百度翻译AI同传：机器同传的进展与挑战

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2023-07-17 17:12:52

百度翻译AI同传：机器同传的进展与挑战

自然语言处理前沿论坛上，百度人工智能技术委员会主席何中军博士带来了“机器同传：进展与展望”的主题演讲，并现场使用了“百度翻译AI同传”这一语音到语音的全新同传产品。

全新百度翻译AI同传小程序仅需扫码即可使用，同传直播页支持边听边看，体验更实时、流畅。采用云端接入方式，无需传统的同传设备，降低会议成本。此外，会后同传记录还可以一键同步网盘，方便随时查看。

机器同传成为人工智能领域前沿研究方向之一。随着语音和机器翻译技术的进步，机器同传取得了较大进展，也面临着一系列挑战:

挑战一：语音识别错误。由于演讲者的口音、语速以及会场的噪声影响，语音识别通常会存在一定的错误率，这错误会在翻译中进一步放大。解决这一问题，需要从两方面下功夫，一是高质量的语音识别系统，二是具有容错能力、高鲁棒性的翻译模型。
挑战二：质量与时延的平衡。同传最具魅力的地方在于其低时延，但高质量翻译和低时延之间存在天然矛盾。要想获得高质量的翻译，需要等待演讲者更多的信息，时延就会变长。目前，几乎所有的“实时”翻译系统仍然使用传统的全句（即，非同时的）翻译方法，造成至少一个句子的延迟，使得译文与说话者不同步。
挑战三：翻译的连贯性和一致性。目前，几乎所有的翻译系统都是以句子为单位进行翻译的，句子与句子之间连贯性较差。同传的主要场景是对演讲者的内容，进行实时翻译，需要保证翻译前后内容的连贯和一致。
挑战四：训练数据不足。在语音领域，有数十万小时的训练数据；在机器翻译领域，有数十亿句对的训练数据。然而，面向真实场景的同传数据，只有几十到几百个小时，远远不足以训练高质量的同传系统。
挑战五：评价指标的挑战。在文本翻译任务中，一般根据翻译句子的流利度（语序）和忠实度（完整翻译）对结果进行评价。同传不同于笔译，可以有足够的时间去构思、推敲，同声传译要求译员在极有限的时间内对接受到的信息进行重组，使目的语听众了解原语发言人的讲话内容。因此，会采用“顺句驱动”“合理简约”等方法。传统的评价文本翻译的指标不适用于评价同传的结果。

“未来，机器同传可以从以下三个方面开展工作，在模型方面，研究高鲁棒、低时延的同传模型；在数据方面，建设大规模面向真实场景的同传数据；在评价方面，建立面向同传的评价体系和标准。”何中军表示。

“有一天，当你在北京人民大会堂和世界各国友人聚会的时候，你会发现，无论哪个国家的人在台上讲话，与会者都能从耳机里听到自己国家的语言……”这是54年前，刘涌泉、高祖舜、刘倬合著的《机器翻译浅说》里对未来的机器翻译发展和应用的畅想和展望。而今天，随着技术的进步，畅想正在逐步走向现实。百度翻译AI同传解决方案的提出，提供了一种更方便、成本更低的服务选择，而未来，随时随地自由沟通的梦想也将离我们越来越近。

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