End-to-End Automatic Speech Translation of Audiobooks

Bérard, Alexandre; Besacier, Laurent; Kocabiyikoglu, Ali Can; Pietquin, Olivier

Type de document :

Communication dans un congrès avec actes

Titre :

End-to-End Automatic Speech Translation of Audiobooks

Auteur(s) :

Bérard, Alexandre [Auteur]
Laboratoire d'Informatique de Grenoble [LIG ]
Groupe d’Étude en Traduction Automatique/Traitement Automatisé des Langues et de la Parole [GETALP ]
Institut universitaire de France [IUF]
Besacier, Laurent [Auteur]
Groupe d’Étude en Traduction Automatique/Traitement Automatisé des Langues et de la Parole [GETALP ]
Institut universitaire de France [IUF]
Laboratoire d'Informatique de Grenoble [LIG ]
Kocabiyikoglu, Ali Can [Auteur]
Laboratoire d'Informatique de Grenoble [LIG ]
Groupe d’Étude en Traduction Automatique/Traitement Automatisé des Langues et de la Parole [GETALP ]
Pietquin, Olivier [Auteur]
DeepMind Technologies
Sequential Learning [SEQUEL]

Titre de la manifestation scientifique :

ICASSP 2018 - IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing

Ville :

Calgary, Alberta

Pays :

Canada

Date de début de la manifestation scientifique :

2018-04-15

Mot(s)-clé(s) en anglais :

End-to-end models
Speech Translation
LibriSpeech

Discipline(s) HAL :

Informatique [cs]/Informatique et langage [cs.CL]

Résumé en anglais : [en]

We investigate end-to-end speech-to-text translation on a corpus of audiobooks specifically augmented for this task. Previous works investigated the extreme case where source language transcription is not available during ...
Lire la suite >We investigate end-to-end speech-to-text translation on a corpus of audiobooks specifically augmented for this task. Previous works investigated the extreme case where source language transcription is not available during learning nor decoding , but we also study a midway case where source language transcription is available at training time only. In this case, a single model is trained to decode source speech into target text in a single pass. Experimental results show that it is possible to train compact and efficient end-to-end speech translation models in this setup. We also distribute the corpus and hope that our speech translation baseline on this corpus will be challenged in the future.Lire moins >

Langue :

Anglais

Comité de lecture :

Oui

Audience :

Internationale

Vulgarisation :

Non

Projet ANR :

Méthodes qualité avancées pour la post-édition de traduction automatique
Systemes et Algorithmes Pervasifs au confluent des mondes physique et numérique

Collections :