【免费】2101764-刘晓雯-计硕21031资源-CSDN文库

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基于 Transformer 的端到端语音翻译模型

一、项目概述

语音翻译任务的主要目标，是完成从源语言的语音信号到目标语言文本的转

换过程。目前广泛使用的方法是级联的语音翻译系统，即把语音识别模型和机器

翻译模型进行级联，但是这种方法具有错误传播和翻译效率低的问题。因此，端

到端语音翻译成为了新的研究热点。本项目在 Fairseq 框架基础上，利用数据增

强、多任务学习等多种技术，设计并实现了基于 Transformer 的端到端语音翻译

系统，该系统可以完成由英语语音到法语文本的翻译任务。

二、模型总体设计

2.1 模型结构

模型总体结构如下图所示：

图 2.1 模型总体结构

如图 2.1 所示，本项目中使用的模型是基于 Transformer 结构的，主要分为

编码端和解码端两部分。该模型与 Transformer 都使用了多头注意力、前馈神经

网络、残差连接以及层标准化技术。输入的序列经过编码器的处理后，最上层的

编码结果传入解码器。解码器与编码器相比增加了一个多头注意力子层，其他的

结构相似，也有输入的词序列来帮助进行目标语言的生成，最终模型的输出由

Softmax 层完成。

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