度の幅で抽出した特徴量が用いられることが多く，本稿では，end-to-end音声翻訳における音声系列これは同じ内容のテキストと比べても非常に長い．長を動的に削減する新たな方法を提案する．一般にTransformerの空間計算量は入力の長さの2乗に比例音声系列は非常に長いため，end-to-end音声翻訳モするため，長い音声系列を直接入力することは計算デルに音声を入力する際は系列を短くする必要があコストの観点から現実的ではない．る．従来手法では音素の疎密を考慮せずにフレーム音声系列の長さを削減する既存の手法としては，を等間隔で圧縮するため，非効率的である可能性が畳み込みニューラルネットワーク（Convolutionalある．そこで本稿では，音声の離散特徴量を活用しNeuralNetwork;CNN）を利用した方法が挙げられた教師なし音素セグメンテーションに基づいて音声る[9]．この手法では，音声系列に対してstrideが2系列を動的に圧縮する手法を提案する．同一セグメのCNNを2回適用することで，系列長をおよそ4ントに属する音声系列を平均して1つに圧縮してか分の1に削減している．しかしこの方法では，音らモデルに入力することで，従来手法と同程度の翻声系列内における音素の疎密の違いによらず全フ訳精度を保ちつつ，系列長を従来手法の半分程度にレームが等間隔で圧縮されることになるため，音削減することに成功した．素が密集している部分の情報が大きく失われる可能性がある．このほかには，音声系列とそれに対

応する音素や文字とのアラインメントを学習し，音声翻訳は，ある言語の音声を別の言語のテキス隣接するフレームで同じ音素や文字を表すと推測トに翻訳するタスクである．音声翻訳は従来，i)音されるものを1つに圧縮する方法も提案されてい声認識，ii)テキストどうしの機械翻訳という2つのる[11,12,13,14]．これらの手法では，音素の疎密タスクを組み合わせることで実現されていた[1,2]．に応じて系列を動的に圧縮することができ，CNNしかしこの方法は，i)音声認識で生じた認識誤りがを用いた手法より高い翻訳精度を達成している．し機械翻訳に伝播して翻訳精度が低下する，ii)音声かし，これらの方法はいずれも音声に対応する書きのみが持つ韻律などの情報が失われる，iii)2つの起こし文や音素の情報が必要であり，文字を持たなモデルを経由するため翻訳文を生成するのに時間い言語に応用することが不可能である．がかかる，といった欠点が指摘されていた[3,4]．音声系列に対応する音素とのアラインメントを，そこで近年では，こうしたデメリットを解消する音声のみを用いて教師なしで学習する方法も提案さために，書き起こし文を経由せずに翻訳文を直接れており[15]，この手法を用いれば，書き起こし文生成するend-to-end音声翻訳の研究が進められていを利用しなくても音素の疎密に応じて系列を動的にる[5,6,7]．圧縮できることが期待される．そこで本稿では，書近年，テキストどうしの機械翻訳でTransformer[8]き起こし文を利用せず音声のみで学習した音素セグが高い翻訳精度を達成したことを受け，end-to-endメンテーションを用いて，音声系列を動的に圧縮す音声翻訳においてもTransformerを利用した手法がることを試みた．そして，従来の等間隔で圧縮する提案されている[9,10]．しかし，Transformerに音声方法と比べた翻訳精度や圧縮率の差について検証系列を入力する際には，しばしばその計算量が問題した．―1439―.