MultiMed-ST：大规模多对多医学语音翻译
计算与语言
2025-11-11 v3 人工智能
机器学习
声音
音频与语音处理
摘要
医学领域的多语言语音翻译（ST）和机器翻译（MT）通过消除语言障碍、缓解专业人力资源短缺，以及在疫情期间促进更有效的诊断和治疗，提高了患者护理。本文在我们自信中知识中首次系统地研究了医学ST，推出了MultiMed-ST——一个覆盖越南语、英语、德语、法语和简/繁体中文五种语言，涵盖所有翻译方向的大型ST数据集，规模达29万样本，为该领域最大的医学MT数据集和最大的多对多多语言ST数据集。其次，我们在该领域历史上最为全面的ST分析中，包括经验基线、双语-多语比较研究、端到端与级联比较研究、任务特定与多任务序列到序列比较研究、代码切换分析以及定性-定量错误分析。所有代码、数据和模型均可在线获取：https://github.com/leduckhai/MultiMed-ST
引用
@article{arxiv.2504.03546,
title = {MultiMed-ST: Large-scale Many-to-many Multilingual Medical Speech Translation},
author = {Khai Le-Duc and Tuyen Tran and Bach Phan Tat and Nguyen Kim Hai Bui and Quan Dang and Hung-Phong Tran and Thanh-Thuy Nguyen and Ly Nguyen and Tuan-Minh Phan and Thi Thu Phuong Tran and Chris Ngo and Nguyen X. Khanh and Thanh Nguyen-Tang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2504.03546},
year = {2025}
}
备注
EMNLP 2025