論文の概要: End-to-End Speech-to-Text Translation: A Survey

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.01053v2
• Date: Sat, 8 Jun 2024 08:52:48 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-12 04:28:28.906862
• Title: End-to-End Speech-to-Text Translation: A Survey
• Title（参考訳）: エンド・ツー・エンド音声・テキスト翻訳に関する調査
• Authors: Nivedita Sethiya, Chandresh Kumar Maurya,
• Abstract要約: 音声からテキストへの翻訳(英: Speech-to-text translation)とは、ある言語の音声信号を他の言語のテキストに変換するタスクである。 機械翻訳(MT)モデルと同様に、自動音声認識(ASR)は従来のST翻訳において重要な役割を果たす。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Speech-to-text translation pertains to the task of converting speech signals in a language to text in another language. It finds its application in various domains, such as hands-free communication, dictation, video lecture transcription, and translation, to name a few. Automatic Speech Recognition (ASR), as well as Machine Translation(MT) models, play crucial roles in traditional ST translation, enabling the conversion of spoken language in its original form to written text and facilitating seamless cross-lingual communication. ASR recognizes spoken words, while MT translates the transcribed text into the target language. Such disintegrated models suffer from cascaded error propagation and high resource and training costs. As a result, researchers have been exploring end-to-end (E2E) models for ST translation. However, to our knowledge, there is no comprehensive review of existing works on E2E ST. The present survey, therefore, discusses the work in this direction. Our attempt has been to provide a comprehensive review of models employed, metrics, and datasets used for ST tasks, providing challenges and future research direction with new insights. We believe this review will be helpful to researchers working on various applications of ST models.
• Abstract（参考訳）: 音声からテキストへの翻訳(英: Speech-to-text translation)とは、ある言語の音声信号を他の言語のテキストに変換するタスクである。 ハンズフリーコミュニケーション、ディクテーション、ビデオ講義の書き起こし、翻訳など、さまざまな分野で応用されている。 自動音声認識(ASR)および機械翻訳(MT)モデルは、従来のST翻訳において重要な役割を担い、音声言語を原文に変換し、シームレスな言語間通信を容易にする。 ASRは話し言葉を認識し、MTは転写されたテキストを対象言語に翻訳する。 このような分解されたモデルは、カスケードされたエラー伝播と高いリソースと訓練コストに悩まされる。 その結果、研究者はST翻訳のためのエンドツーエンド(E2E)モデルを模索している。 しかし、我々の知る限り、E2E STに関する既存の研究の総合的なレビューは行われていない。 我々の試みは、STタスクに使用されるモデル、メトリクス、データセットの包括的なレビューを提供し、新しい洞察で課題と今後の研究方向性を提供することであった。 このレビューは、STモデルの様々な応用に取り組んでいる研究者にとって役立つだろう。

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