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Consolidation-Based Speech Translation and Evaluation Approach 통합 기반 음성 번역 및 평가 접근 방식

Chiori HORI, Bing ZHAO, Stephan VOGEL, Alex WAIBEL, Hideki KASHIOKA, Satoshi NAKAMURA

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요약 :

ASR(자동 음성 인식)과 MT(기계 번역) 시스템을 결합한 음성 번역 시스템은 화자의 유창성 및 인식 오류로 인한 중복되고 관련 없는 정보로 인해 성능이 저하됩니다. 본 논문에서는 ASR 오류와 유창성을 제거하고 의미 있는 문구를 추출하는 음성 통합을 통해 음성 인식 결과를 번역하는 새로운 접근 방식을 제안합니다. 통합 접근 방식은 ASR 1-best의 단어 추출을 통해 음성 요약에서 분리됩니다. 우리는 혼란 네트워크(CN)에 대한 통합 접근 방식을 확장하고 TED 연설을 사용하여 성능을 테스트했으며 통합 결과가 원래 ASR 결과와 비교하여 더 의미 있는 문구를 보존한다는 것을 확인했습니다. 우리는 통합 기술을 음성 번역에 적용했습니다. 통합 기반 음성 번역 성능을 테스트하기 위해 RT04의 중국어 방송 뉴스(BN) 음성을 인식하고 통합한 후 번역했습니다. 통합 기반 번역은 부분 번역이므로 통합을 통한 음성 번역 결과는 음성의 모든 단어가 번역되는 표준과 직접 비교할 수 없습니다. 병합을 통해 생성된 단어 네트워크에서 추출된 가장 유사한 단어 집합과 비교하여 부분 번역에 대한 새로운 평가 프레임워크를 제안하고자 합니다. 점진적인 요약 골드 스탠다드 번역. 통합 기반 MT 결과의 성능은 다음을 사용하여 평가되었습니다. 블루. 우리는 또한 제안 정보 보존 정확성 (IPAccy) 및 보존 정확도 의미 (MPAccy) 통합 및 통합 기반 MT를 평가합니다. 통합이 음성 번역 성능에 기여했음을 확인했습니다.

발행
IEICE TRANSACTIONS on Information Vol.E92-D No.3 pp.477-488
발행일
2009/03/01
공개일
온라인 ISSN
1745-1361
DOI
10.1587/transinf.E92.D.477
원고의 종류
PAPER
범주
언어 및 청각

작성자

키워드