在线调试的参数需要session Uuid和语音分片的序号 ，但是找不到预处理接口和文件分片上传接口，怎么搞啊 凑字数凑字数凑字数凑字数凑字数凑字数 凑字数凑字数凑字数凑字数凑字数凑字数 凑字数凑字数凑字数凑字数凑字数凑字数
直接语音翻译 （ST） 已被证明是一项复杂的任务，需要从子任务：自动语音识别 （ASR） 和机器翻译 （MT）中转移知识。对于机器翻译来说，知识蒸馏是知识转移最有前景的技术之一。 在本文中，我们比较了像直接语音翻译一样在序列到序列任务中进行知识蒸馏的不同方案。此外，我们还分析了这种方法可能存在的缺陷，以及如何在保持翻译质量的前提下缓解这些缺陷。 Di Gangi, Matteo Negri, Marco Turchi 原文地址：https://arxiv.org/abs/2012.04964 论直接语言翻译的知识蒸馏（CS CL）.pdf
为企业提供极具性价比的语音识别服务。被微信、王者荣耀、腾讯视频等大量内部业务使用，外部落地录音质检、会议实时转写、语音输入法等多个场景。
本文介绍了 FBK 参与 IWSLT 2020 离线语音翻译（ST）任务的情况。该任务评估系统将英语 TED 演讲音频翻译成德语文本的能力。 我们的系统是一个基于 Transformer 对语音数据的改编的端到端模型。 Gaido, Mattia Antonino Di Gangi, Matteo Negri, Marco Turchi 原文地址：https://arxiv.org/abs/2006.02965 端到端语音翻译与知识提炼
首先，我们将语音和语言的多个现有模块整合在一起，构建了一个可工作的语音到语音的翻译系统。 文章背景介绍 近年来NMT系统的成功不仅影响了纯文本到文本的翻译，而且在语音到语音的翻译系统中起着举足轻重的作用。但是当我们与他人交流的时候很大一部分是口头的。 通过级联语音识别、神经机器翻译和语音合成模块，当前的系统可以为给定的语音输入源生成翻译后的语音输出。 现有的系统只能在语音到语音的级别上翻译这些视听内容，因此存在一些主要的限制。首先，翻译后的声音听起来与原声非常不同。 首先，我们发现语音到语音自动翻译系统的每个模块都有很大的改进空间。未来语音和文本翻译系统的改进将提高用户的学习分数。其次，再次通过人工配音后的唇同步来提高用户的分数，验证了LipGAN模型的有效性。
端到端技术是当前语音翻译的研究前沿，科大讯飞联合优化语音识别和机器翻译的新技术路线，理论上更具前景，一旦技术研究成功，将为翻译机器性能的提升带来极大促进。 提问：语音翻译涉及哪些步骤？ 你或许会说，语音识别和机器翻译——没错，传统的语音翻译通常采用语音识别和机器翻译级联的方式实现，对输入语音先进行语音识别得到文本结果，然后再基于文本进行机器翻译，这也是当前语音翻译采用的主流方法。 端到端语音翻译技术路线，是通过构造一个完整的神经网络模型，联合优化语音识别、识别后处理和机器翻译，建立源语言语音信号到目标语言文字的映射关系，进而实现从原始语音到目标译文的翻译。 国际顶级口语机器翻译评测比赛 IWSLT，推动语音翻译新方向 IWSLT是国际上最具影响力的口语机器翻译评测比赛之一，重点关注口语，实现语音到文本的翻译，从而解决人和人交流的问题。 “我们参加了本次IWSLT评测的语音翻译任务，在基于传统的基线模型中，针对语音识别文本结果和机器翻译训练数据源语言文本风格不匹配问题，提出了对源语言文本逆变换以适配识别风格的方法，提高了语音翻译的鲁棒性
今天，谷歌发布Translatotron语音翻译系统，这是第一个可以直接将一个人的声音从一种语言转换成另一种语言，同时保持说话人的声音和节奏的翻译模型。 传统上，语音翻译系统通常有3个独立的部分：自动语音识别将源语音转录为文本，机器翻译将转录的文本翻译成目标语言，最后，文本到语音合成(TTS)系统将翻译文本转换成目标语言的语音。 谷歌的新工具Translatotron舍弃了将语音翻译为文本再返回语音的步骤，而是采用端到端的技术，直接将说话者的声音翻译成另一种语言。 Translatotron：不依赖中间文本，直接翻译语音 语音翻译端到端模型的出现始于2016年，当时研究人员证明了使用单个序列到序列模型进行语音到文本翻译的可行性。 结论 谷歌声称，Translatotron是第一个可以直接将一种语言的语音，翻译成另一种语言的语音的端到端模型。它还能够在翻译的语音中保留源说话者的声音。
机器之心报道 参与：泽南、张倩、淑婷 要将一个外国人说的话翻译成本国文字，通常需要两种机器学习模型：语音识别和文本翻译。 在过去的几十年里，语音到语音翻译系统的发展目标一直是帮助使用不同语言的人互相沟通。 这种系统系统通常可以分为三个部分：将源语音转换为文本的自动语音识别、将得到的文本翻译为目标语言文本的机器翻译以及从翻译文本生成目标语言语音的文本 - 语音合成（TTS）。 它还能在翻译后的语音中保留源说话者的声音。谷歌希望这项研究可以作为今后端到端语音翻译系统研究的起点。 该网络是端到端训练的，学习将源语的语音声谱图映射到目标语声谱图中，翻译内容也是对应的。 该模型还能够使用源说话者的声音合成翻译语音。
作者 | 董倩倩 编辑 | 刘冰一 自动语音翻译是指让机器完成从源语言的语音信号自动翻译生成目标语言的文本的过程，其基本设想是让计算机像人类译员一样充当持不同语言说话人之间翻译的角色。 ，有效缓解语音翻译数据不足的局限。 那么是否可以将一种语言的语音直接转换为另外一种语言的文字呢？ 这就是语音翻译需要解决的问题。语音翻译系统在观看国外影视作品、开展远程国际会议等场合有广泛的应用。 传统的语音翻译系统采用级联方式，由两个模块组成，分别是语音识别系统和机器翻译系统，前者先将语言识别成文本，后者再翻译成他国文字。 通常，使用语音识别平行语料来提高语音翻译模型的性能的做法易于实现，但是如何利用机器翻译的平行数据却并非易事。 COSTT提出了一种通过外部机器翻译平行数据来增强端到端语音翻译性能的方法。
端到端的语音翻译模型在理论上可以缓解级联系统的缺陷，它通过直接建立源语言语音到目标语言文本的映射关系，一步实现跨模态跨语言的翻译，一旦技术成熟，理论上可以让语音翻译更准更快，极大地提升模型的性能。 图1语音识别和语音翻译交互示例 相比于直接将原始语音作为输入，如果能够动态获取到识别出的文本信息，语音翻译将变得更加容易；而翻译出的结果也有助于同音词识别的消歧，使识别结果更加准确。 实验结果 目前语音翻译数据十分匮乏且质量不高，为此我们构建了一个新的语音翻译数据集。 我们与多个强基线模型进行了对比，包括由语音识别和机器翻译模型串联组成的级联系统(Pipeline)，在语音识别语料上进行预训练的端到端语音翻译模型(E2E)，语音识别和语音翻译共享编码器的多任务模型(Multi-task 表2 wait-k对翻译性能的影响 为了进一步提升语音翻译的性能，我们让语音翻译任务相比语音识别任务延迟k个词语进行，以获得更多的文本信息作为辅助。
最近，录音转文字助手又迎来了更新，新增语音翻译功能，可以实现实时对话语音翻译，中英文之间的交流再也不需要担心了。 那么新版录音转文字助手，应该如何将语音转文字、语音翻译成中文呢？ 一、录音转文字 新版录音转文字助手，可以实现实时语音转文字、音频文件转文字以及先录音再转文字，可以最大程度上将各种情况下的录音文件转换成文字。 选择性进行翻译、复制和导出等操作。 二、语音翻译 录音转文字助手新增了语音翻译功能，可以实现实时对话翻译，中文和英文之间的互译，操作简单，识别率几乎可以说是百分百了。 我们进入功能页之后，选择语音翻译，之后跳转的页面就是操作页了，可以看到中文、英文两个选项。我们点击中文，就是将实时说话内容翻译成英文，反之英文则是将实时说话内容翻译成中文。
该系统目前只能翻译日语、普通话和英文。 据悉，近日富士通实验室对外表示，他们研究出了世界上首款胸卡大小的免提式语音翻译器。 ? 同年，富士通与东京大学医院和国家信息通信技术研究所（NICT）合作，以进行在医疗领域用固定式平板电脑进行多语言语音翻译的试验。 根据结果，富士通实验室了解到，由于医护人员双手需要在说的同时进行检查，所以在医院病房进行对患者的护理时，他们非常需要一种不用手去控制的可佩戴语音翻译装置。 为此，富士通实验室进一步改进了此前的技术，研发出了世界上第一款小型、可佩戴的免提语音翻译设备。 ? 据了解，富士通通过采用小型化的全向麦克风和L形声道成功的将设备的体积变小。 虽然该系统目前只能翻译日语、普通话和英文，但计划未来将增加所支持得语种数量。
AI 科技评论按：不同语言之间的语音到语音转换早已不是什么新鲜事了，任务拆分简单直接，只需要把「源语言的语音识别模型（语音转文本）」、「文本到文本翻译模型」、「目标语言的语音生成模型（文本转语音 谷歌的研究人员们做了一次大胆的试验，尝试把语音转文、文本到文本翻译、文本转语音这三个步骤合并到同一个端到端模型中完成！ 在训练过程中，这个序列到序列转换模型使用了一个多任务并行训练模型，它需要同时预测源语音转文本的结果、文本翻译的结果以及目标语音的频谱图。 结论 据谷歌的研究人员们目前所知，这是世界上首个可以直接把一种语言的语音翻译到另一种语言语音的端到端模型；除此之外它还可以保留源说话人的声音特点。 这项研究可能是未来更多端到端语音翻译系统研究的开端。
语音翻译，即将一种语言下的语音翻译为另外一种语言下的语音或文字，在当下有着广泛的应用场景：在线外语视频、跨国会议、出国旅游、国际贸易。 与文本翻译相比，语音翻译通常面临更多的挑战，如何更准确地进行翻译成为了目前学术界和工业界十分关心的课题。 2 语音翻译的挑战 近年来，神经机器翻译技术取得的巨大进步，离不开大规模标注的平行语料数据。 然而，语音翻译需要的“语音-转写-翻译”数据则相对较为稀少。例如，目前常用的语音翻译数据集大概只有几百小时。相比之下，文本翻译数据集通常具备百万甚至千万级的规模。 如何缓解语音与文本之间的模态鸿沟，有效利用文本翻译数据提高语音翻译的性能，是一个值得探究的问题。 在此基础上，本文引入了一个自我学习框架，使语音翻译任务从 Mixup 中学习知识，进而提升语音翻译的性能。
语音翻译（ST）旨在学习从源语言中的语音到目标语言中的文本的转换。先前的工作表明，多任务学习提高了ST性能，其中识别解码器生成源语言的文本，翻译解码器根据识别解码器的输出获得最终翻译。 因为识别解码器的输出是否具有正确的语义比其准确性更为关键，所以我们建议通过使用词嵌入作为中介来改进多任务ST模型。 原文标题：Worse WER, but Better BLEU?
腾讯机器翻译（TMT）结合了神经机器翻译和统计机器翻译的优点，从大规模双语语料库自动学习翻译知识，实现从源语言文本到目标语言文本的自动翻译，目前可支持十余种语言的互译。
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