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Talk預(yù)告 | 字節(jié)跳動(dòng)AI Lab葉蓉&董倩倩: 端到端語(yǔ)音翻譯中的知識(shí)融合方法

2021-08-17 11:04 作者:TechBeat人工智能社區(qū)  | 我要投稿


本期為TechBeat人工智能社區(qū)335線上Talk。

北京時(shí)間8月18(周三)晚8點(diǎn)字節(jié)跳動(dòng)AI Lab 算法工程師—葉蓉和字節(jié)跳動(dòng)AI Lab 算法研究員—董倩倩的Talk將準(zhǔn)時(shí)在TechBeat人工智能社區(qū)開播!

她們與大家分享的主題是: “端到端語(yǔ)音翻譯中的知識(shí)融合方法”,屆時(shí)將介紹她們?cè)诶萌诤隙嘣粗R(shí)提升系統(tǒng)性能過(guò)程中所遇到的挑戰(zhàn)和進(jìn)展。

Talk·信息

主題:端到端語(yǔ)音翻譯中的知識(shí)融合方法

嘉賓:字節(jié)跳動(dòng)AI Lab 算法工程師

葉蓉

字節(jié)跳動(dòng)AI Lab 算法研究員

董倩倩

時(shí)間:北京時(shí)間?8月18日 (周三) 20:00

地點(diǎn):TechBeat人工智能社區(qū)

http://www.techbeat.net/


完整版怎么看?

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Talk·提綱

端到端建模緩解了傳統(tǒng)級(jí)聯(lián)語(yǔ)音翻譯方法的不足,但是缺少有標(biāo)注的訓(xùn)練數(shù)據(jù)嚴(yán)重制約了這一研究領(lǐng)域的發(fā)展。一個(gè)可商用的中、英語(yǔ)音識(shí)別系統(tǒng)需要使用上萬(wàn)小時(shí)音頻-轉(zhuǎn)寫平行數(shù)據(jù)訓(xùn)練得到,而一個(gè)商用的中到英文本機(jī)器翻譯系統(tǒng)則需要上億條平行句對(duì)訓(xùn)練得到,而目前可用于語(yǔ)音翻譯模型訓(xùn)練的音頻-翻譯標(biāo)注數(shù)據(jù)的量級(jí)只有幾百小時(shí)。如何融合多源知識(shí)來(lái)提升系統(tǒng)性能是目前亟需考慮的問(wèn)題。

端到端語(yǔ)音翻譯的背景介紹:

· LUT:學(xué)習(xí)單語(yǔ)預(yù)訓(xùn)練模型的知識(shí)

· COSTT:利用雙語(yǔ)平行數(shù)據(jù)的知識(shí)

· XSTnet:漸進(jìn)式融合多源知識(shí)


Talk·參考資料

這是本次分享中將會(huì)提及的資料,建議提前預(yù)習(xí)哦!

[1]?LUT

https://arxiv.org/abs/2009.09704

[2] COSTThttps://arxiv.org/abs/2009.09737

[3] XSTnet

https://arxiv.org/pdf/2104.10380


Talk·提問(wèn)交流

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Talk·嘉賓介紹

葉蓉

字節(jié)跳動(dòng)AI Lab 算法工程師

葉蓉,字節(jié)跳動(dòng)AI Lab算法工程師,碩士畢業(yè)于復(fù)旦大學(xué)。她主要研究方向?yàn)檎Z(yǔ)音翻譯和文本生成,并以第一作者/主要作者在ICLR/AAAI/InterSpeech等發(fā)表論文。

個(gè)人主頁(yè):

https://github.com/ReneeYe

董倩倩

字節(jié)跳動(dòng)AI Lab 算法研究員

董倩倩,現(xiàn)在是字節(jié)跳動(dòng) AI Lab研究員,博士畢業(yè)于中科院自動(dòng)化所聽覺(jué)模型和認(rèn)知計(jì)算實(shí)驗(yàn)室,導(dǎo)師為徐波研究員,曾獲第一屆AI Challenger比賽機(jī)器同聲傳譯賽道冠軍。她主要研究興趣為語(yǔ)音翻譯、機(jī)器翻譯、語(yǔ)音識(shí)別,并以第一作者/主要作者在AAAI、ACL、COLING、IWSLT等自然語(yǔ)言處理/機(jī)器學(xué)習(xí)的會(huì)議上發(fā)表論文數(shù)篇,并長(zhǎng)期擔(dān)任相關(guān)會(huì)議的審稿人。

個(gè)人主頁(yè):

https://github.com/dqqcasia


關(guān)于TechBeat人工智能社區(qū)

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更多詳細(xì)介紹>>https://mp.weixin.qq.com/s/pTbCK_MeTk05jK2yx1RTrQ

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