Efficient and Adaptive Simultaneous Speech Translation with Fully Unidirectional Architecture

📄 arXiv: 2504.11809v1 📥 PDF

作者: Biao Fu, Donglei Yu, Minpeng Liao, Chengxi Li, Yidong Chen, Kai Fan, Xiaodong Shi

分类: cs.CL

发布日期: 2025-04-16

💡 一句话要点

提出EASiST，一种全单向架构的高效自适应同步语音翻译模型。

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

关键词: 同步语音翻译 大型语言模型 单向架构 自适应策略 多延迟数据 机器翻译 语音识别

📋 核心要点

  1. 现有基于LLM的SimulST方法计算开销大，或依赖固定策略，效率和性能受限。
  2. EASiST采用全单向架构，结合多延迟数据和显式读/写token，实现自适应推理。
  3. 实验表明，EASiST在MuST-C数据集上实现了优于现有基线的延迟-质量权衡。

📝 摘要（中文）

同步语音翻译(SimulST)在处理部分语音输入的同时增量式地生成翻译。虽然大型语言模型(LLM)在离线翻译任务中表现出强大的能力，但将它们应用于SimulST面临着显著的挑战。现有的基于LLM的SimulST方法要么由于重复编码双向语音编码器而产生巨大的计算开销，要么依赖于固定的读/写策略，限制了效率和性能。在这项工作中，我们引入了高效自适应同步语音翻译(EASiST)，它具有完全单向的架构，包括语音编码器和LLM。EASiST包括一种多延迟数据管理策略，用于生成语义对齐的SimulST训练样本，并将SimulST重新定义为具有显式读/写token的交错生成任务。为了方便自适应推理，我们加入了一个轻量级的策略头，它可以动态地预测读/写动作。此外，我们采用多阶段训练策略来对齐语音-文本模态，并优化翻译和策略行为。在MuST-C En→De和En→Es数据集上的实验表明，与几个强大的基线相比，EASiST提供了卓越的延迟-质量权衡。

🔬 方法详解

问题定义：SimulST旨在在接收到部分语音输入时，实时生成翻译结果。现有基于LLM的SimulST方法存在两个主要痛点：一是依赖双向语音编码器，导致重复编码，计算开销巨大；二是采用固定的读/写策略，无法根据输入语音的特性进行自适应调整，影响翻译质量和效率。

核心思路：EASiST的核心思路是构建一个完全单向的架构，包括语音编码器和LLM，从而避免重复编码。同时，引入一个轻量级的策略头，动态预测读/写动作，实现自适应推理。通过多延迟数据管理和多阶段训练，对齐语音-文本模态，优化翻译和策略行为。

技术框架：EASiST的整体框架包含以下几个主要模块：1) 单向语音编码器：将语音输入编码为隐藏表示；2) LLM：基于语音编码器的输出和之前的翻译结果，生成新的翻译token；3) 策略头：预测下一步的读/写动作，决定是读取更多的语音输入还是生成翻译token。整个过程是一个交错的生成过程，通过显式的读/写token来控制。

关键创新：EASiST的关键创新在于：1) 提出了完全单向的架构，显著降低了计算开销；2) 引入了自适应的读/写策略，可以根据输入语音的特性动态调整翻译过程；3) 采用了多延迟数据管理策略，生成更适合SimulST训练的样本。与现有方法的本质区别在于，EASiST不再依赖双向编码器和固定策略，而是通过单向架构和自适应策略实现了更高效、更灵活的SimulST。

关键设计：EASiST的关键设计包括：1) 多延迟数据管理：通过调整语音和文本的延迟，生成不同步长的训练样本；2) 显式读/写token：将读/写动作显式地表示为token，方便LLM学习；3) 轻量级策略头：采用简单的神经网络结构，降低计算开销；4) 多阶段训练：首先预训练LLM，然后对齐语音-文本模态，最后优化策略行为。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

EASiST在MuST-C En→De和En→Es数据集上进行了实验，结果表明，与多个强大的基线模型相比，EASiST在延迟和翻译质量之间取得了更好的平衡。具体来说，EASiST在保持较低延迟的同时，显著提高了翻译的BLEU值，证明了其高效性和有效性。

🎯 应用场景

EASiST具有广泛的应用前景，例如实时会议翻译、在线教育、跨语言客服等。它可以帮助人们克服语言障碍，促进国际交流与合作。未来，EASiST有望应用于更多场景，例如智能家居、自动驾驶等，实现更自然、更便捷的人机交互。

📄 摘要（原文）

Simultaneous speech translation (SimulST) produces translations incrementally while processing partial speech input. Although large language models (LLMs) have showcased strong capabilities in offline translation tasks, applying them to SimulST poses notable challenges. Existing LLM-based SimulST approaches either incur significant computational overhead due to repeated encoding of bidirectional speech encoder, or they depend on a fixed read/write policy, limiting the efficiency and performance. In this work, we introduce Efficient and Adaptive Simultaneous Speech Translation (EASiST) with fully unidirectional architecture, including both speech encoder and LLM. EASiST includes a multi-latency data curation strategy to generate semantically aligned SimulST training samples and redefines SimulST as an interleaved generation task with explicit read/write tokens. To facilitate adaptive inference, we incorporate a lightweight policy head that dynamically predicts read/write actions. Additionally, we employ a multi-stage training strategy to align speech-text modalities and optimize both translation and policy behavior. Experiments on the MuST-C En$\rightarrow$De and En$\rightarrow$Es datasets demonstrate that EASiST offers superior latency-quality trade-offs compared to several strong baselines.