40年前，英國(guó)科幻作家Douglas Adams在他的《銀河系漫游指南》中這樣描述巴別魚(yú)（bable fish）：迷你黃色生物，水蛭狀，以聲音中的語(yǔ)言概念為食，消化后排出跟寄主同頻的腦波。只要塞到耳朵里去，就可以聽(tīng)懂各種語(yǔ)言。

而在這個(gè)充滿嬉皮風(fēng)格的科幻作品中，來(lái)自地球的Arthur Dent也因?yàn)檫@條丑陋的魚(yú)，能夠完美地理解并與他遇到的各種外星種族交流。

自小說(shuō)誕生，巴別魚(yú)便成為了即時(shí)語(yǔ)音翻譯的代名詞。但在當(dāng)時(shí)，人類(lèi)的翻譯技術(shù)距離這一目標(biāo)仍遙不可及。

直到2014年，加拿大蒙特利爾大學(xué)的Kyunghyun Cho、Yoshua Bengio等人發(fā)布了一篇在機(jī)器翻譯領(lǐng)域應(yīng)用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的論文——Neural Machine Translation by Jointly Learning to Align and Translate。

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的出現(xiàn)，讓優(yōu)質(zhì)高效的機(jī)器翻譯不再遙遙無(wú)期。

每次技術(shù)的突破都讓我們離巴別魚(yú)更近一步，直到今天，谷歌的發(fā)布了一項(xiàng)新研究Translatotron，這是一種可以實(shí)現(xiàn)端到端的語(yǔ)音轉(zhuǎn)語(yǔ)音的翻譯技術(shù)。該工具放棄了將語(yǔ)音翻譯成文本在返回語(yǔ)音的步驟，可以直接從一種語(yǔ)言轉(zhuǎn)換稱(chēng)另外一種語(yǔ)言，并同時(shí)保持說(shuō)話著的語(yǔ)調(diào)和節(jié)奏。

告別Siri，我們先來(lái)感受一下翻譯的調(diào)調(diào)：

通過(guò)結(jié)合揚(yáng)聲器編碼器網(wǎng)絡(luò)，使得Translatotron能夠在翻譯的語(yǔ)音中保留原始揚(yáng)聲器的聲音特征，這使得翻譯的語(yǔ)音聽(tīng)起來(lái)更自然，更少刺耳。

更多聲音樣本可以在Translatotron的Google Research的Github頁(yè)面上找到。

此功能利用了谷歌之前specker verification 和 speaker adaptation for TTS 的研究。揚(yáng)聲器編碼器在specker verification任務(wù)上預(yù)先訓(xùn)練，學(xué)習(xí)從簡(jiǎn)短的示例話語(yǔ)對(duì)揚(yáng)聲器特性進(jìn)行編碼。即使內(nèi)容是不同的語(yǔ)言，該編碼上調(diào)節(jié)頻譜圖解碼器也可使得合成具有類(lèi)似揚(yáng)聲器特性的語(yǔ)音。

Translatotron模型

其實(shí)語(yǔ)音翻譯的端到端模型的早在2016年就開(kāi)始出現(xiàn)了，當(dāng)時(shí)研究人員證明了使用單個(gè)序列到序列模型進(jìn)行語(yǔ)音到文本翻譯的可行性。

2017年，谷歌研究員們證明了這種端到端模型可以勝過(guò)cascade模型。之后又進(jìn)一步改進(jìn)許多端到端語(yǔ)音到文本翻譯模型的方法。

最終在2019年，谷歌的研究員們?cè)赼rXiv發(fā)表Translatotron模型，通過(guò)證明單個(gè)序列到序列模型可以直接將語(yǔ)言從一種語(yǔ)言翻譯成另一種語(yǔ)言的語(yǔ)音，而不依賴(lài)于任何一種語(yǔ)言的中間文本表示。

Translatotron基于序列到序列網(wǎng)絡(luò)將源光譜圖作為輸入并生成目標(biāo)語(yǔ)言中的翻譯內(nèi)容的光譜圖輸出。它還使用了另外兩個(gè)經(jīng)過(guò)單獨(dú)訓(xùn)練的組件：神經(jīng)聲碼器將輸出頻譜圖轉(zhuǎn)換為時(shí)域波形，使用揚(yáng)聲器編碼器來(lái)保持合成的翻譯語(yǔ)音中源說(shuō)話者的語(yǔ)音的特征。

在訓(xùn)練期間，序列到序列模型使用多任務(wù)目標(biāo)來(lái)在生成目標(biāo)譜圖的同時(shí)預(yù)測(cè)源和目標(biāo)轉(zhuǎn)錄物。

Translatotron的模型結(jié)構(gòu)

該團(tuán)隊(duì)稱(chēng)，翻譯的準(zhǔn)確性并不如傳統(tǒng)翻譯系統(tǒng)那么好，傳統(tǒng)系統(tǒng)有更多時(shí)間來(lái)磨練其準(zhǔn)確性。但Translatotron是第一個(gè)能夠?qū)⒄Z(yǔ)言從一種語(yǔ)言直接翻譯成另一種語(yǔ)言的語(yǔ)音的端到端模型。他們希望這項(xiàng)工作可以作為未來(lái)端到端語(yǔ)音轉(zhuǎn)語(yǔ)音翻譯系統(tǒng)研究的起點(diǎn)。