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论文解读 | 多任务学习在语音翻译的应用
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报告背景: 端到端语音翻译一直是颇受关注的科研命题,目前,结合语音识别和文本翻译等辅助任务的“多任务学习”已成为该任务的重要技术范式之一。那么,多任务学习有何技术限制,又该如何突破?辅助任务(如语音识别、文本翻译)在这个过程中发挥着怎样的作用?辅助任务之间又是如何相互作用,共同推动语音翻译技术向前发展的? 报告内容: 本期报告将深入剖析辅助任务在主流多任务学习框架中的作用,着重探讨它们对翻译质量的影响。该研究表明,通过精心设计的训练策略和数据处理方法,多任务学习能够在资源受限的环境下达到前所未有的效果。该研究成果在最新的IWSLT23英中离线端到端语音翻译评测中取得第一名,这不仅验证了方法的有效性,而且展现了多任务学习在受限资源场景中的巨大潜力。
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