Towards Machine Speech-to-speech Translation

There has been a good deal of research on machine speech-to-speech translation (S2ST) in Japan, and this article presents these and our own recent research on automatic simultaneous speech translation. The S2ST system is basically composed of three modules: large vocabulary continuous automatic speech recognition (ASR), machine text-to-text translation (MT) and text-to-speech synthesis (TTS). All these modules need to be multilingual in nature and thus require multilingual speech and corpora for training models. S2ST performance is drastically improved by deep learning and large training corpora, but many issues still still remain such as simultaneity, paralinguistics, context and situation dependency, intention and cultural dependency. This article presents current on-going research and discusses issues with a view to next-generation speech-to-speech translation.En Japón se han llevado a cabo muchas actividades de investigación acerca de la traducción automática del habla. Este artículo pretende ofrecer una visión general de dichas actividades y presentar las que se han realizado más recientemente. El sistema S2ST está formado básicamente por tres módulos: el reconocimiento automático del habla continua y de amplios vocabularios (Automatic Speech Recognition, ASR), la traducción automática de textos (Machine translation, MT) y la conversión de texto a voz (Text-to-Speech Synthesis, TTS). Todos los módulos deben ser plurilingües, por lo cual se requieren discursos y corpus multilingües para los modelos de formación. El rendimiento del sistema S2ST mejora considerablemente por medio de un aprendizaje profundo y grandes corpus formativos. Sin embargo, todavía hace falta tratar diversos aspectos, com la simultaneidad, la paralingüística, la dependencia del contexto y de la situación, la intención y la dependencia cultural. Por todo ello, repasaremos las actividades de investigación actuales y discutiremos varias cuestiones relacionadas con la traducción automática del habla de última generación.Al Japó s'han dut a terme moltes activitats de recerca sobre la traducció automàtica de la parla. Aquest article n'ofereix una visió general i presenta les activitats que s'han efectuat més recentment. El sistema S2ST es compon bàsicament de tres mòduls: el reconeixement automàtic de la parla contínua i de vocabularis extensos (Automatic Speech Recognition, ASR), la traducció automàtica de textos (Machine translation, MT) i la conversió de text a veu (Text-to-Speech Synthesis, TTS). Tots els mòduls han de ser plurilingües, per la qual cosa es requereixen discursos i corpus multilingües per als models de formació. El rendiment del sistema S2ST millora considerablement per mitjà d'un aprenentatge profund i de grans corpus formatius. Tanmateix, encara cal tractar diversos aspectes, com la simultaneïtat, la paralingüística, la dependència del context i de la situació, la intenció i la dependència cultural. Així, farem un repàs a les activitats de recerca actuals i discutirem diverses qüestions relacionades amb la traducció automàtica de la parla d'última generació

SOC Design for Speech-to-Speech Translation

Non

Utilizing Statistical Dialogue Act Processing in Verbmobil

In this paper, we present a statistical approach for dialogue act processing in the dialogue component of the speech-to-speech translation system \vm. Statistics in dialogue processing is used to predict follow-up dialogue acts. As an application example we show how it supports repair when unexpected dialogue states occur.Comment: 6 pages; compressed and uuencoded postscript file; to appear in ACL-9

Speech-to-speech Translation between Untranscribed Unknown Languages

In this paper, we explore a method for training speech-to-speech translation tasks without any transcription or linguistic supervision. Our proposed method consists of two steps: First, we train and generate discrete representation with unsupervised term discovery with a discrete quantized autoencoder. Second, we train a sequence-to-sequence model that directly maps the source language speech to the target language's discrete representation. Our proposed method can directly generate target speech without any auxiliary or pre-training steps with a source or target transcription. To the best of our knowledge, this is the first work that performed pure speech-to-speech translation between untranscribed unknown languages.Comment: Accepted in IEEE ASRU 2019. Web-page for more samples & details: https://sp2code-translation-v1.netlify.com

Speech-to-speech translation to support medical interviews

Projeto de mestrado em Engenharia Informática, apresentada à Universidade de Lisboa, através da Faculdade de Ciências, 2013Este relatório apresenta a criação de um sistema de tradução fala-para-fala. O sistema consiste na captação de voz na forma de sinal áudio que de seguida é interpretado, traduzido e sintetizado para voz. Tendo como entrada um enunciado numa linguagem de origem e como saída um enunciado numa linguagem destino. O sistema implementado tem como âmbito do seu funcionamento o domínio médico, tendo em vista apoiar o diálogo entre médico e utente em linguagens diferentes durante consultas médicas. No caso do presente trabalho, foram escolhidos o português e inglês, sendo possível a tradução fala-para-fala nos dois sentidos. A escolha destas duas línguas resulta sobretudo da disponibilidade de recursos para o desenvolvimento do sistema. Ao longo dos anos tem existido um esforço de pesquisa e desenvolvimento em tecnologia que permite quebrar as barreiras do multilinguismo. Uma dessas tecnologias, com resultados de qualidade crescentemente aceitável, são os sistemas de tradução fala-para-fala. Em geral, estes sistemas são compostos por três componentes: reconhecimento de fala, tradução automática e sintetização de voz. Neste projecto foram implementadas as três componentes. No entanto, uma vez que face às tecnologias disponíveis, a componente de tradução tem um maior impacto no desempenho final do sistema, a esta foi conferida uma maior atenção. Embora nós, como humanos, compreendamos facilmente a linguagem falada, isto é algo extremamente difícil e complexo de um ponto de vista computacional. O objectivo do reconhecimento de fala é abordar esta tarefa computacionalmente através da construção de sistemas que mapeiam um sinal acústico para uma sequência de caracteres. Os modelos actuais para reconhecimento de fala fazem uso de modelos estatísticos. Nestes, a fala é reconhecida através do uso de modelos de linguagem que possibilitam a estimativa das probabilidades para as palavras, independentemente do sinal de entrada, e de um modelo acústico onde as propriedades acústicas da fala estão contempladas. Os modelos actuais de tradução automática, assim como os de reconhecimento de fala, são na sua larga maioria estatísticos. Actualmente os modelos de tradução baseados em unidades frásicas de input são os que obtém os resultados com melhor qualidade. Esta abordagem consiste na tradução de pequenos segmentos de palavras, onde existe uma tradução lexical e um modelo de alinhamento. Os modelos estatísticos fazem uso de textos de duas línguas alinhados, tendo como princípio o facto de que através da frequência de cada segmento de palavras, em relação à outra linguagem, seja obtida uma distribuição probabilística. Deste modo torna-se possível calcular qual a palavra ou conjunto de palavras mais prováveis de ocorrer como tradução para determinado texto que se pretenda traduzir. A sintetização de voz consiste na geração de fala na forma de onda acústica tendo como ponto de partida uma palavra ou uma sequência de palavras. Envolve o processamento de linguagens naturais e processamento de sinal. O primeiro converte o texto numa representação fonética e o último converte essa representação em sinal acústico. Neste documento é apresentado o estado da arte das três áreas envolvidas. São também apresentados os sistemas de tradução fala-para-fala, fazendo ou não uso do domínio médico, e também os processos existentes para a avaliação de cada uma das componentes. Tendo em vista a implementação de um sistema com as diversas componentes, foi necessário efectuar um levantamento da tecnologia existente. O levantamento teve por objectivo a implementação de duas soluções aplicacionais. Uma aplicação disponível pela internet como página web e outra através de uma aplicação móvel, ambas permitindo o reconhecimento de fala, tradução automática e sintetização de voz em ambas as linguagens e direcções. Dois sistemas de reconhecimento de fala foram escolhidos, o Microsoft Speech Platform para a aplicação móvel e o reconhecimento de fala disponível pelo Google nos browsers Google Chrome. O primeiro a ser usado na aplicação móvel e o segundo na aplicação web. O sistema de tradução automática escolhido foi o Moses. Sendo um sistema de tradução estatístico que permite a criação de modelos de tradução diversos, como os modelos baseados em frase e os modelos baseados em fatores. O sistema de sintetização de voz escolhido foi o Microsoft Speech Platform. A aplicação móvel foi desenvolvida para a plataforma iOS da Apple tendo em vista o uso de um telemóvel iPhone. A integração dos componentes pelas diversas arquitecturas foi assegurada pela implementação de web services. O reconhecimento de fala na aplicação web foi desenvolvido recorrendo ao uso da W3C Speech Input API Specifications, onde a programação através de HTML permite a captação de áudio no Google Chrome. Para a implementação do sistema tradução fala-para-fala foi necessário a obtenção de corpora paralelos de forma a se poder treinar os modelos estatísticos, sendo este um dos factores cruciais para o bom desempenho dos componentes. Uma vez que o sistema tem como domínio de aplicação o diálogo médico, corpora neste domínio seria o mais vantajoso. No entanto, a inexistência de tais corpora para o par Inglês-Português levou à aquisição de corpora alternativos. Através de uma experiência exploratória foi abordado o tipo de implementação mais adequado da componente de reconhecimento de fala, tendo como foco o modelo de linguagem. Três experiências foram então conduzidas de forma a decidir entre a aplicação de um modelo de linguagem baseado em regras ou um modelo estatístico. Para implementar um modelo de linguagem baseado em regras foi necessário a criação de um corpus médico que reflectisse um diálogo entre médico e paciente. Para tal, com a ajuda de um médico, criei um diálogo de um caso hipotético de lesão num braço devido a um acidente de carro. Este diálogo teve como base para a sua estruturação a aplicação do processo de anamnesis. A anamnesis consiste numa metodologia médica que através de um conjunto de perguntas chave permite adquirir a informação necessária para a formulação de um diagnóstico médico e decisão sobre o tratamento necessário. O corpus médico foi também transformado num corpus de fala de forma a este ser avaliado ao longo das experiências. Numa primeira experiência foi criada uma gramática básica cuja implementação foi obtida recorrendo à Speech Recognition Grammar Specification de forma a ser usada como modelo de linguagem pela componente de reconhecimento de fala. A segunda experiência tinha como objectivo a criação de uma gramática mais complexa que a primeira. Para tal foi criada uma gramática livre de contexto. Após a criação da gramática livre de contexto esta foi convertida manualmente para uma gramática SRGS. Na terceira experiência foram criados dois modelo de linguagem estatísticos, o primeiro fazendo uso do mesmo corpus que o usado nas experiências anteriores e o segundo composto por 30.000 frases independentes. Obteve-se melhores resultados com o modelo de linguagem estatístico e este ficou como a escolha para a implementação do componente de reconhecimento de fala. No treino da componente de tradução automática foram usados dois modelos estatísticos, baseados em frases e em factores. Pretendeu-se comparar os resultados entre os dois modelos de forma a escolher o modelo mais vantajoso. Para fazer uso do modelo baseado em factores foi necessária a preparação de corpora. Com os corpora já adquiridos foi concretizada a sua anotação para ambas as linguagens. Recorrendo ao LX-Suite e ao CoreNLP, foram criados corpora anotados com lemmas e informação morfossintáctica, com a primeira ferramenta para o português e a última para o inglês. Uma vez que a componente de sintetização de voz permitia uma implementação célere, esta foi implementada recorrendo aos modelos já existentes para ambas as linguagens e disponibilizados pela ferramenta. Por fim, são apresentados os resultados obtidos e a sua avaliação. Tanto a avaliação do sistema de reconhecimento de fala como o de tradução automática demonstraram um desempenho muito competitivo, do nível do estado da arte. A componente de reconhecimento de fala, assim como a componente de tradução automática, obtiveram melhores resultados fazendo-se uso de modelos de linguagem estatístico.This report presents the development of a speech-to-speech translation system. The system consists in the capture of voice as an audio signal that is then interpreted, translated and synthesized to voice for a target language. The three main components of the system, speech recognition, machine translation and speech synthesis, make use of statistical models, such as hidden Markov models. Given the technology available, the machine translation component has a greater impact on the performance of the system, a greater attention has thus been given to it. The system assumes the support to medical interviews between doctor and patient in different languages as its applicational domain. Two application solutions were developed: an online service on a website and a mobile application. This report begins by presenting the general concepts of the relevant areas involved. It proceeds with an overview of the state of the art relating to each area as well as to the methods used for the evaluation of the different components. It provides also an overview of existing technology and the criteria for choosing the tools to be used in the development of the system. It explains the acquisition and creation of the corpora used, and the process of development and integration of the components: speech recognition, machine translation and text-to-speech. Finally, the evaluation results are presented, as well as the final conclusions

Textless Speech-to-Speech Translation on Real Data

We present a textless speech-to-speech translation (S2ST) system that can translate speech from one language into another language and can be built without the need of any text data. Different from existing work in the literature, we tackle the challenge in modeling multi-speaker target speech and train the systems with real-world S2ST data. The key to our approach is a self-supervised unit-based speech normalization technique, which finetunes a pre-trained speech encoder with paired audios from multiple speakers and a single reference speaker to reduce the variations due to accents, while preserving the lexical content. With only 10 minutes of paired data for speech normalization, we obtain on average 3.2 BLEU gain when training the S2ST model on the VoxPopuli S2ST dataset, compared to a baseline trained on un-normalized speech target. We also incorporate automatically mined S2ST data and show an additional 2.0 BLEU gain. To our knowledge, we are the first to establish a textless S2ST technique that can be trained with real-world data and works for multiple language pairs. Audio samples are available at https://facebookresearch.github.io/speech_translation/textless_s2st_real_data/index.html .Comment: Accepted to NAACL 2022 (long paper

UWSpeech: Speech to Speech Translation for Unwritten Languages

Existing speech to speech translation systems heavily rely on the text of target language: they usually translate source language either to target text and then synthesize target speech from text, or directly to target speech with target text for auxiliary training. However, those methods cannot be applied to unwritten target languages, which have no written text or phoneme available. In this paper, we develop a translation system for unwritten languages, named as UWSpeech, which converts target unwritten speech into discrete tokens with a converter, and then translates source-language speech into target discrete tokens with a translator, and finally synthesizes target speech from target discrete tokens with an inverter. We propose a method called XL-VAE, which enhances vector quantized variational autoencoder (VQ-VAE) with cross-lingual (XL) speech recognition, to train the converter and inverter of UWSpeech jointly. Experiments on Fisher Spanish-English conversation translation dataset show that UWSpeech outperforms direct translation and VQ-VAE baseline by about 16 and 10 BLEU points respectively, which demonstrate the advantages and potentials of UWSpeech