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端到端语音到文本翻译中一致性正则化的实证研究
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文介绍了两种训练策略：SimRegCR和SimZeroCR，用于实现一致性正则化的最新性能。在MuST-C基准测试中，我们的方法取得了最先进的性能。分析证明，一致性正则化对于端到端语音转文本翻译至关重要，跨模态一致性可提升零-shot翻译性能。
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关键要点
- 本文提出了两种训练策略：SimRegCR 和 SimZeroCR。
- 这两种策略旨在实现一致性正则化的最新性能。
- 在 MuST-C 基准测试中，提出的方法在大多数翻译方向上取得了最先进的性能。
- 分析表明，内部一致性带来的正则化对端到端语音转文本翻译至关重要。
- 跨模态一致性能够消除模态差异，提升零-shot翻译性能。
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