翻译快讯|Meta的AI翻译器可以解释无文字的语言,扎克伯格以闽南话举例

世界上大约7000种已知的语言中,有将近一半的语言,也就是其中的十分之四是口耳相传,没有包含书面内容。

 

这些无文字的语言给现代机器学习翻译系统带来了一个独特的问题,因为它们通常需要在翻译到新语言之前将口头语言转换为书面文字,并将文字还原为语音,据Meta公司宣布,目前已经通过其最新的开源语言AI进展解决了这个问题。

 

 

作为Meta公司通用语音翻译器(UST)项目的一部分,该项目正致力于开发实时语音到语音的翻译,以便元宇宙居民能够更容易地进行互动(读作:互相进行性骚扰)。作为这个项目的一部分,Meta的研究人员研究了福建闽南话,这是一种散居在亚洲各地的无文字语言,也是台湾地区的主流语言之一。

 

机器学习翻译系统通常需要大量可标记的语言例子,包括书面和口语来进行训练–这正是像闽南话这样的无文字语言所不具备的。

 

为了解决这个问题,”Meta使用语音到单元的翻译(S2UT),将输入的语音直接转换为Meta以前开创的声学单元序列,”首席执行官马克-扎克伯格在周三的一篇博文中解释说。”然后,我们从这些单元生成波形。此外,UnitY被采用为双通解码机制,第一通解码器生成相关语言(普通话)的文本,第二通解码器创建单元。”

 

“我们利用普通话作为中间语言来建立伪标签,我们首先将英语(或上面说的闽南话)语音翻译成普通话文本,然后我们再翻译成闽南话(或英语)并将其加入训练数据。”目前,该系统允许讲福建话的人与讲英语的人交谈,尽管很生硬,且该模型一次只能翻译一个完整的句子。但扎克伯格相信,这项技术最终可以应用于更多语言,并将改进到提供实时翻译的程度。

 

扎克伯格宣布,除了Meta已经从这个项目中开源的模型和训练数据外,该公司还将发布一个基于闽南话话语料库的首个语音翻译基准系统,以及”语音矩阵,一个用Meta的创新数据挖掘技术LASER挖掘的语音翻译大料库”。这个系统将使研究人员能够创建他们自己的语音到语音翻译(S2ST)系统。

 

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