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卡内基梅隆大学的IWSLT 2024同步语音翻译系统
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原文中文，约200字，阅读约需1分钟。
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内容提要
悉尼大学和JD合作在IWSLT 2021低资源语音翻译任务中取得了最佳分数和SOTA的性能，采用多种技术方法和模型结构。
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关键要点
- 悉尼大学与JD合作参加IWSLT 2021低资源语音翻译任务。
- 在斯瓦希里语-英语方向上获得最佳分数。
- 使用基于管道框架的ASR和NMT技术。
- 采用多种技术方法，包括知识蒸馏的后向转换、多特征重排和传导调整。
- 尝试了自回归模型和非自回归模型。
- 提出了去噪训练和双向训练两种新颖的预训练方法。
- 取得了SOTA的性能。
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