SimulSense: Sense-Driven Interpreting for Efficient Simultaneous Speech Translation

📄 arXiv: 2509.21932v2 📥 PDF

作者: Haotian Tan, Hiroki Ouchi, Sakriani Sakti

分类: cs.CL

发布日期: 2025-09-26 (更新: 2026-01-30)

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💡 一句话要点

SimulSense：通过感知驱动的口译实现高效同声语音翻译

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

关键词: 同声语音翻译 实时翻译 感知驱动 语义单元 机器翻译

📋 核心要点

  1. 现有SimulST系统通常将任务建模为多轮对话，需要专门的交错训练数据。
  2. SimulSense通过持续感知输入语音中的语义单元，模仿人类口译员的翻译过程。
  3. 实验表明，SimulSense在质量-延迟权衡和实时效率方面优于现有技术，决策速度提升显著。

📝 摘要（中文）

为了使同声语音翻译(SimulST)系统像人类口译员一样进行读/写决策，本文提出了SimulSense，一种新颖的SimulST框架。该框架模仿人类口译员，持续读取输入语音，并在感知到新的语义单元时触发写入决策以生成翻译。与两个最先进的基线系统相比，实验表明，我们提出的方法实现了卓越的质量-延迟权衡，并显著提高了实时效率，其决策速度比基线系统快9.6倍。

🔬 方法详解

问题定义：现有的同声语音翻译系统通常依赖于将翻译过程建模为多轮对话任务，这需要大量的专门设计的交错训练数据。此外，这些方法通常依赖于计算成本高昂的大型语言模型（LLM）进行决策，导致效率低下，难以满足实时性要求。因此，如何设计一种高效且高质量的同声语音翻译系统，避免对LLM的过度依赖，是本文要解决的核心问题。

核心思路：SimulSense的核心思路是模仿人类口译员的工作方式，通过持续“感知”输入语音中的语义单元（sense unit），并在感知到新的语义单元时触发翻译的“写入”决策。这种“感知驱动”的翻译方式避免了对整个输入序列的全局理解，从而降低了计算复杂度，提高了实时性。

技术框架：SimulSense框架主要包含两个核心模块：语音感知模块和翻译生成模块。语音感知模块负责持续监听输入语音，并识别出语义单元的边界。当感知到新的语义单元时，该模块会触发翻译生成模块。翻译生成模块则基于已感知的语义单元生成对应的翻译片段。整个过程是连续的、实时的，模拟了人类口译员的翻译流程。

关键创新：SimulSense的关键创新在于其“感知驱动”的决策机制。与传统的基于序列到序列模型的同声翻译方法不同，SimulSense不依赖于对整个输入序列的编码和解码，而是通过感知语义单元的边界来触发翻译。这种方法显著降低了计算复杂度，提高了实时性，并且更符合人类口译员的认知过程。

关键设计：具体的语义单元感知模块的设计细节未知，论文中可能使用了语音识别或语音分割技术来识别语义单元的边界。翻译生成模块可能采用了基于注意力机制的序列到序列模型，用于将已感知的语义单元翻译成目标语言。损失函数的设计可能包括翻译质量损失和延迟损失，以平衡翻译质量和实时性。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，SimulSense在质量-延迟权衡方面优于现有的最先进的同声语音翻译系统。更重要的是，SimulSense的决策速度比基线系统快9.6倍，显著提高了实时效率。这些结果表明，SimulSense是一种非常有前景的同声语音翻译方法。

🎯 应用场景

SimulSense具有广泛的应用前景，例如国际会议同声传译、跨语言在线交流、实时字幕生成等。该技术可以显著提高同声语音翻译的效率和质量，促进不同语言人群之间的沟通和理解。未来，SimulSense有望应用于各种需要实时语音翻译的场景，例如教育、医疗、旅游等领域。

📄 摘要（原文）

How to make human-interpreter-like read/write decisions for simultaneous speech translation (SimulST) systems? Current state-of-the-art systems formulate SimulST as a multi-turn dialogue task, requiring specialized interleaved training data and relying on computationally expensive large language model (LLM) inference for decision-making. In this paper, we propose SimulSense, a novel framework for SimulST that mimics human interpreters by continuously reading input speech and triggering write decisions to produce translation when a new sense unit is perceived. Experiments against two state-of-the-art baseline systems demonstrate that our proposed method achieves a superior quality-latency tradeoff and substantially improved real-time efficiency, where its decision-making is up to 9.6x faster than the baselines.