用大語言模型提升語音翻譯：一種全新的端到端方法
在語音翻譯領域，如何將說話內容快速準確地轉化為另一種語言，一直是研究者們關注的焦點。隨著大語言模型（LLM）的興起，我們迎來了一個全新的機遇：利用LLM的強大能力，來提升語音翻譯系統的性能。最近，一項名為“End-to-End Speech Translation Guided by Robust Translation Capability of Large Language Model”的研究，提出了一種基于LLM的端到端語音翻譯模型。這篇博客將為你詳細解讀這項研究的核心思想、方法以及它帶來的突破。
語音翻譯的挑戰與LLM的潛力
語音翻譯（Speech Translation, ST）的核心任務是將語音信號直接翻譯成目標語言文本。傳統的做法是先將語音轉為文字（語音識別，ASR），然后再進行翻譯（機器翻譯，MT），即所謂的“級聯”方式。這種方式雖然直觀，但存在一個顯著問題：如果語音識別出錯，翻譯也會跟著出錯。
近年來，端到端語音翻譯（End-to-End ST）逐漸成為主流。這種模型不依賴中間的文本轉錄，而是直接從語音到目標語言進行翻譯，理論上可以減少誤差傳播。然而，端到端模型的訓練數據需求大，且在面對噪聲或不完美語音時，翻譯質量可能下降。
這時，大語言模型（LLM）的出現帶來了新的希望。
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