SeamlessExpressiveLM: Speech Language Model for Expressive Speech-to-Speech Translation with Chain-of-Thought

📄 arXiv: 2405.20410v1 📥 PDF

作者: Hongyu Gong, Bandhav Veluri

分类: cs.CL, cs.AI, cs.SD, eess.AS

发布日期: 2024-05-30

💡 一句话要点

提出SeamlessExpressiveLM，利用思维链提示实现富有表现力的端到端语音翻译。

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

关键词: 语音翻译 语音语言模型 思维链提示 风格迁移 端到端学习

📋 核心要点

  1. 现有表现力语音翻译方法依赖风格对齐数据或级联模型，存在数据依赖和效率问题。
  2. SeamlessExpressiveLM通过思维链提示，将翻译过程分解为语义翻译和风格迁移两步。
  3. 实验表明，该模型在语义质量、风格迁移和参数效率方面均优于级联模型。

📝 摘要（中文）

富有表现力的语音到语音翻译（S2ST）是无缝通信中的一个关键研究课题，它侧重于在翻译后的语音中保留语义和说话者的声音风格。早期工作合成了风格对齐的语音，以便直接学习从语音到目标语音频谱图的映射。最近的研究利用了语言建模（LM）的进步，并在语义和声学token上构建了级联LM，而无需依赖风格对齐的数据。本文提出了SeamlessExpressiveLM，一个用于富有表现力的S2ST的单一语音语言模型。我们使用思维链提示将复杂的源语音到目标语音的映射分解为中间生成步骤。该模型首先被引导翻译目标语义内容，然后将说话者风格转移到多流声学单元。在西班牙语到英语和匈牙利语到英语的翻译评估中，SeamlessExpressiveLM在语义质量和风格迁移方面都优于级联LM，同时实现了更好的参数效率。

🔬 方法详解

问题定义：现有的富有表现力的语音到语音翻译方法，要么依赖于风格对齐的数据进行训练，这限制了其泛化能力；要么采用级联的语言模型，分别处理语义和声学信息，导致模型复杂度和推理延迟增加。因此，如何构建一个高效且能够保留说话人风格的端到端语音翻译模型是一个关键问题。

核心思路：SeamlessExpressiveLM的核心思路是利用单个语音语言模型，并通过思维链提示（Chain-of-Thought prompting）将复杂的语音翻译任务分解为更易于处理的中间步骤。具体来说，模型首先生成目标语言的语义内容，然后再将源语音的说话人风格迁移到目标语音的声学单元，从而实现富有表现力的翻译。

技术框架：SeamlessExpressiveLM采用一个统一的语音语言模型，其主要流程包括：1) 输入源语音；2) 使用思维链提示，引导模型首先生成目标语言的语义表示；3) 模型基于语义表示和源语音的风格信息，生成目标语音的声学单元；4) 声学单元被合成为最终的翻译语音。该框架避免了级联模型带来的复杂性，并允许模型在单个步骤中学习语义翻译和风格迁移。

关键创新：SeamlessExpressiveLM的关键创新在于使用思维链提示来指导语音语言模型进行多步骤的语音翻译。这种方法允许模型逐步地处理语义和风格信息，从而提高了翻译的质量和表现力。此外，该模型采用单一的语音语言模型，相比于级联模型，具有更高的参数效率和更低的推理延迟。

关键设计：论文中没有明确给出关键的参数设置、损失函数、网络结构等技术细节。这些细节可能在补充材料或相关论文中给出。但可以推测，模型可能使用了Transformer架构，并采用了合适的损失函数来优化语义翻译和风格迁移的效果。具体的超参数设置和网络结构需要参考论文的详细描述或代码实现（如果公开）。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

SeamlessExpressiveLM在西班牙语到英语和匈牙利语到英语的翻译任务上进行了评估，实验结果表明，该模型在语义质量和风格迁移方面均优于级联LM。同时，SeamlessExpressiveLM实现了更好的参数效率，这意味着它可以在资源受限的设备上运行，并具有更快的推理速度。具体的性能提升数据需要在论文中查找。

🎯 应用场景

SeamlessExpressiveLM具有广泛的应用前景，包括：实时跨语言交流、个性化语音助手、多语言内容创作等。该技术可以帮助人们克服语言障碍，促进不同文化之间的交流和理解。未来，该技术有望应用于智能客服、在线教育、娱乐等领域，为用户提供更加自然、流畅的语音交互体验。

📄 摘要（原文）

Expressive speech-to-speech translation (S2ST) is a key research topic in seamless communication, which focuses on the preservation of semantics and speaker vocal style in translated speech. Early works synthesized speaker style aligned speech in order to directly learn the mapping from speech to target speech spectrogram. Without reliance on style aligned data, recent studies leverage the advances of language modeling (LM) and build cascaded LMs on semantic and acoustic tokens. This work proposes SeamlessExpressiveLM, a single speech language model for expressive S2ST. We decompose the complex source-to-target speech mapping into intermediate generation steps with chain-of-thought prompting. The model is first guided to translate target semantic content and then transfer the speaker style to multi-stream acoustic units. Evaluated on Spanish-to-English and Hungarian-to-English translations, SeamlessExpressiveLM outperforms cascaded LMs in both semantic quality and style transfer, meanwhile achieving better parameter efficiency.