論文の概要: Joint Pre-Training with Speech and Bilingual Text for Direct Speech to Speech Translation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.17027v1
• Date: Mon, 31 Oct 2022 02:55:51 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-01 18:48:03.556379
• Title: Joint Pre-Training with Speech and Bilingual Text for Direct Speech to Speech Translation
• Title（参考訳）: 音声から音声への直接翻訳のための音声とバイリンガルテキストの合同事前学習
• Authors: Kun Wei, Long Zhou, Ziqiang Zhang, Liping Chen, Shujie Liu, Lei He, Jinyu Li, Furu Wei
• Abstract要約: 直接音声音声翻訳 (S2ST) は, カスケードされたS2STと比較して, 優れた研究課題である。 直接S2STは、ソース言語の音声からターゲット言語の音声へのコーパスが非常に稀であるため、データ不足の問題に悩まされる。 本稿では,音声から音声への直接翻訳タスクのための音声とバイリンガルのテキストデータとを事前学習したSpeech2Sモデルを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 94.80029087828888
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Direct speech-to-speech translation (S2ST) is an attractive research topic with many advantages compared to cascaded S2ST. However, direct S2ST suffers from the data scarcity problem because the corpora from speech of the source language to speech of the target language are very rare. To address this issue, we propose in this paper a Speech2S model, which is jointly pre-trained with unpaired speech and bilingual text data for direct speech-to-speech translation tasks. By effectively leveraging the paired text data, Speech2S is capable of modeling the cross-lingual speech conversion from source to target language. We verify the performance of the proposed Speech2S on Europarl-ST and VoxPopuli datasets. Experimental results demonstrate that Speech2S gets an improvement of about 5 BLEU scores compared to encoder-only pre-training models, and achieves a competitive or even better performance than existing state-of-the-art models1.
• Abstract（参考訳）: 直接音声音声翻訳(S2ST)は,カスケードされたS2STに比べて多くの利点がある。 しかし、ソース言語の音声からターゲット言語の音声へのコーパスは非常に稀であるため、直接S2STはデータ不足の問題に悩まされる。 そこで本論文では,音声から音声への直接翻訳タスクのための音声とバイリンガルのテキストデータとを併用したSpeech2Sモデルを提案する。 ペア化されたテキストデータを効果的に活用することにより、Speech2Sはソースからターゲット言語への言語間変換をモデル化することができる。 本研究では,Europarl-STおよびVoxPopuliデータセット上で提案したSpeech2Sの性能を検証する。 実験結果から,Speech2Sはエンコーダのみの事前学習モデルに比べて約5BLEUのスコアが向上し,既存の最先端モデルよりも競争力や性能が向上していることがわかった。

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