論文の概要: SpeechQE: Estimating the Quality of Direct Speech Translation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.21485v1
• Date: Mon, 28 Oct 2024 19:50:04 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-30 13:41:07.157885
• Title: SpeechQE: Estimating the Quality of Direct Speech Translation
• Title（参考訳）: SpeechQE: 直接音声翻訳の品質の推定
• Authors: HyoJung Han, Kevin Duh, Marine Carpuat,
• Abstract要約: 音声翻訳(SpeechQE)の品質評価のタスクを定式化し、ベンチマークを構築し、カスケードアーキテクチャとエンドツーエンドアーキテクチャに基づくシステム群を評価する。 提案手法は, ケースドシステムにおけるテキストを対象とした品質推定システムよりも, 直接音声翻訳の品質を推定するのに適していると考えられる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 23.83384136789891
• License:
• Abstract: Recent advances in automatic quality estimation for machine translation have exclusively focused on written language, leaving the speech modality underexplored. In this work, we formulate the task of quality estimation for speech translation (SpeechQE), construct a benchmark, and evaluate a family of systems based on cascaded and end-to-end architectures. In this process, we introduce a novel end-to-end system leveraging pre-trained text LLM. Results suggest that end-to-end approaches are better suited to estimating the quality of direct speech translation than using quality estimation systems designed for text in cascaded systems. More broadly, we argue that quality estimation of speech translation needs to be studied as a separate problem from that of text, and release our data and models to guide further research in this space.
• Abstract（参考訳）: 機械翻訳における自動品質評価の最近の進歩は、音声のモダリティを過小評価し、文章言語にのみ焦点をあてている。 本研究では,音声翻訳(SpeechQE)の品質評価のタスクを定式化し,ベンチマークを構築し,カスケードアーキテクチャとエンドツーエンドアーキテクチャに基づくシステム群の評価を行う。 本稿では,事前学習されたテキストLLMを利用した新しいエンドツーエンドシステムを提案する。 提案手法は, ケースドシステムにおけるテキストを対象とした品質推定システムよりも, 直接音声翻訳の品質を推定するのに適していると考えられる。 より広義には、テキストとは別の問題として、音声翻訳の品質評価を研究すべきであり、この分野のさらなる研究を導くためには、我々のデータとモデルを公開する必要がある。

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