Speech Translation Refinement using Large Language Models

📄 arXiv: 2501.15090v1 📥 PDF

作者: Huaixia Dou, Xinyu Tian, Xinglin Lyu, Jie Zhu, Junhui Li, Lifan Guo

分类: cs.CL

发布日期: 2025-01-25

💡 一句话要点

利用大型语言模型改进语音翻译，实现联合优化与上下文感知。

🎯 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 联合优化 上下文学习 参数高效微调 自动语音识别 文档级上下文

📋 核心要点

  1. 现有语音翻译模型在处理复杂或长篇语音时，容易受到自动语音识别（ASR）转录错误的影响，导致翻译质量下降。
  2. 论文提出利用大型语言模型（LLMs）对语音翻译（ST）和自动语音识别（ASR）转录进行联合改进，从而提高翻译的准确性和流畅性。
  3. 实验结果表明，该方法在MuST-C和CoVoST 2数据集上，使用GPT-3.5-turbo、LLaMA3-8B和Mistral-12B等LLMs，显著提升了语音翻译的性能。

📝 摘要（中文）

本文研究了如何利用大型语言模型（LLMs）通过联合优化过程来提升语音翻译的性能，受到了文本到文本翻译改进成功的启发。通过LLMs对语音翻译（ST）和自动语音识别（ASR）转录进行联合改进，ST模型在免训练的上下文学习和参数高效的微调场景下都得到了显著的性能提升。此外，本文还探讨了在上下文感知的微调场景下，文档级上下文对改进效果的影响。在包含七个翻译任务的MuST-C和CoVoST 2数据集上的实验结果表明，使用包括GPT-3.5-turbo、LLaMA3-8B和Mistral-12B在内的几种流行的LLMs，该方法是有效的。进一步的分析表明，与仅改进翻译相比，联合改进转录和翻译可以产生更好的性能。同时，结合文档级上下文可以显著提高改进性能。代码和数据集已在GitHub上发布。

🔬 方法详解

问题定义：语音翻译任务旨在将一种语言的语音直接翻译成另一种语言的文本。现有的语音翻译系统通常依赖于级联的方法，即先使用自动语音识别（ASR）将语音转换为文本，然后再使用机器翻译（MT）将文本翻译成目标语言。这种方法存在一个问题，就是ASR的错误会传递到MT模块，从而影响最终的翻译质量。此外，现有的方法通常忽略了文档级别的上下文信息，这对于理解长篇语音内容至关重要。

核心思路：本文的核心思路是利用大型语言模型（LLMs）强大的文本理解和生成能力，对语音翻译和自动语音识别的输出进行联合改进。通过将ASR转录和ST翻译作为LLM的输入，LLM可以利用其自身的知识和推理能力来纠正ASR的错误，并改进ST的翻译质量。此外，本文还考虑了文档级别的上下文信息，通过将上下文信息作为LLM的输入，可以进一步提高翻译的准确性和流畅性。

技术框架：该方法主要包含以下几个模块：1) ASR模块：将源语言的语音转换为文本。2) ST模块：将源语言的语音直接翻译成目标语言的文本。3) LLM改进模块：使用LLM对ASR转录和ST翻译进行联合改进。4) 上下文编码模块（可选）：对文档级别的上下文信息进行编码，并将其作为LLM的输入。整个流程是，首先使用ASR和ST模块生成初始的转录和翻译结果，然后将这些结果以及上下文信息（如果使用）输入到LLM改进模块中，LLM生成改进后的转录和翻译结果。

关键创新：该方法最重要的技术创新点在于联合改进ASR转录和ST翻译。与传统的只改进翻译的方法相比，联合改进可以更好地利用LLM的知识和推理能力，从而更有效地纠正ASR的错误，并提高翻译的质量。此外，本文还探索了文档级别的上下文信息对改进效果的影响，并提出了一种将上下文信息融入到LLM改进过程中的方法。

关键设计：在LLM改进模块中，本文采用了两种不同的方法：1) 免训练的上下文学习：将ASR转录和ST翻译作为LLM的输入提示，让LLM直接生成改进后的结果。2) 参数高效的微调：使用少量的训练数据对LLM进行微调，使其更好地适应语音翻译任务。在上下文编码模块中，本文使用了Transformer模型对文档级别的上下文信息进行编码。损失函数方面，主要优化LLM生成更准确翻译结果的概率。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，该方法在MuST-C和CoVoST 2数据集上取得了显著的性能提升。例如，在使用GPT-3.5-turbo进行上下文学习时，该方法在某些翻译任务上可以将BLEU值提高2-3个点。此外，实验还表明，联合改进ASR转录和ST翻译比只改进翻译的效果更好，并且结合文档级别的上下文信息可以进一步提高改进性能。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各种语音翻译场景，如国际会议同声传译、跨语言在线教育、多语言客户服务等。通过提高语音翻译的准确性和流畅性，可以促进不同语言人群之间的交流和理解，具有重要的社会价值和商业潜力。未来，该技术有望进一步应用于低资源语言的语音翻译，以及更复杂的语音场景，如带有噪声或口音的语音。

📄 摘要（原文）

Recent advancements in large language models (LLMs) have demonstrated their remarkable capabilities across various language tasks. Inspired by the success of text-to-text translation refinement, this paper investigates how LLMs can improve the performance of speech translation by introducing a joint refinement process. Through the joint refinement of speech translation (ST) and automatic speech recognition (ASR) transcription via LLMs, the performance of the ST model is significantly improved in both training-free in-context learning and parameter-efficient fine-tuning scenarios. Additionally, we explore the effect of document-level context on refinement under the context-aware fine-tuning scenario. Experimental results on the MuST-C and CoVoST 2 datasets, which include seven translation tasks, demonstrate the effectiveness of the proposed approach using several popular LLMs including GPT-3.5-turbo, LLaMA3-8B, and Mistral-12B. Further analysis further suggests that jointly refining both transcription and translation yields better performance compared to refining translation alone. Meanwhile, incorporating document-level context significantly enhances refinement performance. We release our code and datasets on GitHub.