联合训练真的有助于级联语音翻译吗？

当前，在语音翻译中，直接的方法——将识别系统与翻译系统级联——能取得最先进的结果。然而，诸如来自自动语音识别系统的错误传播等根本性挑战仍然存在。为缓解这些问题，近来人们将注意力转向直接数据，并提出了各种联合训练方法。在这项工作中，我们试图回答联合训练是否真的有助于级联语音翻译这一问题。我们回顾了该主题近期的相关论文，并研究了一种通过对转写后验概率边缘化得到的联合训练准则。我们的发现表明，一个强级联基线可以削弱联合训练带来的任何改进，并且我们提出了联合训练的替代方案。我们希望本工作能作为当前语音翻译图景的回顾，并激励研究寻找更高效和更具创造性的方式来利用直接数据用于语音翻译。