキストデータを公開し、音声翻訳の研究を促進することを期待する。 さらに、システムを複製しやすいように、neurstのトレーニングスクリプトもリリースしています。 GigaSTデータセットはhttps://st-benchmark.github.io/resources/GigaSTで公開されている。

関連論文リスト

• SeamlessM4T: Massively Multilingual & Multimodal Machine Translation [90.71078166159295]
  音声から音声への翻訳,音声からテキストへの翻訳,テキストからテキストへの翻訳,最大100言語の自動音声認識をサポートする単一モデルSeamlessM4Tを紹介する。 我々は、音声とテキストの両方に英語を翻訳できる最初の多言語システムを開発した。 FLEURSでは、SeamlessM4Tが複数のターゲット言語への翻訳の新しい標準を設定し、音声からテキストへの直接翻訳において、以前のSOTAよりも20%BLEUの改善を実現している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-08-22T17:44:18Z)
• Speech-to-Speech Translation For A Real-world Unwritten Language [62.414304258701804]
  本研究では、ある言語から別の言語に音声を翻訳する音声音声翻訳(S2ST)について研究する。 我々は、トレーニングデータ収集、モデル選択、ベンチマークデータセットのリリースからエンドツーエンドのソリューションを提示します。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-11-11T20:21:38Z)
• WeTS: A Benchmark for Translation Suggestion [32.10692757420455]
  我々はemphWeTSと呼ばれる翻訳提案(TS)のためのベンチマークデータセットを作成する。 また,TSの性能を大幅に向上できる合成コーパスを生成するための新しい手法を提案する。 我々のモデルは、ドイツ語、ドイツ語、中国語、英語、中国語の4つの翻訳方向について、ステートオフ・ザ・アート(SOTA)の結果を達成する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-10-11T10:52:17Z)
• Active Learning for Massively Parallel Translation of Constrained Text into Low Resource Languages [26.822210580244885]
  我々は、前もって知られ、多くの言語で利用可能なクローズドテキストを、新しく、非常に低いリソース言語に翻訳する。 テキストのコヒーレンスを局所的に最適化する部分ベースアプローチと,グローバルにテキストのカバレッジを増大させるランダムサンプリングアプローチを比較した。 本稿では,人間と機械がシームレスに連携して,閉じたテキストを極めて低リソースな言語に翻訳するアルゴリズムを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-08-16T14:49:50Z)
• ChrEnTranslate: Cherokee-English Machine Translation Demo with Quality Estimation and Corrective Feedback [70.5469946314539]
  ChrEnTranslateは、英語と絶滅危惧言語チェロキーとの翻訳のためのオンライン機械翻訳デモシステムである。 統計モデルとニューラルネットワークモデルの両方をサポートし、信頼性をユーザに通知するための品質評価を提供する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-07-30T17:58:54Z)
• Consecutive Decoding for Speech-to-text Translation [51.155661276936044]
  COnSecutive Transcription and Translation (COSTT)は、音声からテキストへの翻訳に不可欠な手法である。 鍵となるアイデアは、ソースの書き起こしとターゲットの翻訳テキストを1つのデコーダで生成することである。 本手法は3つの主流データセットで検証する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-09-21T10:10:45Z)
• "Listen, Understand and Translate": Triple Supervision Decouples End-to-end Speech-to-text Translation [49.610188741500274]
  エンドツーエンドの音声テキスト翻訳(ST)は、ソース言語で音声を取り、ターゲット言語でテキストを出力する。 既存の方法は並列コーパスの量によって制限される。 並列STコーパスで信号を完全に活用するシステムを構築した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-09-21T09:19:07Z)
• An Augmented Translation Technique for low Resource language pair: Sanskrit to Hindi translation [0.0]
  本研究では、低リソース言語ペアに対してZST(Zero Shot Translation)を検査する。 サンスクリット語からヒンディー語への翻訳では、データが不足しているのと同じアーキテクチャがテストされている。 データストレージのメモリ使用量を削減するため,単語埋め込みの次元化を行う。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-06-09T17:01:55Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。