論文の概要: VAKTA-SETU: A Speech-to-Speech Machine Translation Service in Select Indic Languages

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.12518v1
• Date: Sun, 21 May 2023 17:23:54 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-23 19:54:23.193140
• Title: VAKTA-SETU: A Speech-to-Speech Machine Translation Service in Select Indic Languages
• Title（参考訳）: VAKTA-SETU: 言語選択のための音声音声機械翻訳サービス
• Authors: Shivam Mhaskar, Vineet Bhat, Akshay Batheja, Sourabh Deoghare, Paramveer Choudhary, Pushpak Bhattacharyya
• Abstract要約: 英語・ヒンディー語・英語・マラティー語・ヒンディー語・マラティー語対のための音声音声合成システム(SSMT) 自動音声認識(ASR)、拡散補正(DC)、機械翻訳(MT)、テキスト音声合成(TTS)モデルをカスケードしてSSMTシステムの開発を行う。 パイプラインのMT部分でも、英語、ヒンディー語、マラティー語を含む6つの翻訳方向すべてで、テキストからテキストへの機械翻訳(TTMT)サービスを作成しています。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 23.76977378957555
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: In this work, we present our deployment-ready Speech-to-Speech Machine Translation (SSMT) system for English-Hindi, English-Marathi, and Hindi-Marathi language pairs. We develop the SSMT system by cascading Automatic Speech Recognition (ASR), Disfluency Correction (DC), Machine Translation (MT), and Text-to-Speech Synthesis (TTS) models. We discuss the challenges faced during the research and development stage and the scalable deployment of the SSMT system as a publicly accessible web service. On the MT part of the pipeline too, we create a Text-to-Text Machine Translation (TTMT) service in all six translation directions involving English, Hindi, and Marathi. To mitigate data scarcity, we develop a LaBSE-based corpus filtering tool to select high-quality parallel sentences from a noisy pseudo-parallel corpus for training the TTMT system. All the data used for training the SSMT and TTMT systems and the best models are being made publicly available. Users of our system are (a) Govt. of India in the context of its new education policy (NEP), (b) tourists who criss-cross the multilingual landscape of India, (c) Indian Judiciary where a leading cause of the pendency of cases (to the order of 10 million as on date) is the translation of case papers, (d) farmers who need weather and price information and so on. We also share the feedback received from various stakeholders when our SSMT and TTMT systems were demonstrated in large public events.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,英語-ヒンディー語,英語-マラティー語,ヒンディー語-マラティー語対を対象としたSSMTシステムを提案する。 自動音声認識(ASR)、拡散補正(DC)、機械翻訳(MT)、テキスト音声合成(TTS)モデルをカスケードしてSSMTシステムの開発を行う。 本稿では,研究・開発段階で直面する課題と,公開WebサービスとしてのSSMTシステムの拡張性について論じる。 パイプラインのMT部分でも、英語、ヒンディー語、マラティー語を含む6つの翻訳方向すべてで、テキストからテキストへの機械翻訳(TTMT)サービスを作成しています。 データ不足を軽減するため, TTMTシステムのトレーニングのために, ノイズの多い擬似並列コーパスから高品質な並列文を選択するためのLaBSEベースのコーパスフィルタリングツールを開発した。 SSMTとTTMTシステムのトレーニングに使用されるすべてのデータと最高のモデルは公開されています。 我々のシステムのユーザーは (a)ゴット。 新教育政策(NEP)の文脈におけるインドの (b)インドの多言語景観を横切る観光客 (c)インドの司法機関で、判例の刑罰の主たる原因(現在のように1000万の命令)は、判例の翻訳である。 (d)天気・価格情報等を必要とする農家 また,大規模な公開イベントでSSMTとTTMTシステムが実証された際に,様々な利害関係者から得られたフィードバックを共有した。

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