2021年DataFunSummit：语音翻译在企业应用与研究

"7-5+语音翻译的企业应用和研究.pdf" 本文主要探讨了语音翻译在企业应用和研究中的现状及发展趋势。2021年DataFunSummit的机器翻译与同传论坛上，字节跳动高级算法工程师赵程绮分享了关于语音翻译的深入见解。语音翻译是一种技术，它旨在将源语言的音频转化为目标语言的文本，以打破语言障碍，促进全球范围内的沟通和文化交流。 语音翻译的应用场景广泛，包括但不限于：为跨国会议提供自动字幕和实时翻译，助力远程协作；为跨国旅行者提供便捷的翻译服务；在火山翻译等产品中实现视频自动字幕，帮助用户理解外语内容；以及通过火山翻译工作室提供自动翻译功能，支持内容创作者的跨语言传播；还有AR智能翻译眼镜，为会议、面对面交流和图文识别提供实时翻译。 在建模语音翻译的过程中，有两种主要方法：级联语音翻译和端到端语音翻译。级联方法是将语音识别（ASR）和机器翻译（MT）系统串行连接，其优点是可以利用大规模的ASR和MT训练数据，且系统模块化易于替换和优化。然而，这种方法的缺点在于ASR的错误可能传递给MT，导致翻译质量下降，如同音异形字、丢失词汇，以及ASR输出缺乏标点和大小写信息。 为了解决这些问题，端到端语音翻译模型应运而生。这种模型直接从语音信号生成目标语言的文本，避免了ASR的中间步骤，从而减少了错误传播的可能性。端到端模型的训练策略也在不断优化，旨在提高翻译的准确性和流畅性。例如，采用更先进的序列到序列模型结构，结合注意力机制，使得模型能够更好地捕捉上下文信息，提高翻译质量。 在企业应用中，飞书视频会议的自动字幕和实时翻译功能就是端到端语音翻译技术的具体实践，它极大地提升了跨国沟通的效率。而火山翻译工作室则进一步拓展了这一技术的应用边界，不仅提供自动翻译，还允许用户进行交互式修改，使得内容创作和传播更加便捷。 语音翻译技术在不断发展和创新，随着自然语言处理技术的进步，未来在企业应用中将发挥更大的作用，进一步推动全球化时代的交流与合作。同时，端到端模型和训练策略的优化也将持续提升语音翻译的准确性和实用性，为用户提供更加智能、无缝的跨语言体验。