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Leveraging Unit Language Guidance to Advance Speech Modeling in Textless Speech-to-Speech Translation
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内容提要
本研究提出了一种单位语言方法，以解决无文本语音到语音翻译模型在提取跨模态语言特征和学习语言对齐方面的挑战。通过多任务学习，模型性能显著提升，实验结果与文本训练模型相当。
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关键要点
- 本研究提出了一种单位语言方法，以解决无文本语音到语音翻译模型在提取跨模态语言特征和学习语言对齐方面的挑战。
- 通过多任务学习，模型性能显著提升，成功解决了源语言和目标语言单位的冲突。
- 实验结果显示该方法在多种语言数据集上相较于强基线显著提升了性能，并与文本训练模型的表现相当。
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