音声機械翻訳の時間効率と精度を改善するための連続音声分割

連続発話音声の機械翻訳には、翻訳処理単位（セグメント）への音声の事前分割が必要である。既存の音声分割手法は、文より多くの情報を持つような長いセグメントを生成する傾向があり、音声機械翻訳（SpeechTranslation;ST）の時間効率や精度を低下させていた。本研究では、（1）長さに関するヒューリスティクスに頼らない分割アルゴリズムの提案、及び（2）転移学習による音声フレーム分類器の精度改善により上記の問題に取り組んだ。TEDtalksの音声翻訳コーパスを用いた実験により、提案手法が生成する平均長が短いセグメントは、音声機械翻訳の時間効率と精度を改善することを示した。