Speech Translation with Large Language Models: An Industrial Practice

📄 arXiv: 2312.13585v1 📥 PDF

作者: Zhichao Huang, Rong Ye, Tom Ko, Qianqian Dong, Shanbo Cheng, Mingxuan Wang, Hang Li

分类: cs.CL, cs.SD, eess.AS

发布日期: 2023-12-21

备注: Technical report. 13 pages. Demo: https://speechtranslation.github.io/llm-st/

🔗 代码/项目: PROJECT_PAGE

💡 一句话要点

提出LLM-ST：一种基于大型语言模型的语音翻译工业实践方案

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 语音翻译 大型语言模型 指令调优 多任务学习 思维链 长音频处理 时间戳生成

📋 核心要点

  1. 现有语音翻译模型在处理长音频和生成精确时间戳方面存在挑战。
  2. LLM-ST通过集成LLM和语音编码器，利用多任务指令调优实现精确翻译。
  3. 实验表明，LLM-ST在英汉数据集上表现出色，为语音翻译设立新基准。

📝 摘要（中文）

本文介绍了一种新颖有效的语音翻译模型LLM-ST，该模型构建于预训练的大型语言模型（LLM）之上。通过将大型语言模型（LLM）与语音编码器集成，并采用多任务指令调优，LLM-ST即使从长音频输入中也能生成准确的带时间戳的转录和翻译。此外，我们的研究结果表明，思维链（CoT）提示的实施可以在LLM-ST的上下文中产生优势。通过在英语和中文数据集上进行的严格实验，我们展示了LLM-ST的卓越性能，为语音翻译领域建立了一个新的基准。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决语音翻译任务中，尤其是在处理长音频输入时，现有模型难以生成准确且带有时间戳的转录和翻译的问题。现有方法可能在长序列建模、信息保留以及时间戳对齐方面存在不足。

核心思路：论文的核心思路是将预训练的大型语言模型（LLM）的强大语言建模能力与语音编码器相结合，通过多任务指令调优的方式，使模型能够同时完成语音转录和翻译任务，并生成准确的时间戳。利用LLM的上下文理解能力和生成能力，提升翻译质量和时间戳的准确性。

技术框架：LLM-ST模型包含一个语音编码器和一个大型语言模型（LLM）。语音编码器负责将输入的语音信号转换为中间表示，然后将该表示输入到LLM中。LLM基于指令调优进行训练，可以同时输出转录文本、翻译文本以及对应的时间戳。整个流程可以看作是一个序列到序列的生成过程。

关键创新：该论文的关键创新在于将大型语言模型引入语音翻译任务，并结合多任务指令调优，使得模型能够同时完成转录、翻译和时间戳生成。此外，论文还探索了思维链（CoT）提示在语音翻译中的应用，进一步提升了模型的性能。

关键设计：论文采用了多任务指令调优策略，通过构建包含转录、翻译和时间戳生成任务的指令数据集，对LLM进行微调。具体的技术细节包括：选择合适的预训练LLM架构，设计有效的语音编码器，以及构建高质量的指令数据集。此外，论文还研究了不同的CoT提示策略，以提升模型的推理能力。

📊 实验亮点

实验结果表明，LLM-ST在英语和中文数据集上均取得了显著的性能提升，为语音翻译领域设立了新的基准。论文通过实验验证了多任务指令调优和思维链（CoT）提示的有效性。具体的性能数据和对比基线需要在论文中查找，但总体而言，LLM-ST在翻译质量和时间戳准确性方面均优于现有方法。

🎯 应用场景

LLM-ST具有广泛的应用前景，例如：实时会议翻译、自动字幕生成、多语言语音助手、跨境电商客服等。该模型能够处理长音频输入，并生成带有时间戳的翻译，这对于需要精确时间信息的应用场景尤为重要。未来，该技术有望进一步推动全球范围内的语音交流和信息共享。

📄 摘要（原文）

Given the great success of large language models (LLMs) across various tasks, in this paper, we introduce LLM-ST, a novel and effective speech translation model constructed upon a pre-trained LLM. By integrating the large language model (LLM) with a speech encoder and employing multi-task instruction tuning, LLM-ST can produce accurate timestamped transcriptions and translations, even from long audio inputs. Furthermore, our findings indicate that the implementation of Chain-of-Thought (CoT) prompting can yield advantages in the context of LLM-ST. Through rigorous experimentation on English and Chinese datasets, we showcase the exceptional performance of LLM-ST, establishing a new benchmark in the field of speech translation. Demo: https://speechtranslation.github.io/llm-st/.