用合成数据赋能大语言模型，实现端到端语音翻译的突破

用合成数据赋能大语言模型，实现端到端语音翻译的突破

在人工智能与语音技术飞速发展的今天，语音到语音翻译（Speech-to-Speech Translation, S2ST） 正在成为跨语言交流的关键技术。想象一下，你和一位不懂中文的外国朋友面对面交谈，系统能实时将你的语音翻译成对方的母语，并以自然语音输出——这正是S2ST技术的愿景。

然而，传统的方法存在诸多问题，比如误差传播、延迟高、依赖中间文本等。最近，一项名为 SLAM-TR 的新模型在这一领域取得了重大突破，它不仅实现了端到端的语音翻译，还通过一个名为 SynStard-1000 的合成语音翻译数据集，解决了训练数据稀缺的难题。

本文将带你深入了解这项研究的核心内容，包括：

• 什么是端到端语音翻译？
• 为什么传统方法存在瓶颈？
• SLAM-TR 是如何工作的？
• 合成数据集 SynStard-1000 是什么？为什么重要？
• 实验结果如何？有什么意义？

参考资料

• 原文:Empowering Large Language Models for End-t