Vision-Grounded Machine Interpreting: Improving the Translation Process through Visual Cues
作者: Claudio Fantinuoli
分类: cs.CL, cs.AI
发布日期: 2025-09-28
备注: Paper presented at AMTA 2025
💡 一句话要点
提出视觉 grounding 的机器同声传译方法，利用视觉信息提升翻译质量
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 机器同声传译 视觉 grounding 多模态融合 视觉-语言模型 歧义消解
📋 核心要点
- 现有机器同声传译系统依赖单一语音模态，在需要视觉上下文消歧时表现受限。
- 论文提出视觉 grounding 的同声传译（VGI）方法，融合语音和视觉信息辅助翻译。
- 实验表明，VGI 在词汇消歧方面有显著提升，性别解析有一定改善，但句法歧义无明显效果。
📝 摘要（中文）
现有的机器同声传译系统通常是单模态的，依赖实时的语音到语音架构，仅基于语言信号进行翻译。然而，这种对单一模态的依赖限制了在需要额外线索（如视觉、情境或语用信息）进行消歧和保证翻译准确性的场景中的性能。本文介绍了视觉 grounding 的同声传译（VGI），这是一种旨在解决单模态机器同声传译局限性的新方法。我们提出了一个原型系统，该系统集成了视觉-语言模型来处理来自网络摄像头的语音和视觉输入，旨在通过上下文视觉信息来启动翻译过程。为了评估这种方法的有效性，我们构建了一个手工制作的诊断语料库，针对三种类型的歧义。在我们的评估中，视觉 grounding 显著改善了词汇消歧，对性别解析产生了适度且不太稳定的增益，并且对句法歧义没有显示出任何好处。我们认为，拥抱多模态是推进机器同声传译翻译质量的必要一步。
🔬 方法详解
问题定义：现有的机器同声传译系统主要依赖于语音信号，缺乏对视觉上下文信息的利用。这导致在存在词汇、性别或句法歧义，且需要视觉信息才能正确理解和翻译的场景下，翻译质量会显著下降。现有方法的痛点在于无法有效利用多模态信息进行消歧，从而限制了其在实际应用中的泛化能力。
核心思路：本文的核心思路是将视觉信息融入到机器同声传译的过程中，通过视觉 grounding 来增强翻译系统的上下文理解能力。具体来说，系统会同时接收语音和视觉输入，利用视觉信息来辅助语音的理解和翻译，从而解决单模态系统在歧义场景下的不足。这样设计的目的是模拟人类同声传译员在实际工作中的行为，他们会观察演讲者的肢体语言、周围环境等视觉信息来辅助理解和翻译。
技术框架：VGI系统的整体架构包含以下几个主要模块：1) 语音识别模块：将输入的语音信号转换为文本。2) 视觉信息提取模块：利用网络摄像头捕获视觉信息，并提取相关的视觉特征。3) 视觉-语言融合模块：将语音识别结果和视觉特征进行融合，形成多模态的上下文表示。4) 翻译模块：基于多模态的上下文表示，进行翻译生成。整个流程是实时的，系统需要快速处理语音和视觉信息，并生成对应的翻译结果。
关键创新：该论文最重要的技术创新点在于将视觉 grounding 的概念引入到机器同声传译领域。与传统的单模态系统相比，VGI系统能够同时利用语音和视觉信息进行翻译，从而在歧义场景下获得更好的翻译效果。这种多模态融合的方法是与现有方法的本质区别。
关键设计：论文中提到使用视觉-语言模型来处理视觉和语音输入，但没有详细说明具体的模型结构和参数设置。诊断语料库是手工构建的，针对三种类型的歧义（词汇、性别、句法）。损失函数和网络结构等技术细节未知。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，视觉 grounding 显著改善了词汇消歧，对性别解析产生了适度且不太稳定的增益，但对句法歧义没有显示出明显的好处。虽然整体提升幅度有限，但验证了多模态融合在机器同声传译中的潜力，为未来的研究方向提供了有价值的参考。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于多种场景，如远程会议、国际交流、辅助残疾人沟通等。通过结合视觉信息，机器同声传译系统能够更准确地理解语境，提供更自然、流畅的翻译服务。未来，随着视觉识别技术的不断发展，VGI有望在更多领域发挥重要作用，促进跨语言、跨文化的交流与合作。
📄 摘要（原文）
Machine Interpreting systems are currently implemented as unimodal, real-time speech-to-speech architectures, processing translation exclusively on the basis of the linguistic signal. Such reliance on a single modality, however, constrains performance in contexts where disambiguation and adequacy depend on additional cues, such as visual, situational, or pragmatic information. This paper introduces Vision-Grounded Interpreting (VGI), a novel approach designed to address the limitations of unimodal machine interpreting. We present a prototype system that integrates a vision-language model to process both speech and visual input from a webcam, with the aim of priming the translation process through contextual visual information. To evaluate the effectiveness of this approach, we constructed a hand-crafted diagnostic corpus targeting three types of ambiguity. In our evaluation, visual grounding substantially improves lexical disambiguation, yields modest and less stable gains for gender resolution, and shows no benefit for syntactic ambiguities. We argue that embracing multimodality represents a necessary step forward for advancing translation quality in machine interpreting.