Treści na tej stronie zostały przetłumaczone przy użyciu sztucznej inteligencji (AI) lub technologii tłumaczenia maszynowego i mogą zawierać błędy.

Skip to content
Natural Language Processing
Speech & Audio

Syntezator dyfuzyjny do wydajnego wielojęzycznego tłumaczenia mowy na mowę

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

Przedstawiamy DiffuseST, system bezpośredniego tłumaczenia mowy na mowę o niskim opóźnieniu, zdolny do zachowania głosu mówcy wejściowego bez uczenia wstępnego podczas tłumaczenia z wielu języków źródłowych na język angielski. Przeprowadzamy eksperymenty z komponentem syntezatora architektury, porównując syntezator oparty na Tacotronie z nowatorskim syntezatorem opartym na dyfuzji. Stwierdziliśmy, że syntezator oparty na dyfuzji poprawia wskaźniki jakości dźwięku MOS i PESQ o 23% każdy oraz podobieństwo mówcy o 5%, zachowując jednocześnie porównywalne wyniki BLEU. Pomimo ponad dwukrotnie większej liczby parametrów, syntezator dyfuzyjny charakteryzuje się mniejszym opóźnieniem, co pozwala całemu modelowi działać ponad 5 razy szybciej niż w czasie rzeczywistym.