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揭示预训练在直接语音翻译中的作用
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原文中文，约400字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文介绍了一种在语音翻译中使用离散语音单元的自监督学习模型。通过在有限数据上微调，使模型更紧凑，推理更快。相比传统的自动语音识别预训练，该方法无需转录，适合资源有限的环境。在CoVoST-2 X-En数据集上，提升了0.5的BLEU得分，模型大小减半，效果与传统方法相当。
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关键要点
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本文介绍了一种在语音翻译中使用离散语音单元的自监督学习模型。
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通过在有限数据上微调，使模型更紧凑，推理更快。
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该方法相比传统的自动语音识别预训练，无需转录，适合资源有限的环境。
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在CoVoST-2 X-En数据集上，提升了0.5的BLEU得分。
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模型大小减半，效果与传统方法相当。
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