Meta 開源首個 AI 語音翻譯系統,閩南話和英語可以直接語音互譯!

  • 2022 年 10 月 28 日
  • AI

作者 | 李梅

編輯 | 陳彩嫻

機器翻譯是現今人類消除語言障礙、重建巴別塔的新工具。然而,在世界現存的 7000 多種已知語言中,許多低資源語言還未得到足夠的關注,尤其是有近一半的語言沒有標準的書面系統,這是構建機器翻譯工具的一大障礙,所以目前 AI 翻譯主要集中在書面語言上。

在利用 AI 推動自然語言翻譯這件事上,Meta 一直致力於「No Language Left Behind」(沒有一種語言被落下)的目標。

比如漢語方言之一閩南話,現在也有了專屬的機器翻譯系統,講閩南話的人可以與講英語的人進行無障礙對話了。

這是由 Meta 開源的第一個由 AI 驅動的非書面的、語音到語音的翻譯系統。來聽聽這項工作的負責人、Meta AI 研究員 Peng-Jen Chen 與小扎的對話,Chen 出生於中國台灣。

影片見://mp.weixin.qq.com/s/38dd-zUEtQkl2woo28wNjQ

該系統可以將閩南話的語音翻譯成英語語音,反之亦可。會講閩南話的讀者可以來檢驗一下,是不是翻譯效果還挺不錯?

據了解,這個開源翻譯系統是 Meta 的通用語音翻譯(UST) 項目的一部分,該項目致力於開發新的人工智慧方法,幫助實現所有現存語言的實時語音到語音的翻譯。目前,Meta 已經開源了該翻譯模型和評估數據集,研究論文如下:

論文地址://research.facebook.com/file/799432337944526/Speech-to-speech-translation-for-a-real-world-unwritten-language.pdf


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克服訓練數據的挑戰

閩南話是漢語方言之一,是一種低資源語言,沒有標準的書寫系統,人工的英語到閩南話翻譯人員也相對很少,所以為模型收集和標註訓練數據就變得更加困難。

圖註:講閩南話(Hokkien)的人的數量

為此,來自 Meta AI 的研究團隊採用了一種特殊放方案,利用漢語普通話(屬於高資源語言)作為中間語言來構建偽標籤和人工翻譯。他們首先將英語(或閩南話)語音翻譯成普通話文本,然後再翻譯成閩南話(或英語)並將其添加到訓練數據中。這種方法通過利用來自類似高資源語言的數據,極大地提高了模型性能。

語音挖掘是訓練數據生成的另一種方法。使用預訓練的語音編碼器,能夠將閩南話語音嵌入編碼到與其他語言相同的語義空間中,所以閩南話沒有書面形式也不造成問題。閩南話語音可以與語義嵌入相似的英語語音和文本對齊,然後從文本中合成英語語音,產生並行的閩南話和英語語音。

圖註:無需人類標註的語音翻譯模型



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新的建模方法:語音到語音

許多語音翻譯系統都依賴轉錄或者是語音到文本的系統。但是,閩南話的形式主要是口語,缺乏標準的書面文字系統,無法轉錄成文本作。所以,Meta 所構建的是一個語音到語音的翻譯系統。

研究人員使用語音到單元(speech-to-unit,S2UT)翻譯,將輸入語音直接翻譯成一系列的聲學單元,這也是 Meta 先前最早開創的一種路徑。然後,從這些聲學單元中生成波形。此外,研究人員還採用了 UnitY 作為雙通道解碼機制,第一通道解碼器生成相關語言(即漢語普通話)的文本,第二通道解碼器創建單元。

圖註:UnitY 模型架構



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新的準確性評估系統

語音翻譯系統的評估工具通常是 ASR-BLEU 指標,該指標首先使用自動語音識別 (ASR) 將翻譯後的語音轉錄為文本,然後將轉錄文本與人工翻譯的文本進行比較,計算 BLEU 分數。

但要評估閩南話的語音翻譯系統,難處還是在於它沒有標準的書面文字系統。所以,為了實現自動評估,研究人員開發了一個系統,將閩南語語音轉錄為一種稱為 Tâi-lô 的標準化注音符號。這樣就能在音節的層面上計算 BLEU 分數,從而比較不同方法的翻譯品質。

除了開發這種評估閩-英語音翻譯的方法外,研究人員還基於閩南話語料庫 Taiwanese Across Taiwan,創建了第一個閩-英雙向語音到語音翻譯基準數據集。該基準數據集將開源,以方便更多研究人員從事閩南話語音翻譯工作。



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不止閩南話

這項工作所用技術可以進一步擴展到許多其他書面和非書面語言。

為此,Meta 還發布了  SpeechMatrix,它是一個大型的語音到語音翻譯語料庫,使用了 Meta 的創新數據挖掘技術 LASER, 從歐洲議會錄音的真實演講中挖掘數據。該資料庫包含 136 種語言對的語音對齊,共 41.8 萬小時的語音。挖掘的數據和模型都是免費的,研究人員可以創建自己的語音到語音翻譯 (S2ST) 系統。

圖註:LASER 挖掘獲得的語音到語音成對數據

Meta 在無監督語音識別 ( wav2vec-U ) 和無監督機器翻譯( mBART )方面的研究進展,也為口語翻譯工作提供了支援。比如用於預訓練語音模型的無監督域自適應技術,提高了下游無監督語音識別的性能,尤其是對於低資源語言,在沒有任何人工標註的情況下,可以構建高品質語音到語音翻譯模型。

該模型仍在不斷推進中,目前一次只能翻譯一個完整的句子,但這邁出了未來實現語言間同聲傳譯的一步。

據 Meta AI 的研究員 Peng-Jen Chen 說,這個閩南話翻譯系統其實有一部分是出於他的一個私人心愿。他在中國台灣長大,同時會講普通話,但是他的父親普通話不好,他希望他的父親能夠用閩南話與每個人都順暢地交流。這也是 AI 之於人類的意義之一。

參考鏈接://ai.facebook.com/blog/ai-translation-hokkien/

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