百度全面解析機器同傳挑戰(zhàn)、前沿與展望
翻譯為人類重新建立交流的巴別塔,機器翻譯則讓無障礙溝通的門檻降得更低。5月26日,2019自然語言處理前沿論壇上百度人工智能技術(shù)委員會主席何中軍博士帶來“機器同傳:進展與展望”的主題演講,并現(xiàn)場使用了“百度翻譯AI同傳”這一語音到語音的全新同傳產(chǎn)品。
據(jù)介紹,全新百度翻譯AI同傳小程序僅需掃碼即可使用,同傳直播頁支持邊聽邊看,體驗更實時、流暢。采用云端接入方式,無需傳統(tǒng)的同傳設(shè)備,降低會議成本。此外,會后同傳記錄還可以一鍵同步網(wǎng)盤,方便隨時查看。
機器同傳:機遇與挑戰(zhàn)并存
機器同傳成為人工智能領(lǐng)域前沿研究方向之一。隨著語音和機器翻譯技術(shù)的進步,機器同傳取得了較大進展,也面臨著一系列挑戰(zhàn):
挑戰(zhàn)一:語音識別錯誤。由于演講者的口音、語速以及會場的噪聲影響,語音識別通常會存在一定的錯誤率,這錯誤會在翻譯中進一步放大。解決這一問題,需要從兩方面下功夫,一是高質(zhì)量的語音識別系統(tǒng),二是具有容錯能力、高魯棒性的翻譯模型。
挑戰(zhàn)二:質(zhì)量與時延的平衡。同傳最具魅力的地方在于其低時延,但高質(zhì)量翻譯和低時延之間存在天然矛盾。要想獲得高質(zhì)量的翻譯,需要等待演講者更多的信息,時延就會變長。目前,幾乎所有的“實時”翻譯系統(tǒng)仍然使用傳統(tǒng)的全句(即,非同時的)翻譯方法,造成至少一個句子的延遲,使得譯文與說話者不同步。
挑戰(zhàn)三:翻譯的連貫性和一致性。目前,幾乎所有的翻譯系統(tǒng)都是以句子為單位進行翻譯的,句子與句子之間連貫性較差。同傳的主要場景是對演講者的內(nèi)容,進行實時翻譯,需要保證翻譯前后內(nèi)容的連貫和一致。
挑戰(zhàn)四:訓練數(shù)據(jù)不足。在語音領(lǐng)域,有數(shù)十萬小時的訓練數(shù)據(jù);在機器翻譯領(lǐng)域,有數(shù)十億句對的訓練數(shù)據(jù)。然而,面向真實場景的同傳數(shù)據(jù),只有幾十到幾百個小時,遠遠不足以訓練高質(zhì)量的同傳系統(tǒng)。
挑戰(zhàn)五:評價指標的挑戰(zhàn)。在文本翻譯任務(wù)中,一般根據(jù)翻譯句子的流利度(語序)和忠實度(完整翻譯)對結(jié)果進行評價。同傳不同于筆譯,可以有足夠的時間去構(gòu)思、推敲,同聲傳譯要求譯員在極有限的時間內(nèi)對接受到的信息進行重組,使目的語聽眾了解原語發(fā)言人的講話內(nèi)容。因此,會采用“順句驅(qū)動”“合理簡約”等方法。傳統(tǒng)的評價文本翻譯的指標不適用于評價同傳的結(jié)果。

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