All In Good Time: Causality-Aware Framework for LLM-Based Simultaneous Speech-to-Speech Translation

📄 arXiv: 2609.30416v1 📥 PDF

作者: Amir Hussein, Enas Albasiri, Travis M. Bartley, Nourchene Ferchichi, Ke Hu, Harishchandra Dubey, Myungjong Kim, Zhehuai Chen, Oluwatobi Olabiyi, Sanjeev Khudanpur

分类: cs.CL

发布日期: 2026-09-24

💡 一句话要点

提出因果感知框架以解决同时语音翻译中的数据稀缺问题

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

关键词: 因果感知 同时语音翻译 大型语言模型 自适应策略 翻译质量 延迟优化 数据管道

📋 核心要点

  1. 现有的同时语音翻译方法面临数据稀缺和翻译质量不佳的问题，特别是在因果对齐方面。
  2. 本文提出了一种因果感知的Simul-S2ST框架，结合因果感知自适应策略和新型数据管道，提升翻译质量。
  3. 实验结果显示，FAST-CAP在多个语言对上实现了最高1.2 BLEU的提升，并减少了26%的相对延迟。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLMs）在低资源离线翻译中表现出色，但在同时语音到语音翻译（Simul-S2ST）中仍面临挑战，主要由于缺乏高交叉语言说话者保真度的因果对齐训练数据。此外，现有方法依赖固定的翻译策略或置信度启发式，导致翻译质量不佳且延迟较高。本文提出了一种因果感知的Simul-S2ST框架，采用新颖的数据管道生成高保真、因果对齐的语音段，并改进了声音传输。该框架引入了因果感知的自适应策略（CAP）和因果感知的延迟度量。实验结果表明，FAST-CAP在质量和延迟的权衡上表现优异，显著提升了翻译质量和说话者保真度。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决同时语音翻译中的因果对齐数据稀缺问题，现有方法依赖固定策略，导致翻译质量和延迟不理想。

核心思路：提出因果感知的Simul-S2ST框架，通过因果感知自适应策略（CAP）和新数据管道生成高保真语音段，以提高翻译质量和降低延迟。

技术框架：框架包括因果感知的自适应策略（CAP）、因果感知的延迟度量和因子化的S2ST架构（FAST），通过这些模块协同工作实现高效翻译。

关键创新：引入因果感知的自适应策略和延迟度量，显著提升了翻译质量和说话者保真度，区别于传统固定策略方法。

关键设计：采用因子化架构设计，优化了网络结构和损失函数设置，确保在较少的训练数据下仍能达到最佳性能。

🖼️ 关键图片

fig_0
img_1
img_2

📊 实验亮点

实验结果表明，FAST-CAP在CVSS西班牙语、德语和法语的翻译质量上提升了最高1.2 BLEU，并在延迟上实现了26%的相对减少，显示出显著的性能优势。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括实时翻译、跨语言交流和多语言会议等场景，能够有效提升语音翻译的质量和效率，具有广泛的实际价值和未来影响。

📄 摘要（原文）

Large Language Models (LLMs) have shown strong performance in low-resource offline translation; however, extending them to simultaneous speech-to-speech translation (Simul-S2ST) remains challenging due to the scarcity of causally aligned training data with high cross-lingual speaker fidelity. In addition, existing approaches rely on fixed translation policy or confidence heuristics, leading to suboptimal quality and higher latency. We propose a causality-aware Simul-S2ST framework with a novel data pipeline that generates high-fidelity, causally aligned segments with improved voice transfer. The framework introduces (i) a factorized S2ST architecture (FAST), (ii) a causality-aware adaptive policy (CAP), and (iii) causality-aware latency metric. Experiments on CVSS Spanish, German, and French show that FAST-CAP consistently improves the quality-latency trade-off, achieving up to +1.2 BLEU and a 26% relative latency reduction over a fixed policy. Despite using substantially less training data than existing systems, FAST-CAP achieves state-of-the-art results in speech translation quality and speaker fidelity while yielding up to a 38.8% relative reduction in latency.