Fugu-MT 論文翻訳(概要): What does it take to get state of the art in simultaneous speech-to-speech translation?

論文の概要: What does it take to get state of the art in simultaneous speech-to-speech translation?

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.00965v2
Date: Sat, 14 Sep 2024 04:16:43 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-09-17 22:48:25.644942
Title: What does it take to get state of the art in simultaneous speech-to-speech translation?
Title（参考訳）: 音声と音声の同時翻訳における最先端化には,何が必要か?
Authors: Vincent Wilmet, Johnson Du,
Abstract要約: 本研究では,同時音声合成モデルの性能評価において観測される遅延特性について検討する。本稿では,レイテンシのスパイクを最小限に抑え,全体的な性能を向上させる手法を提案する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: This paper presents an in-depth analysis of the latency characteristics observed in simultaneous speech-to-speech model's performance, particularly focusing on hallucination-induced latency spikes. By systematically experimenting with various input parameters and conditions, we propose methods to minimize latency spikes and improve overall performance. The findings suggest that a combination of careful input management and strategic parameter adjustments can significantly enhance speech-to-speech model's latency behavior.
Abstract（参考訳）: 本稿では, 音声合成モデルの性能向上にともなう遅延特性の詳細な解析を行い, 特に幻覚による遅延スパイクに着目した。様々な入力パラメータや条件を体系的に実験することにより、レイテンシのスパイクを最小限に抑え、全体的な性能を改善する方法を提案する。この結果から,注意深い入力管理と戦略的パラメータ調整を組み合わせることで,音声合成モデルの遅延挙動を著しく向上させることができることが示唆された。

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