ON-TRAC 联合体在 IWSLT 2020 端到端与同声传译挑战任务中的系统
计算与语言
2020-05-26 v1 音频与语音处理
摘要
本文描述了 ON-TRAC 联合体为 IWSLT 2020 评测活动中两个挑战赛道——离线语音翻译和同声语音翻译——所开发的翻译系统。ON-TRAC 联合体由来自三个法国学术实验室的研究人员组成：LIA（阿维尼翁大学）、LIG（格勒诺布尔阿尔卑斯大学）和 LIUM（勒芒大学）。我们提交给离线语音翻译赛道的系统采用了端到端训练的基于注意力的编码器-解码器模型。我们的贡献主要集中在数据增强和多模型集成上。在同声语音翻译赛道中，我们基于 Transformer 的 wait-k 模型构建文本到文本子任务系统。对于语音到文本的同声翻译，我们将 wait-k 机器翻译系统附加到一个混合 ASR 系统上。我们提出了一种控制 ASR+MT 级联延迟的算法，并在两个子任务上均实现了良好的延迟-质量权衡。
引用
@article{arxiv.2005.11861,
title = {ON-TRAC Consortium for End-to-End and Simultaneous Speech Translation Challenge Tasks at IWSLT 2020},
author = {Maha Elbayad and Ha Nguyen and Fethi Bougares and Natalia Tomashenko and Antoine Caubrière and Benjamin Lecouteux and Yannick Estève and Laurent Besacier},
journal= {arXiv preprint arXiv:2005.11861},
year = {2020}
}