一种非自回归生成框架用于端到端同步任意语音翻译
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内容提要
本文介绍了一种非自回归流式Transformer（NAST），用于同时机器翻译（SiMT），通过新编码器和解码器降低延迟损失，实验证明其优于传统模型。此外，基于CTC的非自回归模型在语音翻译中显著提升了解码速度和翻译质量，展示了在多个基准测试中的优越性。
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Q&A
什么是非自回归流式Transformer（NAST）？
非自回归流式Transformer（NAST）是一种用于同时机器翻译的模型，通过新编码器和解码器降低延迟损失，实验证明其优于传统自回归模型。
NAST在解码速度和翻译质量上有何提升？
基于CTC的非自回归模型在语音翻译中提升了解码速度26.81倍，翻译质量与自回归模型相当，BLEU分数为29.5。
Orthros系统的工作原理是什么？
Orthros系统使用条件掩蔽语言模型和CTC模型作为解码器，通过两种训练方法增强解码器，实验表明其解码速度提高了3.63倍。
DASpeech模型的特点是什么？
DASpeech模型采用双通路架构，首先生成目标文本，然后根据隐藏状态生成目标语音，具有极快的解码速度和高质量翻译。
半自回归Transformer（SAT）如何平衡翻译质量和解码速度？
SAT模型在保持全局自回归属性的同时减轻了本地自回归属性，能够在每个时间步骤同时产生多个连续的词，从而实现良好的平衡。
基于非自回归生成器（NAST）的文本风格转换方法有什么优势？
NAST的无监督文本风格转换方法显著提高了性能，并提供可解释的单词对齐效果，减轻了内容保留问题。
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