Även neural maskinöversättning (NMT) har uppnått imponerande framsteg nyligen, är det vanligtvis tränas på rena parallella data och kan därför inte fungera bra när inmatnings meningen är produktionen av det automatiska taligenkänningssystemet (ASR) på grund av de enorma fel i källan. För att lösa detta problem föreslår vi en enkel men effektiv metod för att förbättra NMT:s robusthet vid talöversättning. Vi simulerar det buller som finns i den realistiska utgången av ASR-systemet och injicerar dem i rena parallella data så att NMT kan arbeta under liknande ordfördelningar under träning och testning. Dessutom har vi också den kinesiska Pinyin funktionen som är lätt att få i talöversättning för att ytterligare förbättra översättningen prestanda. Experimentella resultat visar att vår metod har en stabilare prestanda och överträffar baslinjen med ett genomsnitt på 3,12 BLEU på flera bullriga testuppsättningar, även om den uppnår en generaliseringsförbättring på WMT'17 kinesiska-engelska testuppsättningen.
REF simulerar det buller som finns i den verkliga uteffekten av ASR-systemet och injicerar dem i de rena parallella data så att NMT kan arbeta under liknande ordfördelningar under träning och testning.
Improving the Robustness of Speech Translation
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}