【摘 要】
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语音翻译是将源语言语音翻译为目标语言文本的过程.传统序列到序列模型应用到语音翻译领域时,模型对于序列长度较为敏感,编码端特征提取和局部依赖建模压力较大.针对这一问题
【机 构】
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昆明理工大学 信息工程与自动化学院,昆明650500;昆明理工大学 云南省人工智能重点实验室,昆明650500
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语音翻译是将源语言语音翻译为目标语言文本的过程.传统序列到序列模型应用到语音翻译领域时,模型对于序列长度较为敏感,编码端特征提取和局部依赖建模压力较大.针对这一问题,本文基于Transformer网络构建语音翻译模型,使用深度卷积网络对音频频谱特征进行前编码处理,通过对音频序列进行下采样,对音频频谱中的时频信息进行局部依赖建模和深层特征提取,缓解编码器的建模压力,实现了汉越双语的语音到文本互译.实验结果表明,提出方法取得很好效果,相比基准系统获得了约19％的性能提升.
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