論文の概要: Recent Advances in Direct Speech-to-text Translation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.11646v1
• Date: Tue, 20 Jun 2023 16:14:27 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-21 13:35:55.407943
• Title: Recent Advances in Direct Speech-to-text Translation
• Title（参考訳）: 音声からテキストへの直接翻訳の最近の進歩
• Authors: Chen Xu, Rong Ye, Qianqian Dong, Chengqi Zhao, Tom Ko, Mingxuan Wang, Tong Xiao, Jingbo Zhu
• Abstract要約: 我々は、既存の研究成果を、モデリングの負担、データの不足、アプリケーション問題という3つの課題に基づいて分類する。 データ不足の課題に対して、最近の研究は、データ強化、事前学習、知識蒸留、多言語モデリングなど、多くの高度な技術を活用している。 我々は、リアルタイム、セグメンテーション、名前付きエンティティ、性別バイアス、コードスイッチングなど、アプリケーションの問題を分析して要約する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 58.692782919570845
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Recently, speech-to-text translation has attracted more and more attention and many studies have emerged rapidly. In this paper, we present a comprehensive survey on direct speech translation aiming to summarize the current state-of-the-art techniques. First, we categorize the existing research work into three directions based on the main challenges -- modeling burden, data scarcity, and application issues. To tackle the problem of modeling burden, two main structures have been proposed, encoder-decoder framework (Transformer and the variants) and multitask frameworks. For the challenge of data scarcity, recent work resorts to many sophisticated techniques, such as data augmentation, pre-training, knowledge distillation, and multilingual modeling. We analyze and summarize the application issues, which include real-time, segmentation, named entity, gender bias, and code-switching. Finally, we discuss some promising directions for future work.
• Abstract（参考訳）: 近年,音声からテキストへの翻訳が注目され,研究が急速に進んでいる。 本稿では,現在の技術動向を要約する直接音声翻訳に関する総合的な調査を行う。 まず、既存の研究成果を、モデリングの負担、データの不足、アプリケーション問題という3つの課題に基づいて分類する。 モデリング負荷の問題に取り組むため、エンコーダ・デコーダフレームワーク(トランスフォーマと変種)とマルチタスクフレームワークという2つの主要な構造が提案されている。 データ不足の課題に対して、最近の研究は、データ強化、事前学習、知識蒸留、多言語モデリングなど、多くの高度な技術を活用している。 我々は、リアルタイム、セグメンテーション、名前付きエンティティ、性別バイアス、コードスイッチングを含むアプリケーションの問題を分析・要約する。 最後に,今後の作業への有望な方向性について論じる。

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