論文の概要: Direct Punjabi to English speech translation using discrete units
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.15967v1
- Date: Sun, 25 Feb 2024 03:03:34 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-02-27 15:59:43.353235
- Title: Direct Punjabi to English speech translation using discrete units
- Title（参考訳）: 離散単位を用いた英語音声翻訳への直接パンジャビ
- Authors: Prabhjot Kaur, L. Andrew M. Bush, Weisong Shi
- Abstract要約: 本稿では,Punjabi という言語を英語に翻訳する手法を提案する。
また、トランスフォーマーに基づく翻訳モデルへの入力として、離散音響単位と呼ばれる音声の離散表現を用いた場合の性能についても検討する。
以上の結果から,U2UTモデルは3.69BLEUスコアによるS2UTモデルよりも優れた性能を示した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.883313216485195
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Speech-to-speech translation is yet to reach the same level of coverage as
text-to-text translation systems. The current speech technology is highly
limited in its coverage of over 7000 languages spoken worldwide, leaving more
than half of the population deprived of such technology and shared experiences.
With voice-assisted technology (such as social robots and speech-to-text apps)
and auditory content (such as podcasts and lectures) on the rise, ensuring that
the technology is available for all is more important than ever. Speech
translation can play a vital role in mitigating technological disparity and
creating a more inclusive society. With a motive to contribute towards speech
translation research for low-resource languages, our work presents a direct
speech-to-speech translation model for one of the Indic languages called
Punjabi to English. Additionally, we explore the performance of using a
discrete representation of speech called discrete acoustic units as input to
the Transformer-based translation model. The model, abbreviated as Unit-to-Unit
Translation (U2UT), takes a sequence of discrete units of the source language
(the language being translated from) and outputs a sequence of discrete units
of the target language (the language being translated to). Our results show
that the U2UT model performs better than the Speech-to-Unit Translation (S2UT)
model by a 3.69 BLEU score.
- Abstract（参考訳）: 音声から音声への翻訳は、テキストからテキストへの翻訳システムと同じレベルに達していない。
現在の音声技術は、7000以上の言語が世界中で話されており、人口の半分以上がそのような技術や共有体験を奪われている。
音声アシスタント技術(ソーシャルロボットや音声テキストアプリなど)と音声コンテンツ(ポッドキャストや講義など)が普及するにつれ、この技術がすべて利用可能になるのは、これまで以上に重要だ。
音声翻訳は、技術的格差を緩和し、より包括的な社会を作る上で重要な役割を果たす。
低リソース言語のための音声翻訳研究に寄与する動機として,punjabi to englishと呼ばれる言語に対して,直接音声翻訳モデルを提案する。
さらに,トランスフォーマチック翻訳モデルの入力として,離散音響単位と呼ばれる音声の離散表現を用いた場合の性能について検討する。
Unit-to-Unit Translation (U2UT) と略されるこのモデルは、ソース言語の独立したユニットのシーケンス(翻訳される言語)を取り、ターゲット言語の独立したユニットのシーケンス(翻訳される言語)を出力する。
以上の結果から,U2UTモデルは3.69BLEUスコアによるS2UTモデルよりも優れた性能を示した。
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