音声の離散特徴量を活用したEnd-to-End音声翻訳における音声系列長の削減

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