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CTC-GMM：用于快速准确流式语音翻译的CTC引导模态匹配
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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
本研究提出了一种创新的同步双语联结主义时间分类框架，通过双重 CTC 缩小语音翻译中的模态和语言差距。模型将转录和翻译作为并行目标，提升了音频与文本、源语言与目标语言的连接。在资源有限的情况下，增强的 BiL-CTC+ 变体表现出色，显著提高了语音识别性能，展示了跨语言学习的效果和广泛适用性。
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关键要点
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本研究提出了一种创新的同步双语联结主义时间分类 (CTC) 框架。
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利用双重 CTC 来填补语音翻译任务中模态和语言之间的差距。
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模型将转录和翻译作为 CTC 的并行目标，提升了音频与文本、源语言与目标语言的连接。
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开发了增强的变体 BiL-CTC+，在资源受限场景下创造出新的最先进性能。
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方法显著提高了语音识别性能，揭示了跨语言学习对转录的影响。
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展示了该方法的广泛适用性，源代码可在指定网址获取。
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