論文の概要: Don't Discard Fixed-Window Audio Segmentation in Speech-to-Text Translation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.13363v1
• Date: Mon, 24 Oct 2022 16:06:33 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-25 16:51:49.101182
• Title: Don't Discard Fixed-Window Audio Segmentation in Speech-to-Text Translation
• Title（参考訳）: 音声-テキスト翻訳における修正ウィンド音声セグメンテーションの識別
• Authors: Chantal Amrhein and Barry Haddow
• Abstract要約: 完全な発話が話される前に、モデルが翻訳を開始する必要があるオンライン音声言語翻訳では、ほとんどの以前の研究はセグメント化の問題を無視している。 オフライン・オンライン両方のセグメンテーションにおけるセグメンテーションエラーやセグメンテーション戦略に対するモデルの堅牢性を改善するための様々な手法を比較した。 5つの異なる言語対についての知見から, 簡単な固定ウィンドウ音声セグメント化が, 適切な条件で驚くほど良好に動作できることが示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.799623536095226
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: For real-life applications, it is crucial that end-to-end spoken language translation models perform well on continuous audio, without relying on human-supplied segmentation. For online spoken language translation, where models need to start translating before the full utterance is spoken, most previous work has ignored the segmentation problem. In this paper, we compare various methods for improving models' robustness towards segmentation errors and different segmentation strategies in both offline and online settings and report results on translation quality, flicker and delay. Our findings on five different language pairs show that a simple fixed-window audio segmentation can perform surprisingly well given the right conditions.
• Abstract（参考訳）: 実生活アプリケーションでは、人間の供給するセグメンテーションに頼ることなく、エンド・ツー・エンドの音声翻訳モデルが連続音声でうまく機能することが重要である。 オンライン音声翻訳では、モデルが完全な発話が話される前に翻訳を開始する必要があるが、ほとんどの先行研究はセグメンテーション問題を無視している。 本稿では,オフライン・オンライン両方のセグメンテーションにおけるセグメンテーションエラーに対するモデルの堅牢性向上とセグメンテーション戦略の比較を行い,翻訳品質,フリック,遅延について報告する。 5つの異なる言語対についての知見から,簡単な固定ウィンドウ音声分割が,適切な条件で驚くほど良好に動作できることが示唆された。

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