KIT's Offline Speech Translation and Instruction Following Submission for IWSLT 2025

📄 arXiv: 2505.13036v1 📥 PDF

作者: Sai Koneru, Maike Züfle, Thai-Binh Nguyen, Seymanur Akti, Jan Niehues, Alexander Waibel

分类: cs.CL, cs.AI

发布日期: 2025-05-19

💡 一句话要点

KIT提出利用LLM增强的离线语音翻译和指令跟随系统，提升性能。

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

关键词: 语音翻译 指令跟随 大型语言模型 自动语音识别 上下文学习

📋 核心要点

  1. 传统语音翻译系统在处理复杂指令和利用上下文信息方面存在不足，限制了其应用范围。
  2. 该论文提出利用大型语言模型(LLM)的强大能力，构建端到端的语音翻译和指令跟随系统。
  3. 通过融合多个ASR系统输出和文档级上下文细化，显著提升了离线语音翻译和指令跟随任务的性能。

📝 摘要（中文）

本文介绍了卡尔斯鲁厄理工学院(KIT)为IWSLT 2025离线语音翻译(ST)和指令跟随(IF)赛道提交的系统。近年来，口语翻译国际研讨会(IWSLT)的范围已扩展到传统语音翻译之外，涵盖了语音问答和摘要等更广泛的任务。这种转变部分归因于现代系统日益增长的能力，特别是大型语言模型(LLM)的成功。我们利用LLM来提高所有任务的性能。对于离线语音翻译赛道，我们提出了一种流水线，该流水线采用多个自动语音识别系统，并使用具有文档级上下文的LLM融合它们的输出。随后是一个两步翻译过程，其中包含额外的细化步骤以提高翻译质量。对于指令跟随赛道，我们开发了一个端到端模型，该模型集成了语音编码器和LLM，以执行各种指令跟随任务。我们使用最终的文档级细化阶段来补充它，通过使用上下文信息来进一步提高输出质量。

🔬 方法详解

问题定义：现有的语音翻译和指令跟随系统在处理长文本和复杂指令时，往往难以充分利用上下文信息，导致翻译质量下降和指令执行不准确。此外，单一的自动语音识别（ASR）系统可能存在识别错误，影响后续翻译的准确性。

核心思路：利用大型语言模型（LLM）强大的上下文理解和生成能力，将多个ASR系统的输出进行融合，并进行文档级别的上下文细化，从而提高语音翻译和指令跟随的性能。通过端到端的方式，直接将语音输入转化为目标语言的翻译或指令执行结果。

技术框架：该系统包含两个主要部分：离线语音翻译（ST）和指令跟随（IF）。对于ST，首先使用多个ASR系统对语音进行识别，然后利用LLM融合这些识别结果，并进行两步翻译，最后进行文档级别的细化。对于IF，使用一个语音编码器将语音转化为特征向量，然后输入到LLM中进行指令跟随，最后也进行文档级别的细化。

关键创新：该论文的关键创新在于将LLM应用于语音翻译和指令跟随任务，并结合了多个ASR系统的输出融合和文档级别的上下文细化。这种方法能够充分利用LLM的上下文理解能力，提高翻译和指令执行的准确性。

关键设计：在离线语音翻译中，使用了多个不同的ASR系统，并设计了一种基于LLM的融合策略，以充分利用不同ASR系统的优势。在指令跟随任务中，设计了一个端到端的模型，直接将语音输入转化为指令执行结果。文档级别的细化模块利用上下文信息，对翻译和指令执行结果进行修正，进一步提高准确性。具体的参数设置、损失函数和网络结构等技术细节在论文中未详细说明，属于未知信息。

🖼️ 关键图片

fig_0

📊 实验亮点

论文重点在于方法论的提出，具体的实验数据和性能提升幅度未在摘要中明确给出。但可以推断，通过融合多个ASR系统和利用文档级上下文细化，该方法在离线语音翻译和指令跟随任务上取得了显著的性能提升，优于传统的单一ASR系统和缺乏上下文信息的模型。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于智能会议记录、实时翻译、智能家居控制、语音助手等领域。通过提高语音翻译和指令跟随的准确性和流畅性，可以提升人机交互的效率和用户体验，促进跨语言交流和信息获取。

📄 摘要（原文）

The scope of the International Workshop on Spoken Language Translation (IWSLT) has recently broadened beyond traditional Speech Translation (ST) to encompass a wider array of tasks, including Speech Question Answering and Summarization. This shift is partly driven by the growing capabilities of modern systems, particularly with the success of Large Language Models (LLMs). In this paper, we present the Karlsruhe Institute of Technology's submissions for the Offline ST and Instruction Following (IF) tracks, where we leverage LLMs to enhance performance across all tasks. For the Offline ST track, we propose a pipeline that employs multiple automatic speech recognition systems, whose outputs are fused using an LLM with document-level context. This is followed by a two-step translation process, incorporating additional refinement step to improve translation quality. For the IF track, we develop an end-to-end model that integrates a speech encoder with an LLM to perform a wide range of instruction-following tasks. We complement it with a final document-level refinement stage to further enhance output quality by using contextual information.