即時性が求められない通常の音声機械翻訳(オフ同時音声翻訳モデルを実用化する際には、連続音ライン音声翻訳)では、連続音声を適切に処理する声を逐次的に処理する必要があるが、近年の研究はための手法が研究されている。既存の音声翻訳モデ音声が文等の短い単位に分割されたベンチマークルは単体で連続音声を処理することが難しいため、データを対象に行われており、連続音声の処理につ翻訳前に音声分割を実行する方法が一般的である。いては十分に検討が行われていない。そこで本稿で音声区間検出による分割[12]は最も典型的な音声分は漸進的な音声分割モデルを作成し、同時音声翻訳割手法であるが、発話の過剰な分割により翻訳精度モデルと組み合わせて連続音声を処理するストリーを低下させる問題が指摘されている[13]。この問題ミング同時音声翻訳システムを構築した。実験でを緩和するため、音声区間で分割した音声セグメンは、音声分割手法がトップラインの94%以上の翻訳トを一定の長さになるまで連結する方法が提案され精度を維持できることを確認し、また音声分割におている[14,15]。近年では、音声翻訳コーパスに含ける将来と過去の音声情報の重要性を検証した。まれる発話単位のセグメント境界を予測する分類器を用いたモデルベースの手法が提案され、従来手法

を大きく上回ることが報告されている[16,17,18]。同時音声翻訳は、発話の完了を待たずに翻訳処理既存の音声分割手法の多くはオフライン音声翻訳を開始する音声機械翻訳であり、言語の壁を超えたのために設計されており、発話より長い音声を入力即時性の高い情報伝達を実現する技術として実用化することが想定されている。一方で同時音声翻訳にが期待されている。同時音声翻訳の従来方式では、おいては、翻訳処理と同様に、発話の完了を待たず音声認識、発話より短いチャンクへの自動分割、機に漸進的な音声分割処理を行う必要がある。そこで械翻訳という3つの処理が必要であった[1,2,3]。本稿では、オフライン音声翻訳のための音声分割手ニューラル機械翻訳[4]の発展に伴い、音声を直接法の、同時音声翻訳への適用可能性を検討した。具翻訳するEnd-to-end型の音声翻訳モデル[5]を用い体的には、モデルベースの音声分割手法[18]を漸進てよりシンプルな構成で同時音声翻訳が実現できる的な処理に対応させるために、学習時に参照できるようになった。Maら[6]は、テキストからテキスト将来の情報に制約をかけて音声分割モデルの学習をへの同時翻訳の手法[7,8]を同時音声翻訳に適用し行った。その後、作成した音声分割モデルと同時音た。Liuら[9]は訳出タイミングと翻訳精度を同時声翻訳モデルを組み合わせてストリーミング同時音に最適化する手法を提案した。近年では、事前学習声翻訳システムを構築した。TEDtalksの音声翻訳済みの大規模な音声モデルや多言語モデルを用いたコーパスMuST-Cを用いた英独音声翻訳実験で、提同時音声翻訳が提案されている[10,11]。案手法がベースラインを上回り、音声翻訳コーパスこのような発展の一方で、同時音声翻訳におけるに含まれる文単位のセグメントの94%以上の翻訳精連続音声の処理方法については十分な検討がなされ度を維持できることを示した。また、音声分割モデていない。音声は本来、長さに制限のない連続的なルが参照できる将来の情報に制約をかけることで学データ(ストリーミングデータ)である。しかしほと習と推論の条件の不一致が緩和され、翻訳精度が向んどの既存研究ではそのような入力が想定されてお上することを確認した。最後に、音声分割におけるらず、実験では事前に発話単位に分割された数秒～過去の情報の重要性を検証した。十数秒程度の音声セグメントが入力として用いられ―2318―.