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用大语言模型实现语音到语音翻译的新方法：Scheduled Interleaved Speech-Text Training
在人工智能领域，语音到语音翻译（Speech-to-Speech Translation, S2ST）一直是极具挑战性的任务。传统的做法是将语音识别、文本翻译和语音合成三个步骤串联起来，而近年来，端到端的S2ST系统逐渐成为研究热点。最近，一项名为 Scheduled Interleaved Speech-Text Training 的新技术在这一领域取得了突破性进展。
本文将带你深入了解这项技术的原理、优势，以及它在实际应用中的表现。无论你是AI爱好者、学生，还是相关领域的从业者，都能从这篇文章中获得有价值的见解。
什么是语音到语音翻译？
语音到语音翻译，顾名思义，就是让机器听懂一种语言的语音，然后用另一种语言“说”出来。比如，你用中文说“你好”，机器能听懂，并用英文说“Hello”。
这听起来很简单，但背后的挑战非常大。语音信号是连续的波形，而文本是离散的符号，两者之间存在巨大的“模态差距”。再加上不同语言之间的语法、语义差异，使得S2ST成为一个复杂的跨模态任务。