Vi föreslår en ny teknik för att anpassa textbaserad statistisk maskinöversättning för att hantera inmatning från automatisk taligenkänning i talade språket översättningsuppgifter. Vi simulerar sannolikt feligenkänning med hjälp av endast ett källspråk uttal ordbok och språkmodell (dvs. utan en akustisk modell), och använder dessa för att öka frastabellen i ett standard MT-system. Det utökade systemet kan på så sätt återhämta sig från igenkänningsfel under avkodning med hjälp av syntetiserade fraser. Med hjälp av resultaten från fem olika engelska ASR-system som ingång, finner vi konsekventa och betydande förbättringar i översättningskvalitet. Vår föreslagna teknik kan också användas i samband med gitter som ASR-utgång, vilket leder till ytterligare förbättringar.
För att lösa det homofonbuller som orsakas av ASR-system använder REF en ordlista för källspråk och en språkmodell för att simulera eventuella felidentifieringsfel i ASR och använda dem för att utöka frastabellen i ett SMT-system.
Augmenting Translation Models with Simulated Acoustic Confusions for Improved Spoken Language Translation
{'venue': 'EACL', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}