USTC-NEL 在 IWSLT 2018 上的语音翻译系统
计算与语言
2018-12-10 v1 声音
音频与语音处理
摘要
本文描述了 USTC-NEL 参加 IWSLT 2018 评测语音翻译任务的系统。该系统是一个传统的流水线系统,包含 3 个模块:语音识别、后处理和机器翻译。我们训练了一组混合 HMM 模型用于语音识别,而对于机器翻译,我们训练了以语音识别输出风格文本作为输入的基于 transformer 的神经机器翻译模型。在 IWSLT 2018 任务上的实验表明,与 KIT 的基线系统相比,我们的系统取得了 14.9 BLEU 的提升。
引用
@article{arxiv.1812.02455,
title = {The USTC-NEL Speech Translation system at IWSLT 2018},
author = {Dan Liu and Junhua Liu and Wu Guo and Shifu Xiong and Zhiqiang Ma and Rui Song and Chongliang Wu and Quan Liu},
journal= {arXiv preprint arXiv:1812.02455},
year = {2018}
}
备注
5 pages, 8 tabels