在第二阶段,将标注eng-X S2TT和非英语ASR数据添加到混合数据集中。 语音到语音翻译(S2ST, Speech-to-Speech Translation) S2ST问题的关键是使用自监督离散声学单元来表示目标语音,从而将S2ST问题分解为语音到单元翻译(S2UT)和单元到语音(U2S)转换。 对于S2UT问题,使用UnitY作为two-pass解码框架,首先生成文本,然后...
在第二阶段,将标注eng-X S2TT和非英语ASR数据添加到混合数据集中。 语音到语音翻译(S2ST, Speech-to-Speech Translation) S2ST问题的关键是使用自监督离散声学单元来表示目标语音,从而将S2ST问题分解为语音到单元翻译(S2UT)和单元到语音(U2S)转换。 对于S2UT问题,使用UnitY作为two-pass解码框架,首先生成文本,然后...
在第二阶段,将标注eng-X S2TT和非英语ASR数据添加到混合数据集中。 语音到语音翻译(S2ST, Speech-to-Speech Translation) S2ST问题的关键是使用自监督离散声学单元来表示目标语音,从而将S2ST问题分解为语音到单元翻译(S2UT)和单元到语音(U2S)转换。 对于S2UT问题,使用UnitY作为two-pass解码框架,首先生成文本,然后...
在第二阶段,将标注eng-X S2TT和非英语ASR数据添加到混合数据集中。 语音到语音翻译(S2ST, Speech-to-Speech Translation) S2ST问题的关键是使用自监督离散声学单元来表示目标语音,从而将S2ST问题分解为语音到单元翻译(S2UT)和单元到语音(U2S)转换。 对于S2UT问题,使用UnitY作为two-pass解码框架,首先生成文本,然后...
语音到语音翻译(S2ST, Speech-to-Speech Translation) S2ST问题的关键是使用自监督离散声学单元来表示目标语音,从而将S2ST问题分解为语音到单元翻译(S2UT)和单元到语音(U2S)转换。 对于S2UT问题,使用UnitY作为two-pass解码框架,首先生成文本,然后预测离散的声学单元。
研究人员使用“语音到单元的转换”（Speech-to-Unit Translation，S2UT）方法，把输入的语音变成许多声学单元。然后，再让声学单元产生波形。此外，他们还采用双通道解码机制，分别用来生成单元和以相关语言（普通话）生成文本。（来源：Meta）接着，Meta 对闽南语翻译系统的准确性做了评估。一般来说，语音翻译系统的评估...
情感信息”。Seamless Streaming 是同声翻译模型，主打 2 秒延迟的语音和文字翻译，支持口译（speech-to-speech translation）、听写翻译（speech-to-text translation，S2TT）及自动语音识别功能（Automatic speech recognition ，ASR）。而综合模型 Seamless，则是整合了上述三种语言模型，便于通用场景。
Seamless Streaming 是同声翻译模型,主打 2 秒延迟的语音和文字翻译,支持口译(speech-to-speech translation)、听写翻译(speech-to-text translation,S2TT)及自动语音识别功能(Automatic speech recognition ,ASR)。 而综合模型 Seamless,则是整合了上述三种语言模型,便于通用场景。
Seamless Streaming 是同声翻译模型,主打 2 秒延迟的语音和文字翻译,支持口译(speech-to-speech translation)、听写翻译(speech-to-text translation,S2TT)及自动语音识别功能(Automatic speech recognition ,ASR)。而综合模型 Seamless,则是整合了上述三种语言模型,便于通用场景。(IT之家) ...
Speech-to-speech translation (S2ST) Speech-to-text translation (S2TT) Text-to-speech translation (T2ST) Text-to-text translation (T2TT) Automatic speech recognition (ASR) pip install . S2ST task: m4t_predict <path_to_input_audio> s2st <tgt_lang> --output_path <path_to_save_audio> T2...