論文の概要: How To Build Competitive Multi-gender Speech Translation Models For Controlling Speaker Gender Translation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.15114v1
• Date: Mon, 23 Oct 2023 17:21:32 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-24 18:25:56.773490
• Title: How To Build Competitive Multi-gender Speech Translation Models For Controlling Speaker Gender Translation
• Title（参考訳）: 話者ジェンダー翻訳制御のための競合型マルチジェンダー音声翻訳モデルの構築
• Authors: Marco Gaido, Dennis Fucci, Matteo Negri and Luisa Bentivogli
• Abstract要約: 発音性言語から文法性言語に翻訳する場合、生成された翻訳は、話者を参照する者を含む様々な単語に対して、明確なジェンダー代入を必要とする。 このような偏見や包括的行動を避けるために、話者の性別に関する外部から提供されたメタデータによって、話者関連表現の性別割当を導出すべきである。 本稿では、話者のジェンダーメタデータを単一の「マルチジェンダー」ニューラルSTモデルに統合し、維持しやすくすることで、同じ結果を達成することを目的とする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 21.125217707038356
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: When translating from notional gender languages (e.g., English) into grammatical gender languages (e.g., Italian), the generated translation requires explicit gender assignments for various words, including those referring to the speaker. When the source sentence does not convey the speaker's gender, speech translation (ST) models either rely on the possibly-misleading vocal traits of the speaker or default to the masculine gender, the most frequent in existing training corpora. To avoid such biased and not inclusive behaviors, the gender assignment of speaker-related expressions should be guided by externally-provided metadata about the speaker's gender. While previous work has shown that the most effective solution is represented by separate, dedicated gender-specific models, the goal of this paper is to achieve the same results by integrating the speaker's gender metadata into a single "multi-gender" neural ST model, easier to maintain. Our experiments demonstrate that a single multi-gender model outperforms gender-specialized ones when trained from scratch (with gender accuracy gains up to 12.9 for feminine forms), while fine-tuning from existing ST models does not lead to competitive results.
• Abstract（参考訳）: 発音性言語(例えば、英語)から文法性言語(例えば、イタリア語)に翻訳する場合、生成された翻訳は、話者を参照する者を含む様々な単語に対する明示的なジェンダー代入を必要とする。 原文が話者の性別を伝えていない場合、音声翻訳(st)モデルは話者の誤解を招く可能性のある声質に依存するか、既存の訓練コーパスで最も頻度の高い男性性にデフォルトする。 このような偏りや包括的行動を避けるために、話者関連表現の性別割当ては、話者の性別に関する外部提供メタデータによって導かれるべきである。 これまでの研究では、最も効果的な解は、別々に専用の性別特化モデルで表現されているが、本論文の目的は、話者の性別メタデータを単一の「マルチジェンダー」神経STモデルに統合して、維持しやすくすることで、同じ結果を達成することである。 実験では,単一マルチジェンダーモデルが,スクラッチからトレーニングした場合(男女精度が最大12.9まで向上する)に性別特化モデルよりも優れることが示されたが,既存のstモデルの微調整では競争結果に繋がることはない。

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