台湾大学、香港中文大学和Meta的研究人员发布论文，探讨了如何将大型语言模型（LLMs）应用于语音到文本翻译（Speech-to-Text Translation, S2TT）任务。S2TT是一种技术，它能够将一种语言的语音信号转换成另一种语言的文字，这对于跨语言交流非常重要。例如，一个英语使用者想要理解德语的演讲，S2TT技术可以将德语语音实时转换成英语文本，使得英语使用者能够通过阅读文本来理解演讲内容。这项技术的应用可以极大地提高跨语言交流的效率和准确性。
- 论文：https://arxiv.org/abs/2407.03169
主要功能和特点：
- 直接集成：论文提出了一种仅使用解码器（decoder-only）的LLM架构，这种架构允许模型直接处理编码后的语音表示，并生成文本翻译，而不是先将其离散化成token。
- 参数高效微调：研究了不同的参数高效微调技术，以适应下游任务，减少计算成本并减轻灾难性遗忘。
- 任务公式化：探讨了不同的任务公式化方式，包括标准公式和链式公式，以及在训练中包含自动语音识别（ASR）作为辅助任务。
工作原理：
- 语音编码：使用基于W2v-BERT的预训练语音编码器将语音信号转换为特征表示。
- 长度适配：由于语音帧通常比文本token更加细粒度，使用长度适配器减少语音表示的长度。
- 文本解码：基于LLaMA-2的解码器仅使用变换器架构（Transformer）进行预训练，以语言建模为目标。
- 多任务训练：模型在训练时同时考虑了S2TT、ASR和链式S2TT任务，以增强模型的多语言翻译能力。
- 微调：采用了LNA（LayerNorm和Attention）微调和LoRA（Low Rank Adaptation）等参数高效技术来微调预训练的LLM。
具体应用场景：
- 多语言翻译：在需要实时翻译不同语言的语音的场景中，如国际会议、多语言客户服务等。
- 跨文化交流：帮助不同语言背景的人们通过语音交流，促进文化和信息的交流。
- 教育和学习：语言学习者可以使用S2TT技术来练习听力和发音，同时获取文本翻译以加深理解。
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