Konten di situs ini telah diterjemahkan menggunakan kecerdasan buatan (AI) atau teknologi penerjemahan mesin, dan mungkin terdapat kesalahan.

Skip to content
Natural Language Processing
Speech & Audio

Sintesis Difusi untuk Terjemahan Suara ke Suara Multibahasa yang Efisien

View Publication

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

Kami memperkenalkan DiffuseST, sistem terjemahan langsung dari ucapan ke ucapan dengan latensi rendah yang mampu mempertahankan suara pembicara input tanpa pelatihan (zero-shot) saat menerjemahkan dari berbagai bahasa sumber ke dalam bahasa Inggris. Kami melakukan eksperimen dengan komponen sintesis dalam arsitektur ini, membandingkan sintesis berbasis Tacotron dengan sintesis berbasis difusi yang baru. Kami menemukan bahwa sintesis berbasis difusi meningkatkan metrik kualitas audio MOS dan PESQ masing-masing sebesar 23% serta kesamaan suara sebesar 5%, sambil mempertahankan skor BLEU yang sebanding. Meskipun memiliki jumlah parameter lebih dari dua kali lipat, sintesis berbasis difusi memiliki latensi yang lebih rendah, sehingga memungkinkan model keseluruhan berjalan lebih dari 5 kali lebih cepat daripada waktu nyata.