用大語言模型實現語音到語音翻譯的新方法：Scheduled Interleaved Speech-Text Training

在人工智能領域，語音到語音翻譯（Speech-to-Speech Translation, S2ST）一直是極具挑戰性的任務。傳統的做法是將語音識別、文本翻譯和語音合成三個步驟串聯起來，而近年來，端到端的S2ST系統逐漸成為研究熱點。最近，一項名為 Scheduled Interleaved Speech-Text Training 的新技術在這一領域取得了突破性進展。

本文將帶你深入了解這項技術的原理、優勢，以及它在實際應用中的表現。無論你是AI愛好者、學生，還是相關領域的從業者，都能從這篇文章中獲得有價值的見解。

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什么是語音到語音翻譯？

語音到語音翻譯，顧名思義，就是讓機器聽懂一種語言的語音，然后用另一種語言“說”出來。比如，你用中文說“你好”，機器能聽懂，并用英文說“Hello”。

這聽起來很簡單，但背后的挑戰非常大。語音信號是連續的波形，而文本是離散的符號，兩者之間存在巨大的“模態差距”。再加上不同語言之間的語法、語義差異，使得S2ST成為一個復雜的跨模態任務。

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傳統方法 vs 端到端方法