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

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―.