論文の概要: End-to-End Evaluation for Low-Latency Simultaneous Speech Translation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.03415v2
- Date: Mon, 23 Oct 2023 11:47:04 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-10-25 08:01:31.499411
- Title: End-to-End Evaluation for Low-Latency Simultaneous Speech Translation
- Title（参考訳）: 低レイテンシ同時音声翻訳におけるエンドツーエンド評価
- Authors: Christian Huber, Tu Anh Dinh, Carlos Mullov, Ngoc Quan Pham, Thai Binh
Nguyen, Fabian Retkowski, Stefan Constantin, Enes Yavuz Ugan, Danni Liu,
Zhaolin Li, Sai Koneru, Jan Niehues and Alexander Waibel
- Abstract要約: 本稿では,低遅延音声翻訳の様々な側面を現実的な条件下で実行し,評価するための第1の枠組みを提案する。
これには、オーディオのセグメンテーションと、異なるコンポーネントの実行時間が含まれる。
また、このフレームワークを用いて低遅延音声翻訳の異なるアプローチを比較する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 56.76828917401644
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The challenge of low-latency speech translation has recently draw significant
interest in the research community as shown by several publications and shared
tasks. Therefore, it is essential to evaluate these different approaches in
realistic scenarios. However, currently only specific aspects of the systems
are evaluated and often it is not possible to compare different approaches.
In this work, we propose the first framework to perform and evaluate the
various aspects of low-latency speech translation under realistic conditions.
The evaluation is carried out in an end-to-end fashion. This includes the
segmentation of the audio as well as the run-time of the different components.
Secondly, we compare different approaches to low-latency speech translation
using this framework. We evaluate models with the option to revise the output
as well as methods with fixed output. Furthermore, we directly compare
state-of-the-art cascaded as well as end-to-end systems. Finally, the framework
allows to automatically evaluate the translation quality as well as latency and
also provides a web interface to show the low-latency model outputs to the
user.
- Abstract（参考訳）: 低遅延音声翻訳の課題は、最近、いくつかの出版物や共有タスクで示されているように、研究コミュニティにおいて大きな関心を集めている。
したがって、これらの異なるアプローチを現実的なシナリオで評価することが不可欠である。
しかし、現在、システムの特定の側面のみが評価されており、しばしば異なるアプローチを比較することはできない。
本研究では,実環境下で低レイテンシ音声翻訳の様々な側面を遂行し,評価する最初の枠組みを提案する。
評価はエンドツーエンドで行われる。
これには、オーディオのセグメンテーションや、さまざまなコンポーネントの実行時間が含まれる。
第2に,このフレームワークを用いた低遅延音声翻訳に対する異なるアプローチを比較する。
我々は、出力を更新するオプションを持つモデルと、固定出力を持つメソッドを評価する。
さらに、最先端のカスケードシステムとエンドツーエンドシステムを直接比較する。
最後に、フレームワークは翻訳品質とレイテンシを自動的に評価すると同時に、低レイテンシモデルの出力をユーザに示すためのwebインターフェースも提供する。
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