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新方法用部分语音监督同传翻译

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AI 综述

研究者 Hieu Hoang 和 Amittai Axelrod 发表论文，提出一种基于前缀监督的端到端同声传译方法：用语音语言模型自身对完整波形和部分波形的翻译结果构造监督信号，训练时不需要转录文本或人工翻译。在 FLEURS 和 CoVoST2 数据集的三个翻译方向上，该方法改善了翻译质量与延迟的权衡；置信度阈值提供了最稳定的操作区间。多轮 append-only 解码在低延迟下表现更强，其提交校准误差整体下降 63–68%，早期前缀下降 68–80%。

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最新进展10月5日 12:00

用部分语音学习何时提交：面向端到端同声传译的 prefix 监督

报道时间线

沿着报道，了解事件的不同侧面。

10月5日

12:00
arXiv cs.CL
用部分语音学习何时提交：面向端到端同声传译的 prefix 监督
研究者用语音语言模型自身完整与部分波形的翻译结果构造 prefix 监督，无需转录文本或人工翻译，即可适配端到端同声传译。在 FLEURS 和 CoVoST2 三个翻译方向上，prefix 训练改善了质量—延迟前沿，置信度阈值提供了最稳定的操作区间；多轮 append-only 解码在低延迟下更强，其提交校准误差整体下降 63–68%，早期 prefix 下降 68–80%。

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