ACL 2023 | 通过语音离散表示统一语音翻译和机器翻译

**ACL2023**

**通过语音离散表示统一语音翻译和机器翻译**

**Abstract**

在本文中，我们提出了一个新的语音离散表示方法，旨在统一语音翻译和机器翻译。我们的方法基于声学模型和语言模型的联合训练，能够有效地捕捉到语音和文本之间的关系。我们通过实验表明，这个新方法可以显著提高语音翻译和机器翻译的准确率。

**引言**

语音翻译和机器翻译是人工智能领域中的两个重要任务。语音翻译涉及将口语转换为目标语言，而机器翻译则涉及将文本转换为目标语言。在过去的几年中，两者都取得了显著进展。但是，由于它们使用不同的输入和输出形式，因此它们通常被视为独立的问题。

然而，在现实世界中，语音和文本经常一起出现。例如，在翻译应用程序中，用户可能会首先使用口语，然后再使用文本进行确认。在这种情况下，能够统一语音翻译和机器翻译将显著提高翻译的准确率和效率。

**方法**

我们的方法基于声学模型和语言模型的联合训练。具体来说，我们使用以下步骤：

1. **声学模型**:首先，我们训练一个声学模型来预测输入语音的特征（例如MFCC）。这个模型可以使用传统的深度学习算法，如LSTM或GRU。
2. **语言模型**:其次，我们训练一个语言模型来预测输出文本的特征。这个模型也可以使用传统的深度学习算法，如LSTM或GRU。
3. **联合训练**:然后，我们将声学模型和语言模型联合训练，以优化它们之间的关系。

**实验**

我们在语音翻译和机器翻译两个任务上进行了实验。具体来说，我们使用以下数据集：

*语音翻译：IWSLT2017*机器翻译：WMT2018我们的结果表明，联合训练的方法可以显著提高语音翻译和机器翻译的准确率。

**代码示例**

import torchimport torch.nn as nnimport torch.optim as optim# 声学模型class AcousticModel(nn.Module):
 def __init__(self):
 super(AcousticModel, self).__init__()
 self.fc1 = nn.Linear(40,128) #40维的输入特征，128维的输出特征 self.relu = nn.ReLU()
 self.dropout = nn.Dropout(p=0.5)

 def forward(self, x):
 x = self.fc1(x)
 x = self.relu(x)
 x = self.dropout(x)
 return x#语言模型class LanguageModel(nn.Module):
 def __init__(self):
 super(LanguageModel, self).__init__()
 self.fc2 = nn.Linear(128,256) #128维的输入特征，256维的输出特征 self.relu = nn.ReLU()
 self.dropout = nn.Dropout(p=0.5)

 def forward(self, x):
 x = self.fc2(x)
 x = self.relu(x)
 x = self.dropout(x)
 return x# 联合训练class JointModel(nn.Module):
 def __init__(self):
 super(JointModel, self).__init__()
 self.acoustic_model = AcousticModel()
 self.language_model = LanguageModel()

 def forward(self, x):
 acoustic_output = self.acoustic_model(x)
 language_output = self.language_model(acoustic_output)
 return language_output

**结论**

在本文中，我们提出了一个新的语音离散表示方法，旨在统一语音翻译和机器翻译。我们的方法基于声学模型和语言模型的联合训练，可以有效地捕捉到语音和文本之间的关系。通过实验表明，这个新方法可以显著提高语音翻译和机器翻译的准确率。

**参考**

[1] S. Hochreiter and J. Schmidhuber. "Long short-term memory." Neural Computation and Applications,1997.

[2] G. E. Hinton et al. "Deep neural networks for acoustic modeling in speech recognition: The shared views of four research groups." IEEE Signal Processing Magazine,2012.

[3] IWSLT2017: International Workshop on Spoken Language Translation2017.

[4] WMT2018: Conference of the Association for Machine Translation and the European Association for Machine Translation2018.