[ca] La Traducció de Parla és una tasca en el camp del Processament de Llenguatge Natural consistent en traduir un discurs en una llengua a un text en una llengua diferent. Ja que un discurs sencer és massa llarg per ser processat per un Model Neuronal, la manera habitual d'afrontar aquest procés és separant l'àudio en segments similars a frases, i traduir-les per separat. Aquest plantejament és molt pràctic, però pot perjudicar la traducció, donat que perd informació disponible en altres frases. Aquest projecte pretén millorar la qualitat d'un sistema d'última generació proporcionant-li context addicional dels segments adjacents. La tasca s'abordarà amb un únic model d'extrem a extrem, a diferència de l'enfocament més clàssic en cascada, que utilitza dos models separats per a la transcripció i la traducció. La metodologia presentada consisteix en concatenar a l'entrada els segments del context amb el qual cal traduir, i esborrar-los a la sortida. Per aprendre la posició del separador entre segments, es proposa l'ús de la concatenació de silencis artificials, un enfocament molt més senzill que els proposats anteriorment. Aquests canvis es fan exclusivament a nivell de dades mitjançant la concatenació d'àudio i text, i mantenen intacta l'arquitectura del sistema. Els experiments d'aquest projecte s'han realitzat en el banc de dades MuST-C, un corpus de traducció de parla multilingüe creat a partir de conferències TED, en els parells d'idiomes d'anglès a alemany i anglès a espanyol. Els models utilitzats es basen en l'arquitectura del Transformer i posen a prova l'efectivitat d'afegir el context passat, el context futur o tots dos en comparació amb una baseline sense cap context addicional. Els resultats obtinguts mostren que aportar al sistema amb context addicional millora la qualitat de la traducció en ambdues parelles de llenngües. La millora obtinguda és comparable a la recerca anterior feta en el camp, malgrat l'ús de mètodes més senzills. L'anàlisi qualitativa també suggereix que els models amb context milloren la qualitat de traducció de les frases amb paraules de gènere indefinit i amb ambigüitats lèxiques.

[en] Speech Translation is a task in the field of Natural Language Processing consisting in translating speech from one language into text in another different language. Since a whole speech is too large to be processed by a Neural Model, the usual way to tackle this process has been by splitting the audio into sentence-like segments and translating them separately. This approach is very practical but can hinder the translation as it loses information available in other sentences. This project aims to improve the quality of the current state-of-the-art system by providing it with additional context from adjacent segments. The task will be tackled with a single End-to-End model as opposed to the more classical cascade approach using two separate models for transcription and translation. The methodology presented consists in concatenating the context segments to the one to be translated in the input and deleting them in the output. To learn the position of the separator between segments, it is proposed the use of concatenation of artificial silences, a much simpler approach than the ones proposed previously. These changes are done purely at a data level using the concatenation of audio and text, and maintain the architecture of the system intact. The experiments within this project are performed on MuST-C dataset, a multilingual Speech Translation corpus created from TED talks, on the language pairs of English to German and English to Spanish. The models used are based on the Transformer architecture and test the effectiveness of adding the context of the past context, future context, or both compared to a baseline without any additional context. The results obtained show that providing the system with extra context improves the quality of the translation in both language pairs. The improvement obtained is comparable to previous research done in the field, despite the use of simpler methods. Qualitative analysis also suggests that contextaware models improve the translation quality of sentences containing words with undefined gender and lexical ambiguities.