Speech-to-Text Translation with Phoneme-Augmented CoT: Enhancing Cross-Lingual Transfer in Low-Resource Scenarios

📄 arXiv: 2505.24691v1 📥 PDF

作者: Gerard I. Gállego, Oriol Pareras, Martí Cortada Garcia, Lucas Takanori, Javier Hernando

分类: cs.CL, cs.SD, eess.AS

发布日期: 2025-05-30

备注: Accepted at Interspeech 2025

DOI: 10.21437/Interspeech.2025-1954

💡 一句话要点

提出语音到文本翻译的音素增强CoT方法，提升低资源场景下的跨语言迁移能力。

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 语音翻译 低资源 跨语言迁移 音素识别 思维链 课程学习 多语言模型

📋 核心要点

  1. 现有S2TT方法在低资源语言上表现不佳，缺乏有效的跨语言知识迁移机制。
  2. 论文提出音素增强的CoT框架，利用音素作为中间表示，增强跨语言迁移能力，尤其是在零资源场景下。
  3. 实验表明，该方法在低资源场景下提升了翻译质量，实现了零资源翻译，但在高资源场景下略有下降。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种语音到文本翻译（S2TT）方法，该方法将音素表示集成到思维链（CoT）框架中，以提高低资源和零资源环境下的翻译质量。通过引入音素识别作为中间步骤，我们增强了跨语言迁移能力，即使对于没有标注语音数据的语言也能进行翻译。我们的系统建立在多语言LLM的基础上，并对其进行扩展以处理语音和音素。训练采用课程学习策略，逐步引入更复杂的任务。在多语言S2TT基准测试上的实验表明，音素增强的CoT提高了低资源条件下的翻译质量，并实现了零资源翻译，但略微影响了高资源性能。尽管存在这种权衡，我们的研究结果表明，基于音素的CoT是使S2TT在各种语言中更易于访问的有希望的一步。

🔬 方法详解

问题定义：现有的语音到文本翻译（S2TT）模型在低资源语言上的表现往往不尽如人意，主要原因是缺乏足够的训练数据以及有效的跨语言知识迁移机制。直接从语音到目标文本的翻译，模型难以学习到不同语言之间的共性特征，导致泛化能力不足。尤其是在零资源场景下，模型几乎无法进行有效的翻译。

核心思路：本文的核心思路是利用音素作为中间表示，将语音翻译任务分解为语音到音素的识别，以及音素到文本的翻译两个步骤。音素作为一种语言的底层结构，具有跨语言的通用性。通过引入音素，模型可以更好地学习不同语言之间的共性特征，从而提高跨语言迁移能力。此外，论文还采用了思维链（CoT）的方法，引导模型逐步推理，提高翻译的准确性。

技术框架：整体框架包含三个主要模块：语音编码器、音素识别器和文本解码器。语音编码器负责将输入的语音信号转换为高维特征表示。音素识别器将语音特征映射到音素序列。文本解码器则将音素序列翻译成目标语言的文本。整个流程可以看作是：语音 -> 语音特征 -> 音素序列 -> 目标文本。训练过程采用课程学习策略，首先训练语音到音素的识别器，然后逐步引入音素到文本的翻译任务，最后进行端到端的联合训练。

关键创新：最重要的创新点在于将音素作为中间表示，并结合思维链（CoT）的方法，增强了跨语言迁移能力。与直接进行语音到文本的翻译相比，引入音素可以更好地利用不同语言之间的共性特征，尤其是在低资源和零资源场景下。CoT的引入则可以引导模型进行逐步推理，提高翻译的准确性。

关键设计：论文使用预训练的多语言LLM作为文本解码器，并对其进行微调以适应音素输入。音素识别器采用基于Transformer的架构。损失函数包括语音到音素识别的交叉熵损失，以及音素到文本翻译的交叉熵损失。课程学习策略的具体实现方式是，首先只训练语音到音素的识别器，然后逐步增加音素到文本翻译的训练数据，最后进行端到端的联合训练。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，在低资源场景下，音素增强的CoT方法显著提升了翻译质量，尤其是在零资源翻译任务中取得了较好的效果。与基线系统相比，该方法在多个低资源语言对上取得了明显的性能提升。例如，在某些语言对上，BLEU值提升了超过5个点。虽然在高资源场景下性能略有下降，但整体而言，该方法在低资源场景下的优势明显。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于低资源语言的语音翻译、多语言语音助手、跨境电商等领域。通过降低对标注数据的依赖，使得更多语言能够享受到语音翻译技术带来的便利。未来，该方法有望进一步扩展到更多语言对，并与其他技术相结合，实现更准确、更自然的语音翻译。

📄 摘要（原文）

We propose a Speech-to-Text Translation (S2TT) approach that integrates phoneme representations into a Chain-of-Thought (CoT) framework to improve translation in low-resource and zero-resource settings. By introducing phoneme recognition as an intermediate step, we enhance cross-lingual transfer, enabling translation even for languages with no labeled speech data. Our system builds on a multilingual LLM, which we extend to process speech and phonemes. Training follows a curriculum learning strategy that progressively introduces more complex tasks. Experiments on multilingual S2TT benchmarks show that phoneme-augmented CoT improves translation quality in low-resource conditions and enables zero-resource translation, while slightly impacting high-resource performance. Despite this trade-off, our findings demonstrate that phoneme-based CoT is a promising step toward making S2TT more accessible across diverse languages.