論文の概要: Mitigating Structural Noise in Low-Resource S2TT: An Optimized Cascaded Nepali-English Pipeline with Punctuation Restoration

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2602.21647v1
• Date: Wed, 25 Feb 2026 07:20:23 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-02-26 18:19:16.741057
• Title: Mitigating Structural Noise in Low-Resource S2TT: An Optimized Cascaded Nepali-English Pipeline with Punctuation Restoration
• Title（参考訳）: 低エネルギーS2TTにおける構造ノイズの緩和--句読解を伴う最適化されたネパール英語パイプライン
• Authors: Tangsang Chongbang, Pranesh Pyara Shrestha, Amrit Sarki, Anku Jaiswal,
• Abstract要約: 本稿では、最適化されたネパール語音声-英語テキスト翻訳システム(S2TT)を提示し、評価する。 まず、高度に熟練した ASR と NMT のコンポーネントを構築します。 句読点損失の影響を実験的に検討し,不規則なASR出力が翻訳品質を著しく低下させることを示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This paper presents and evaluates an optimized cascaded Nepali speech-to-English text translation (S2TT) system, focusing on mitigating structural noise introduced by Automatic Speech Recognition (ASR). We first establish highly proficient ASR and NMT components: a Wav2Vec2-XLS-R-300m model achieved a state-of-the-art 2.72% CER on OpenSLR-54, and a multi-stage fine-tuned MarianMT model reached a 28.32 BLEU score on the FLORES-200 benchmark. We empirically investigate the influence of punctuation loss, demonstrating that unpunctuated ASR output significantly degrades translation quality, causing a massive 20.7% relative BLEU drop on the FLORES benchmark. To overcome this, we propose and evaluate an intermediate Punctuation Restoration Module (PRM). The final S2TT pipeline was tested across three configurations on a custom dataset. The optimal configuration, which applied the PRM directly to ASR output, achieved a 4.90 BLEU point gain over the direct ASR-to-NMT baseline (BLEU 36.38 vs. 31.48). This improvement was validated by human assessment, which confirmed the optimized pipeline's superior Adequacy (3.673) and Fluency (3.804). This work validates that targeted punctuation restoration is the most effective intervention for mitigating structural noise in the Nepali S2TT pipeline. It establishes an optimized baseline and demonstrates a critical architectural insight for developing cascaded speech translation systems for similar low-resource languages.
• Abstract（参考訳）: 本稿では、自動音声認識(ASR)による構造雑音の緩和に着目し、最適化されたネパール語から英語への翻訳システム(S2TT)を提示し、評価する。 We established high proficient ASR and NMT components: a Wav2Vec2-XLS-R-300m achieved a state-of-the-art 2.72% CER on OpenSLR-54, a multi-stage fine-tuned MarianMT model reached on 28.32 BLEU score on the FLORES-200。 我々は、句読点損失の影響を実証的に調査し、不規則なASR出力が翻訳品質を著しく低下させ、FLORESベンチマークに20.7%の相対的なBLEU低下を引き起こすことを示した。 そこで本研究では,中間的機能回復モジュール (PRM) の提案と評価を行う。 最後のS2TTパイプラインは、カスタムデータセットで3つの構成でテストされた。 PRMをASR出力に直接適用した最適構成は、直接のASR-to-NMTベースライン(BLEU 36.38 vs. 31.48)よりも4.90 BLEUポイント向上を達成した。 この改良は人間の評価によって検証され、最適化されたパイプラインの優れたAdequacy (3.673) と Fluency (3.804) が確認された。 本研究は,ネパールS2TTパイプラインにおける構造騒音の緩和に最も効果的な介入であることを示す。 最適化されたベースラインを確立し、類似の低リソース言語のためのカスケード音声翻訳システムを開発する上で重要なアーキテクチャ上の洞察を示す。

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