端到端语音翻译的模态空间软对齐

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使用软对齐方法进行端到端语音翻译，通过对抗训练对齐语音和文本之间的表示空间，提高翻译性能。

最近的研究提出了一种具有硬参数共享的ST/MT多任务框架，通过预处理阶段将语音和文本输入转换为离散令牌序列，减少了语音-文本模态差异。实验证明，该框架在MuST-C上提高了关注编码器-解码器、CTC、转录器和联合CTC/关注模型的BLEU分数。融入外部MT数据可以进一步提高性能。

BLEU分数 ST/MT多任务框架 外部MT数据 硬参数共享 语音-文本模态差异
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