音声翻訳技術 音声翻訳技術 Graham Neubig 奈良先端科学技術大学院大学 NAIST 2015/5/11 共著者 中村哲 戸田智基 Sakriani Sakti 叶高朋 大串正矢 藤田朋希
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- せせら えいさか
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1 Graham Neubig 奈良先端科学技術大学院大学 NAIST 2015/5/11 共著者 中村哲 戸田智基 Sakriani Sakti 叶高朋 大串正矢 藤田朋希 清水宏晃 小田悠介 三重野隆史 Do Quoc Truong 1
2 音声翻訳 2 引用元 情報通信研究機構 YouTube
3 音声翻訳システム 音声認識 こんにちは 駅はどこですか 機械翻訳 Hello, where is the station? 音声合成 3
4 次世代の音声翻訳に向けた 2 つの課題 音声翻訳結果を早く聞き手に届けられるか 同時音声翻訳 音声の表現力を維持して翻訳できるか 音響特徴の翻訳 音声認識誤りに頑健に翻訳できるか 複数の候補の考慮と同時最適化 今回の範囲外 句読点の挿入 [Peitz+11] 言いよどみへの対処 [Wang+10] 4
5 同時音声翻訳 5
6 音声翻訳システム ある言語の音声から違う言語の音声へ翻訳 音声認識 こんにちは 駅はどこですか 機械翻訳 Hello, where is the station? 音声合成 6
7 遅延の問題 従来のシステムは 1 文の入力が終わるまで翻訳しない 遅延 音声認識 こんにちは 駅はどこですか 機械翻訳 Hello, where is the station? 音声合成 7
8 目標 遅延の低減 1 文が完全に終わる前に適切なタイミングで翻訳開始 遅延 減少 音声認識 こんにちは 駅は 翻訳 翻訳 Hello, 合成 どこですか 翻訳 the station where is it? 合成 合成 8
9 遅延の削減に関わる研究 [Fugen+ 2007] 言語モデルや音響情報に基づくタイミング決定 [Bangalore+ 2012] 音声認識の無音区間 (pausing) を用いて文を分割 [Rangarajan+ 2013] 予測された句読点の挿入位置 ( コンマ ピリオド その他 ) を使用 数種類の手法を比較検討 句読点による手法が最高性能 [Fujita+ 2013] 翻訳モデルにおける並べ替えの位置を推定 並べ替えが起きなさそうな場所で翻訳 9
10 訳出タイミングの最適化 [Oda+ ACL14] 10
11 訳出タイミング決定法の問題 すべてヒューリスティクスに基づく手法 音韻的情報 言語的情報 分割位置が翻訳精度に与える影響を考慮せず 翻訳器に対して分割位置が最適化されていない タイミングを最適化したい 11
12 定式化 1)学習データ ( 対訳コーパス ) 全体で分割する数 K を決定 2)K 個の分割位置を学習データから選択 3)分割位置の素性をモデル化 K 対訳 F, E 翻訳器 MT 学習 モデル化 S* 文分割 モデル 評価尺度 EV 12
13 手法 1: 貪欲法による分割 次の分割位置を決めるとき 今までに選んだ分割位置を保持 ( 貪欲法 : greedy search) I ω = 0.7 I ω = 0.6 I ω = 0.7 ate ω = 0.5 ate lunch ω = 0.8 lunch ω = 0.6 ω = 0.6 but ω = 0.3 ω = 0.4 ate but lunch but she left ω = 0.6 she left ω = 0.9 she left ω = 選ばれた分割位置の素性を SVM で学習
14 手法２ 素性のグループ化 ω は複雑な関数 ノイズが多い 貪欲法では偶然 ω が良くなる分割位置で過学習 解決策 同じ素性を持つ分割位置をグループ化 同時に分割 例 前後の品詞 I 代名詞 ate lunch 動詞 名詞 but 接続詞 グループ ( 代名詞 + 動詞 ) グループ ( 名詞 + 接続詞 ) I 代名詞 ate 動詞 an 限定詞 動的計画法 (DP) で探索 探索で素性が得られるので 正則化の導入も可能 apple 名詞 モデル化は不要 and she 代名詞 left 動詞 グループ ( 限定詞 + 名詞 ) an 接続詞 限定詞 orange 名詞 14
15 実験結果 BLEU 速度 3 倍 Title:C:\Users\Yusuke ODA\Documents\MA Creator:MATLAB, The MathWorks, Inc. Vers CreationDate:03/07/ :47:57 LanguageLevel:2 英独 速度 4~5 倍 英日 15
16 システムデモ ([Fujita+13] の手法 ) 16
17 同時通訳データを用いた同時音声翻訳 [Shimizu+ 13, Shimizu+ 14] 17
18 同時通訳者の技術 語彙の選択 文法構造が異なる言語対において並び替えを減少させる狙い A because B A because B 同時 翻 B だから A A なぜならば B 通訳 訳 サラミテクニック [Jones 02] １つの長い文を複数のチャンクに分割 last year I went to Japan 日本に行った 去年 遅延時間を短縮するために 同時通訳者は様々な技術を駆使 18
19 同時通訳データ 収録材料 TED 講演 ( 英語 日本語 ) 利点 翻訳データ ( 字幕 ) と同時通訳データを比較 同時通訳者 通訳経験年数が異なる三人 経験が長い順に S, A, B ランク Experience Rank 15 years 4 years 1 year S rank A rank B rank 利点 同時通訳の訳出の違いを分析 19
20 同時通訳データの適用 アプローチ 同時通訳者のように訳出する同時音声翻訳の構築 提案 同時通訳データ 翻訳データ 学習 入力文 翻訳システム 従来 [Paulik+ 09] [Sridhar+ 13] 同時通訳者の ような出力文 20
21 分野適応の技術を用いた通訳者の再現 チューニング (Tu) 同時通訳者の訳出結果に近づくようにパラメータが 調節されることを期待 言語モデル (LM) 線形補間 同時通訳者のような語順や語彙選択を期待 翻訳モデル (TM) fill-up 法 [Bisazza+ 11] LM と同様 同時通訳者のような語彙選択を期待 機械翻訳システムの学習における３つの過程に 同時通訳データを利用 21
22 通訳データを用いた評価実験 性能の向上 フレーズ 単位 同時通訳 に近い訳出 文単位 遅延時間の短縮 22 11
23 訳出の例 例文 入力 If you look at in the context of the history you can see what this is doing 正解 過去から流れを見てみますと災害はこのように増えています 従来 見てみると歴史の中で見ることができますこれがやっていること 提案 では歴史の中で見ることができますこれがやっていること 単語数の減少 チューニングによって短いフレーズを好む パラメータに調整 翻訳結果の 25% の文が で から開始 同時通訳者が次の文を待つまでの沈黙を回避 23
24 音響特徴の翻訳 24
25 声の特徴は多く語る Yes we can! Yes we can... 25
26 問題 音声認識の時点で声の特徴が失われる 音声認識 こんにちは 駅はどこですか 機械翻訳 Hello, where is the station? 音声合成 26
27 声の特徴を翻訳する音声翻訳 [Truong+ 15] 27
![実験題材 強調の翻訳 [Kano+12, Kano+13] Hello, I m](/docs-images/100/145567114/images/28-0.jpg "Mike. My membership number is 581. No!")
28 実験題材 強調の翻訳 [Kano+12, Kano+13] Hello, I m Mike. My membership number is 581. No!, my ID is 581. Five Eight One ( 強調 ) 会員番号 511 の マイク様です ね 失礼しました. 会員番号 581 の マイク様ですね ご はち ご ( 強調 ) 28
29 音声の特徴の翻訳 29
30 音響翻訳の枠組み 強調あり音声の認識 合成 重回帰隠れセミマルコフモデル (MR-HSMM) 通常のマルコフ モデル 強調のマルコフモ デル q1 q2 q3 1- λ q1 q2 q3 q1 q2 q3 λ 音声信号 λ 強調度 音響特徴の翻訳 条件付き確率場 (CRF) 30
31 実験結果 人間に聞かせ どの単語が強調 と聞いた時の正解率 例１ 例２ 翻訳なし 提案法 自然音声 人間は翻訳された強調が認識可 31
32 音声認識誤りに頑健な音声翻訳 32
33 音声翻訳独特の問題点 テキスト 原言語 機械翻訳 機械翻訳 テキスト 目的言語 エラー 音声 原言語 音声 音声 認識 認識 エラー 機械翻訳 機械翻訳 音声 音声 合成 合成 音声 目的言語 エラー 音声認識の誤りが機械翻訳に影響を及ぼす 33 33
34 音声認識誤りと翻訳 誤り 0 熱に効く薬 が欲しいのですが 誤り 0 翻訳 誤り 1 認識 熱に効く薬が欲 しいのですが 列に効く薬 が欲しいのですが 誤り 1 翻訳 誤り 2 熱に効く薬 が欲しいのですが I'd like medicine for a fever I'd like medicine for a row 誤り 0 翻訳 I want medicine for a fever 認識誤りへの対応 複数の候補の中からどの認識候補を利用するかを選択 34 誤りの中でもマシなものになるように学習
35 認識 翻訳のパラメータ最適化 各モデルのスコアを組み合わせた解のスコア Taro visited Hanako the Taro visited the Hanako Hanako visited Taro TM RM 最大 スコアを重み付けると良い結果が得られる Taro visited Hanako the Taro visited the Hanako Hanako visited Taro LM LM TM RM 0.2*-4 0.3*-3 0.5*-1 0.2*-5 0.3*-4 0.5*-1 0.2*-2 0.3*-3 0.5*-2 最大 チューニングは重みを発見 : wlm=0.2 wtm=0.3 wrm=0.5
36 誤り率最小化 (MERT) 翻訳精度を重み調整の反復で最適化 n-best 出力 (dev) 入力 (dev) 解探索 太郎が花子を訪問した モデル 重み the Taro visited the Hanako Hanako visited Taro Taro visited Hanako... 正解文 (dev) 良い重み の発見 Taro visited Hanako
37 複数の候補を考慮した認識 翻訳 X F E 認識候補１ 音声 音声 認識 認識 認識候補 2 機械 機械 翻訳 翻訳 : φ 翻訳候補１ 翻訳候補 2 : Eˆ arg max( P ( E, F X, λasr, λmt )) E E :選択される翻訳候補 F : 認識仮説 E : 翻訳仮説 P( E, F X, λmt,asr ) :認識 翻訳の同時確率 λasr,mt : 37 37
38 候補の表現法 n-best リスト 認識 翻訳 選択 認識 1 翻訳 1 X 原文 認識 2 翻訳 2 O 認識 3 翻訳 3 X ラティス 認識 原文 翻訳 翻訳 38
![同時最適化 [Zhang+04] X F 音声 音声 認識 認識 E 認識候補１ 認識候補 2 機械 機械](/docs-images/100/145567114/images/39-1.jpg "翻訳 翻訳 : φ 翻訳候補１ 翻訳候補 2 : λmt, λasr arg max BLEU ( E")
39 同時最適化 [Zhang+04] X F 音声 音声 認識 認識 E 認識候補１ 認識候補 2 機械 機械 翻訳 翻訳 : φ 翻訳候補１ 翻訳候補 2 : λmt, λasr arg max BLEU ( E ref, Eˆ ) λmt, λ ASR E ref :英語参照文 E : 翻訳文 BLEU : 翻訳の評価尺度 [Papineni et al.,2002.] λasr, λmt : 最適化した重みベクトル 39 39
40 実験結果 [Ohgushi+13] 大幅な 性能向上 40
41 まとめ 41
42 まとめ より早く より豊かに音声翻訳結果を聞き手に届ける 取り組み 今後の課題 同時音声翻訳における未来の情報の予測 [Grissom+14,Oda+15] より豊かな音響情報の翻訳 end-to-end システムの開発 42
43 参考文献 43
44 参考文献 S. Bangalore, V. K. R. Sridhar, P. K. L. Golipour, and A. Jimenez. Real-time incremental speech-to-speech translation of dialogs. In Proc. NAACL, C. Fugen, A. Waibel, and M. Kolss. Simultaneous translation of lectures and speeches. Machine Translation, 21(4): , T. Fujita, G. Neubig, S. Sakti, T. Toda, and S. Nakamura. Simple, lexicalized choice of translation timing for simultaneous speech translation. In Proc. InterSpeech, pages , A. Grissom II, H. He, J. Boyd-Graber, J. Morgan, and H. Daume III. Don t until the final verb wait: Reinforcement learning for simultaneous machine translation. In Proc. EMNLP, pages , R. Jones. Conference interpreting explained, volume T. Kano, S. Sakti, S. Takamichi, G. Neubig, T. Toda, and S. Nakamura. A method for translation of paralinguistic information. In Proc. IWSLT, pages , T. Kano, S. Takamichi, S. Sakti, G. Neubig, T. Toda, and S. Nakamura. Generalizing continuous-space translation of paralinguistic information. In Proc. InterSpeech, H. Ney. Speech translation: Coupling of recognition and translation. In Proc. ICASSP, pages , Y. Oda, G. Neubig, S. Sakti, T. Toda, and S. Nakamura. Optimizing segmentation strategies for simultaneous speech translation. In Proc. ACL, pages , Y. Oda, G. Neubig, S. Sakti, T. Toda, and S. Nakamura. Syntax-based simultaneous translation through prediction of unseen syntactic constituents. In Proc. ACL, M. Ohgushi, G. Neubig, S. Sakti, T. Toda, and S. Nakamura. An empirical comparison of joint optimization techniques for speech translation. In Proc. InterSpeech, pages , M. Paulik and A. Waibel. Extracting clues from human interpreter speech for spoken language translation. In Proc. ICASSP, pages IEEE, S. Peitz, M. Freitag, A. Mauser, and H. Ney. Modeling punctuation prediction as machine translation. In Proc. IWSLT, pages , V. K. Rangarajan Sridhar, J. Chen, S. Bangalore, A. Ljolje, and R. Chengalvarayan. Segmentation strategies for streaming speech translation. In Proc. NAACL, pages , H. Shimizu, G. Neubig, S. Sakti, T. Toda, and S. Nakamura. Constructing a speech translation system using simultaneous interpretation data. In Proc. IWSLT, pages , H. Shimizu, G. Neubig, S. Sakti, T. Toda, and S. Nakamura. Collection of a simultaneous translation corpus for comparative analysis. In Proc. LREC, W. Wang, G. Tur, J. Zheng, and N. F. Ayan. Automatic disfluency removal for improving spoken language translation.44 In Proc. ICASSP, pages , 2010.
45 追加資料 45
![同時音声翻訳の評価 [Mieno+ 15] 人手評価で](/docs-images/100/145567114/images/46-0.jpg "様々な遅延と翻訳精度を持った文を評価 者に表示し")
46 同時音声翻訳の評価 [Mieno+ 15] 人手評価で 様々な遅延と翻訳精度を持った文を評価 者に表示し 評価関数を計算 46
概要 単語の分散表現に基づく統計的機械翻訳の素性を提案 既存手法の FFNNLM に CNN と Gate を追加 dependency- to- string デコーダにおいて既存手法を上回る翻訳精度を達成
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1. はじめに 2
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1 7.35% 74.0% linefeed point c 200 Information Processing Society of Japan
1 2 3 Incremental Linefeed Insertion into Lecture Transcription for Automatic Captioning Masaki Murata, 1 Tomohiro Ohno 2 and Shigeki Matsubara 3 The development of a captioning system that supports the
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- 目標 be going to V を理解する! 基本文 Point! ( 肯定文 ) 私は明日野球をするつもりです I'm going to play baseball. ( 疑問文 ) あなたは明日野球をするつもりですか Are you going to play baseball? 答え方 ) はい します / いいえ しません Yes, I am. / No, I'm not. ( 否定文
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Hiroshi Kawasaki / / 13 4 10 18 35 50 600 4 350 400 074 2011 autumn / No.389 5 5 I 1 4 1 11 90 20 22 22 352 325 27 81 9 3 7 370 2 400 377 23 83 12 3 2 410 3 415 391 24 82 9 3 6 470 4 389 362 27 78 9 5
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資料 1-8 NICT ユニバーサルコミュニケーション研究所の音声処理 多言語翻訳技術 平成 26 年 1 月 30 日 ( 独 ) 情報通信研究機構ユニバーサルコミュニケーション研究所 NICT 多言語音声翻訳システム VoiceTra ユニバーサルコミュニケーション研究所では 言語の壁を越える技術の研究開発を推進している VoiceTraはスマートフォンに日本語を音声入力すると即座に英語に翻訳して
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Part 4 形容詞節
3-8 形容詞節名詞 主語 述語 (1) 名詞のすぐ後ろに 主語 述語 を付けると形容詞節になる名詞のすぐ後ろに 主語 述語 つまり名詞 + 動詞を付けると直前にある名詞を修飾する節になる 和訳は後ろにある主語 述語から始めることが難しい 設例 1-1 これも分詞の形容詞的用法と同じく 後置修飾の仲間で 強力系統だ 何のマークもない 語順だけが頼りだ a 僕が欲しい 自転車 the bike I want
Words and Expressions ( 語彙と表現 ) Check pronunciation, meaning and expressions of the words with your tutor. 講師と一緒に単語の発音 意味 表現を確認しましょう Example Expressio
なんかの絵を挿入 I. Answering a Business Phone Call Listening ( リスニング ) Click the link below and listen to exapmle expressions. 下のリンクをクリックして 表現の例を聞いてみましょう Cliick to listen Words and Expressions ( 語彙と表現 ) Check
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アジア言語を中心とした機械翻訳の評価 第 1 回アジア翻訳ワークショップ概要 Evaluation of Machine Translation Focusing on Asian Languages Overview of the 1st Workshop on Asian Translation 国立研究開発法人科学技術振興機構 PROFILE 情報企画部研究員 国立研究開発法人情報通信研究機構
(a) 1 (b) 3. Gilbert Pernicka[2] Treibitz Schechner[3] Narasimhan [4] Kim [5] Nayar [6] [7][8][9] 2. X X X [10] [11] L L t L s L = L t + L s
![(a) 1 (b) 3. Gilbert Pernicka[2] Treibitz Schechner[3] Narasimhan [4] Kim [5] Nayar [6] [7][8][9] 2. X X X [10] [11] L L t L s L = L t + L s](/thumbs/75/72066128.jpg "(a) 1 (b) 3. Gilbert Pernicka[2] Treibitz Schechner[3] Narasimhan [4] Kim [5] Nayar [6] [7][8][9] 2. X X X [10] [11] L L t L s L = L t + L s")
1 1 1, Extraction of Transmitted Light using Parallel High-frequency Illumination Kenichiro Tanaka 1 Yasuhiro Mukaigawa 1 Yasushi Yagi 1 Abstract: We propose a new sharpening method of transmitted scene
main.dvi
305 8550 1 2 CREST fujii@slis.tsukuba.ac.jp 1 7% 2 2 3 PRIME Multi-lingual Information Retrieval 2 2.1 Cross-Language Information Retrieval CLIR 1990 CD-ROM a. b. c. d. b CLIR b 70% CLIR CLIR 2.2 (b) 2
1) , 215, 1441, , 132, 1237, % College Analysis 2-4) 2
1 1) 111 3111 1423, 215, 1441, 32 93 2618 1220, 132, 1237, 29 77 5% College Analysis 2-4) 2 1a 1h 1a 1b 1c 3 1d 1e 1f 1g 4 1h 1a 1b 1a 2.80 2.56 2.82 2.88 2.35 2.47 2.71 2.76 4.68 4.89 4.75 4.75 4.85 4.81
[2] OCR [3], [4] [5] [6] [4], [7] [8], [9] 1 [10] Fig. 1 Current arrangement and size of ruby. 2 Fig. 2 Typography combined with printing
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1,a) 1,b) 1,c) 2012 11 8 2012 12 18, 2013 1 27 WEB Ruby Removal Filters Using Genetic Programming for Early-modern Japanese Printed Books Taeka Awazu 1,a) Masami Takata 1,b) Kazuki Joe 1,c) Received: November
ii
I05-010 : 19 1 ii k + 1 2 DS 198 20 32 1 1 iii ii iv v vi 1 1 2 2 3 3 3.1.................................... 3 3.2............................. 4 3.3.............................. 6 3.4.......................................
鈴木（最終版）
2 4 3 Richards and Sampson (1974) 3 (language transfer) 3 Richards 1971 Overgeneralization 5 5 (2000) 6 6 7 8 9 10 10 11 14 Corder 1967 Snow(1998 Developmental error Interference error SOV SVO (1) a: