跨語言也能自由溝通?Meta AI讓翻譯系統不依賴文字生成就能完成

在傳統的語音到語音翻譯系統 (speech-to-speech translation; S2ST) 中，需要經過層層複雜的轉換才能完成任務：首先透過語音辨識將語音轉換為文字，接著對文字進行翻譯，最後再把翻譯完的文字透過語音合成轉換成語音訊號，在這個過程中各階段的運算成本和預測時間延遲都會不斷累積，且無法對沒有文字的語言進行翻譯。為了解決這個問題，Meta AI致力研究不經過文字轉換的 S2ST 方法，讓翻譯系統僅透過語音本身、不依賴中間的文字生成就能完成翻譯。

假設今天我們想要將中文翻成英文，那麼大部分S2ST 模型的作法會將中文音訊轉換成英文的聲音頻譜圖 (spectrogram) 再轉換成英文音訊，然而模型在輸出頻譜圖的時候很難學習到兩個語言之間的某些特性 (例如: 對齊問題 (alignment)、聲學及語言特徵等)。針對這個問題，Meta AI 提出了「離散語音單元 (discretized speech units)」的做法，將語音訊號大致分成許多固定的小單元，直接讓模型去學習輸出這些語音單元，最後再轉換成完整的語音內容。那麼這些語音單元是怎麼來的呢？我們可以先透過自監督式學習的方式，對一個沒有任何標記的語音資料庫進行訓練，讓模型熟悉這個語言的結構以及聲學上的特徵。接著我們對這些學習過後的語音表徵 (speech representation) 做分群，讓類似的表徵可以用一個群集來代表，這樣就完成了「離散 (discretize)」的動作，最後這個模型會用來產生目標語言的語音單元，作為S2ST系統預測的答案。這樣的做法可以直接將中文音訊轉換成英文音訊的小單元，接著再合成為一個完整的英文音訊句子。

有了不需透過文字、直接對語音做翻譯的模型，未來，也許我們能期待不同語言間的溝通門檻降低，讓不同文化間能更自由地對話。

Paper：https://arxiv.org/pdf/2107.05604.pdf

Official GitHub：https://github.com/facebookresearch/fairseq/tree/main/examples/speech_to_speech

（撰稿工程師：林芊）