För många lågresurser språk, talade språk resurser är mer sannolikt att kommenteras med översättningar än med transkriptioner. Översatt taldata är potentiellt värdefull för dokumentering av hotade språk eller för utbildning av talöversättningssystem. Ett första steg mot att använda sådana uppgifter skulle vara att automatiskt anpassa talade ord till deras översättningar. Vi presenterar en modell som kombinerar Dyer et al.'s reparameterisering av IBM Model 2 (fast_align) och k-means klustring med hjälp av Dynamic Time Warping som avståndsmått. De två komponenterna tränas gemensamt med hjälp av förväntanmaximering. I ett extremt lågresursscenario presterar vår modell betydligt bättre än både en neural modell och en stark baslinje.
Anastasopoulos m.fl. REF använder k-means klustring för att klumpa ihop upprepade ljudmönster och automatiskt anpassa talade ord till deras översättningar.
An Unsupervised Probability Model for Speech-to-Translation Alignment of Low-Resource Languages
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}