論文の概要: Direct Speech-to-speech Translation without Textual Annotation using Bottleneck Features

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.05805v1
• Date: Mon, 12 Dec 2022 10:03:10 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-13 17:50:50.454409
• Title: Direct Speech-to-speech Translation without Textual Annotation using Bottleneck Features
• Title（参考訳）: Bottleneck特徴を用いたテキスト注釈のない直接音声音声合成
• Authors: Junhui Zhang, Junjie Pan, Xiang Yin, Zejun Ma
• Abstract要約: テキストの注釈やコンテンツ情報なしに訓練できる音声音声合成モデルを提案する。 Mandarin-Cantonese音声翻訳実験は,提案手法の有効性を実証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.44542301438426
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Speech-to-speech translation directly translates a speech utterance to another between different languages, and has great potential in tasks such as simultaneous interpretation. State-of-art models usually contains an auxiliary module for phoneme sequences prediction, and this requires textual annotation of the training dataset. We propose a direct speech-to-speech translation model which can be trained without any textual annotation or content information. Instead of introducing an auxiliary phoneme prediction task in the model, we propose to use bottleneck features as intermediate training objectives for our model to ensure the translation performance of the system. Experiments on Mandarin-Cantonese speech translation demonstrate the feasibility of the proposed approach and the performance can match a cascaded system with respect of translation and synthesis qualities.
• Abstract（参考訳）: 音声から音声への翻訳は、異なる言語間での発話を直接翻訳し、同時解釈のようなタスクにおいて大きな可能性を持つ。 State-of-artモデルは、通常、音素シーケンス予測のための補助モジュールを含み、トレーニングデータセットのテキストアノテーションを必要とする。 テキストの注釈や内容情報なしで学習できる音声から音声への直接翻訳モデルを提案する。 モデルに補助音素予測タスクを導入する代わりに,システムの翻訳性能を保証するために,モデルの中間学習目標としてボトルネック機能を使用することを提案する。 Mandarin-Cantonese音声翻訳の実験は,提案手法の有効性を実証し,その性能は翻訳品質と合成品質の点でカスケードシステムと一致させることができる。

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