論文の概要: Addressing speaker gender bias in large scale speech translation systems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.05989v1
• Date: Fri, 10 Jan 2025 14:20:46 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-13 15:28:28.823218
• Title: Addressing speaker gender bias in large scale speech translation systems
• Title（参考訳）: 大規模音声翻訳システムにおける話者性バイアスの対応
• Authors: Shubham Bansal, Vikas Joshi, Harveen Chadha, Rupeshkumar Mehta, Jinyu Li,
• Abstract要約: 本研究では,音声翻訳(ST)システムにおける話者性バイアスの問題に対処する。 我々は、話者の性別に基づいて翻訳をコスト効率よく修正するために、Large Language Models (LLMs) を用いている。 女性話者の翻訳能力は, ベースラインや大規模STシステムと比較して70%向上した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.698663542717544
• License:
• Abstract: This study addresses the issue of speaker gender bias in Speech Translation (ST) systems, which can lead to offensive and inaccurate translations. The masculine bias often found in large-scale ST systems is typically perpetuated through training data derived from Machine Translation (MT) systems. Our approach involves two key steps. First, we employ Large Language Models (LLMs) to rectify translations based on the speaker's gender in a cost-effective manner. Second, we fine-tune the ST model with the corrected data, enabling the model to generate gender-specific translations directly from audio cues, without the need for explicit gender input. Additionally, we propose a three-mode fine-tuned model for scenarios where the speaker's gender is either predefined or should not be inferred from speech cues. We demonstrate a 70% improvement in translations for female speakers compared to our baseline and other large-scale ST systems, such as Seamless M4T and Canary, on the MuST-SHE test set.
• Abstract（参考訳）: 本研究では、音声翻訳システム(ST)における話者性バイアスの問題に対処し、攻撃的かつ不正確な翻訳につながる可能性がある。 大規模なSTシステムでしばしば見られる男性バイアスは、機械翻訳(MT)システムから派生したトレーニングデータを通じて永続される。 私たちのアプローチには2つの重要なステップがあります。 まず,Large Language Models (LLMs) を用いて,話者の性別に基づく翻訳をコスト効率よく修正する。 第2に、修正されたデータでSTモデルを微調整し、明示的な性別入力を必要とせずに、音声キューから直接性特化翻訳を生成する。 さらに, 話者の性別が事前に定義されているか, 音声の手がかりから推測すべきでないシナリオに対して, 3モードの微調整モデルを提案する。 本研究では,MST-SHE テストセット上で,M4T や Canary などの大規模STシステムと比較して,女性話者の翻訳能力が70%向上したことを示す。

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