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用大语言模型提升语音翻译：一种全新的端到端方法
在语音翻译领域，如何将说话内容快速准确地转化为另一种语言，一直是研究者们关注的焦点。随着大语言模型（LLM）的兴起，我们迎来了一个全新的机遇：利用LLM的强大能力，来提升语音翻译系统的性能。最近，一项名为“End-to-End Speech Translation Guided by Robust Translation Capability of Large Language Model”的研究，提出了一种基于LLM的端到端语音翻译模型。这篇博客将为你详细解读这项研究的核心思想、方法以及它带来的突破。
语音翻译的挑战与LLM的潜力
语音翻译（Speech Translation, ST）的核心任务是将语音信号直接翻译成目标语言文本。传统的做法是先将语音转为文字（语音识别，ASR），然后再进行翻译（机器翻译，MT），即所谓的“级联”方式。这种方式虽然直观，但存在一个显著问题：如果语音识别出错，翻译也会跟着出错。
近年来，端到端语音翻译（End-to-End ST）逐渐成为主流。这种模型不依赖中间的文本转录，而是直接从语音到目标语言进行翻译，理论上可以减少误差传播。然而，端到端模型的训练数据需求大，且在面对噪声或不完美语音时，翻译质量可能下降。
这时，大语言模型（LLM）的出现带来了新的希望。