Translatotron2: 打破语言障碍的新一代语音到语音翻译模型

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2023-11-04 16:34:16

概述

语音到语音翻译(S2ST)是打破世界各地人们之间语言障碍的关键。自动S2ST系统通常由一系列语音识别、机器翻译和语音合成子系统组成。然而，这种级联系统可能会遭受更长的延迟、信息丢失（尤其是副语言和非语言信息）以及子系统之间的复合错误。

2019年，Google推出了Translatotron，这是有史以来第一个能够直接在两种语言之间翻译语音的模型。这种直接的S2ST模型能够有效地进行端到端的训练，并且还具有在翻译语音中保留源说话者的声音（非语言信息）的独特能力。然而，尽管它能够以高保真度生成听起来自然的翻译语音，但与强大的基线级联S2ST系统（例如，由直接语音到文本翻译模型[1,2]和Tacotron2组成）相比，它的表现仍然不佳。TTS模型。

在“Translatotron2:RobustdirectSpeech-to-speechtranslation”中，Google描述了Translatotron的改进版本，该版本显着提高了性能，同时还应用了一种将源说话者的声音转换为翻译语音的新方法。即使输入语音包含多个说话者轮流说话，修改后的语音转移方法也是成功的，同时也减少了误用的可能性并更好地符合Google的AI原则。在三个不同语料库上的实验一致表明，Translatotron2在翻译质量、语音自然度和语音鲁棒性方面大大优于原始Translatotron。

Translatotron2的模型架构

Translatotron2由四个主要组件组成：语音编码器、目标音素解码器、目标语音合成器和将它们连接在一起的注意力模块。编码器、注意力模块和解码器的组合类似于典型的直接语音到文本翻译(ST)模型。合成器以解码器和注意力的输出为条件。

Translatotron和Translatotron2之间的三个新变化是提高性能的关键因素：

虽然目标音素解码器的输出在原始Translatotron中仅用作辅助损失，但它是Translatotron2中频谱图合成器的输入之一。这种强大的条件使Translatotron2更容易训练并产生更好的性能。
原始Translatotron中的频谱图合成器是基于注意力的，类似于Tacotron2TTS模型，因此，它也存在Tacotron2表现出的稳健性问题。相比之下，Translatotron2中使用的频谱图合成器是持续时间-基于，类似于Non-AttentiveTacotron使用的，它大大提高了合成语音的鲁棒性。
Translatotron和Translatotron2都使用基于注意力的连接到编码的源语音。然而，在Translatotron2中，这种注意力是由音素解码器而不是频谱图合成器驱动的。这确保了频谱图合成器看到的声学信息与其正在合成的翻译内容保持一致，这有助于在说话者轮流中保留每个说话者的声音。

Translatotron2的性能

Translatotron2在Google衡量的各个方面都大大优于原始Translatotron：更高的翻译质量（由BLEU衡量，越高越好）、语音自然度（由MOS衡量，越高越好）和语音鲁棒性（由UDR衡量，越低越好）。它在更难的Fisher语料库中表现尤为出色。在多语言设置上的性能，Translatotron2再次大幅超越了原来的Translatotron。

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