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Natural Language Processing
Speech & Audio

Synthétiseur par diffusion pour une traduction vocale multilingue efficace

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Author

Nameer Hirschkind (Roblox), Xiao Yu (Roblox), Mahesh Kumar Nandwana (Roblox), Joseph Liu (Roblox), Eloi DuBois (Roblox), Dao Le (Roblox), Nicolas Thiebaut (Roblox), Colin Sinclair (Roblox), Kyle Spence (Roblox), Charles Shang (Roblox), Zoe Abrams (Roblox), Morgan McGuire (Roblox)

Venue

Interspeech 2024

Abstract

Nous présentons DiffuseST, un système de traduction directe de la parole vers la parole à faible latence, capable de préserver la voix de l'orateur d'entrée sans apprentissage préalable (zero-shot) tout en traduisant de plusieurs langues sources vers l'anglais. Nous menons des expériences sur le composant synthétiseur de l'architecture, en comparant un synthétiseur basé sur Tacotron à un nouveau synthétiseur basé sur la diffusion. Nous constatons que le synthétiseur basé sur la diffusion améliore les indicateurs de qualité audio MOS et PESQ de 23 % chacun et la similarité de l'orateur de 5 %, tout en conservant des scores BLEU comparables. Bien qu'il comporte plus du double de paramètres, le synthétiseur par diffusion présente une latence plus faible, ce qui permet à l'ensemble du modèle de fonctionner plus de 5 fois plus vite qu'en temps réel.