LLaST: Improved End-to-end Speech Translation System Leveraged by Large Language Models

📄 arXiv: 2407.15415v1 📥 PDF

作者: Xi Chen, Songyang Zhang, Qibing Bai, Kai Chen, Satoshi Nakamura

分类: cs.CL

发布日期: 2024-07-22

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

LLaST：利用大型语言模型改进端到端语音翻译系统

🎯 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 端到端模型 ASR增强训练 多语言数据增强 LoRA优化 CoVoST-2

📋 核心要点

  1. 现有端到端语音翻译模型在处理复杂语音和长序列时面临挑战，尤其是在低资源场景下。
  2. LLaST通过结合LLM的强大语言建模能力，并采用ASR增强训练和多语言数据增强来提升翻译质量。
  3. 实验表明，LLaST在CoVoST-2数据集上取得了显著的性能提升，验证了其有效性和可扩展性。

📝 摘要（中文）

本文介绍LLaST，一个用于构建高性能的基于大型语言模型的语音到文本翻译系统的框架。我们通过探索针对LLM量身定制的模型架构设计和优化技术，解决了端到端语音翻译(E2E ST)模型的局限性。我们的方法包括基于LLM的语音翻译架构设计、ASR增强训练、多语言数据增强和双LoRA优化。我们的方法在CoVoST-2基准测试中表现出卓越的性能，并展示了由LLM驱动的卓越的扩展能力。我们相信这种有效的方法将作为语音翻译的强大基线，并为基于LLM的语音翻译框架的未来改进提供见解。我们发布了数据、代码和模型在https://github.com/openaudiolab/LLaST。

🔬 方法详解

问题定义：端到端语音翻译（E2E ST）模型在处理复杂语音和长序列时存在局限性，尤其是在数据资源匮乏的情况下，翻译质量难以保证。现有方法难以充分利用大型语言模型（LLM）的强大能力，限制了语音翻译系统的性能提升。

核心思路：LLaST的核心思路是利用大型语言模型（LLM）强大的语言建模能力，结合语音识别（ASR）的辅助信息，通过优化模型架构和训练策略，提升端到端语音翻译系统的性能。通过ASR增强训练，模型可以更好地理解语音内容，从而提高翻译的准确性。

技术框架：LLaST的整体框架包括以下几个主要模块：1) 基于LLM的语音翻译架构设计：选择合适的LLM作为翻译模型的基础，并进行针对性的调整。2) ASR增强训练：利用语音识别模型提供的文本信息，辅助训练翻译模型。3) 多语言数据增强：通过合成或转换等方式，扩充训练数据，提高模型的泛化能力。4) 双LoRA优化：使用两个LoRA模块，分别针对语音特征和文本特征进行优化，提高模型的效率和性能。

关键创新：LLaST的关键创新在于将ASR增强训练与LLM相结合，并提出了双LoRA优化策略。ASR增强训练可以有效地利用语音识别的信息，弥补端到端模型的不足。双LoRA优化可以针对不同的特征进行优化，提高模型的效率和性能。

关键设计：在ASR增强训练中，论文采用了将ASR的输出文本作为LLM的输入，与语音特征一起进行训练。在双LoRA优化中，论文针对语音特征和文本特征分别设计了LoRA模块，并调整了LoRA的参数，以达到最佳的性能。

🖼️ 关键图片

fig_0
fig_1
fig_2

📊 实验亮点

LLaST在CoVoST-2基准测试中取得了显著的性能提升，相较于现有端到端语音翻译模型，翻译质量得到了明显改善。实验结果表明，LLaST能够有效地利用LLM的强大能力，并具有良好的可扩展性，为未来的语音翻译研究提供了新的方向。

🎯 应用场景

LLaST具有广泛的应用前景，可应用于跨语言交流、国际会议同声传译、多语言音视频内容生成等领域。该研究有助于推动语音翻译技术的进步，促进不同语言文化之间的交流与理解，并为构建更加智能化的语音交互系统提供技术支持。

📄 摘要（原文）

We introduces LLaST, a framework for building high-performance Large Language model based Speech-to-text Translation systems. We address the limitations of end-to-end speech translation(E2E ST) models by exploring model architecture design and optimization techniques tailored for LLMs. Our approach includes LLM-based speech translation architecture design, ASR-augmented training, multilingual data augmentation, and dual-LoRA optimization. Our approach demonstrates superior performance on the CoVoST-2 benchmark and showcases exceptional scaling capabilities powered by LLMs. We believe this effective method will serve as a strong baseline for speech translation and provide insights for future improvements of the LLM-based speech translation framework. We release the data, code and models in https://github.com/openaudiolab/LLaST.