論文の概要: Speech Translation with Speech Foundation Models and Large Language Models: What is There and What is Missing?

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.12025v2
• Date: Fri, 17 May 2024 14:46:32 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-20 18:31:55.325331
• Title: Speech Translation with Speech Foundation Models and Large Language Models: What is There and What is Missing?
• Title（参考訳）: 音声基礎モデルと大言語モデルを用いた音声翻訳:何が存在するのか、何が欠けているのか?
• Authors: Marco Gaido, Sara Papi, Matteo Negri, Luisa Bentivogli,
• Abstract要約: これまでに提示されたアーキテクチャソリューションとトレーニング戦略の統一的なビューを提案し、それらの類似点と相違点を強調した。 また、多種多様な設定と評価アプローチが、各ビルディングブロックとトレーニング選択において、最も優れたソリューションの特定を妨げていることも示します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 23.75894159181602
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The field of natural language processing (NLP) has recently witnessed a transformative shift with the emergence of foundation models, particularly Large Language Models (LLMs) that have revolutionized text-based NLP. This paradigm has extended to other modalities, including speech, where researchers are actively exploring the combination of Speech Foundation Models (SFMs) and LLMs into single, unified models capable of addressing multimodal tasks. Among such tasks, this paper focuses on speech-to-text translation (ST). By examining the published papers on the topic, we propose a unified view of the architectural solutions and training strategies presented so far, highlighting similarities and differences among them. Based on this examination, we not only organize the lessons learned but also show how diverse settings and evaluation approaches hinder the identification of the best-performing solution for each architectural building block and training choice. Lastly, we outline recommendations for future works on the topic aimed at better understanding the strengths and weaknesses of the SFM+LLM solutions for ST.
• Abstract（参考訳）: 自然言語処理(NLP)の分野は、最近、基盤モデル、特にテキストベースのNLPに革命をもたらした大規模言語モデル(LLM)の出現とともに、変革的な変化を目撃している。 このパラダイムは、スピーチを含む他のモダリティにまで拡張され、研究者は、音声基礎モデル(SFM)とLLMの組み合わせを、マルチモーダルタスクに対処可能な単一の統一モデルに積極的に探求している。 このような課題の中で,本論文は音声からテキストへの翻訳(ST)に焦点を当てている。 このトピックに関する論文を検証し、アーキテクチャソリューションとトレーニング戦略の統一的なビューを提案し、それらの類似点と相違点を強調した。 本研究は,学習した教訓を整理するだけでなく,建築ブロックごとの最高の性能ソリューションの同定や学習選択を,多様な設定や評価アプローチがいかに妨げているかを示すものである。 最後に,STに対するSFM+LLMソリューションの長所と短所をよりよく理解することを目的とした,今後の研究の提言について概説する。

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