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SimulS2S-LLM：解锁并行推理的语音大语言模型用于语音翻译
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原文中文，约500字，阅读约需2分钟。
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内容提要
本研究提出SimulS2S-LLM方法，解决大语言模型在实时语音翻译中的并行推理问题，通过离线训练和策略指导，实现高质量的语音即时翻译。
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关键要点
- 本研究提出SimulS2S-LLM方法，解决大语言模型在实时语音翻译中的并行推理问题。
- 通过离线训练和策略指导，实现高质量的语音即时翻译。
- 研究结果显示，该方法在保持翻译质量和延迟平衡的同时，相较于现有方法提高了3个ASR-BLEU分数。
- SimulS2S-LLM展现出显著的性能优势。
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