タグ付き混合データ学習と自己教師あり学習による同時通訳データを用いたEnd-to-End同時音声翻訳

同時音声翻訳は、話し手の発話終了を待たずに漸進的に翻訳を行う技術である。高品質かつ低遅延の同時音声翻訳を実現するには、適宜省略や、話し手が話した内容をできるだけ早く訳出する等の、実際の通訳者の技法を同時通訳コーパスから学習することが有効であると期待される。本研究では、同時通訳データが不足している問題を軽減するため、同時通訳データに加えて話し手の発話終了を待ってから翻訳を開始する翻訳を前提としたオフラインデータと混合し、スタイルタグを用いて出力スタイルを区別する学習法を提案する。実験結果から、文の意味的類似度を測る評価における同時通訳テストデータでの翻訳性能向上の効果が、提案手法において示された。